39、以人为本的人工智能公共政策框架解析

以人为本的人工智能公共政策框架解析

1. 引言

在当今社会，人工智能（AI）在公共政策领域的应用日益广泛。为了确保AI技术在公共政策中的合理、有效和公平应用，需要一个以人为本的AI公共政策框架。这个框架旨在解决AI在公共部门应用中面临的各种挑战，如透明度、问责制、公平性等问题，同时评估政策的效果和副作用，以实现公共政策的目标。

2. 框架的层次结构

2.1 过程层面

过程层面是框架的重要组成部分，主要关注AI系统在政策制定和执行过程中的各个环节，以确保其符合以人为本的原则。
- 可解释性AI（XAI） ：深度学习模型的输出往往难以解释，XAI方法旨在通过用更简单、可解释的模型来替代学习到的函数，使深度学习模型的输出变得可解释。然而，如果简单模型（如浅决策树或线性模型）在性能上与复杂模型相差不大，且能提供可解释性和更低的能耗，那么应优先选择简单模型。
- 透明度和问责制 ：透明度和问责制对于检测AI系统中的偏差以及确保公众对基于AI的政策的信任至关重要。在AI系统的训练和推理步骤中，应实施“人在回路”的概念，即让人验证算法的输出，并定期提供反馈，以影响训练过程。这样不仅能明确责任，还能让参与工作的人员更深入地了解模型的内部工作原理，从而提高政策的透明度。
- 可靠、安全和值得信赖的系统 ：可靠的系统应按照所支持的政策要求产生输出，这可以通过遵循标准的软件工程工作流程、实施详细的审计跟踪和进行广泛的测试来确保。安全主要通过领导层承诺避免伤害和建立对失败的开放文化来促进。而值得信赖性主要依赖于独立监督，对于基于AI的