问责机制

问责是指对 AI 系统产生的影响承担责任。 问责通常涉及透明度，即共享有关系统行为和组织流程的信息，这可能包括记录和共享模型和数据集的创建、训练和评估方式。以下网站介绍了两种有价值的问责文档模式：

• 模型卡片
• 数据卡片

可解释性是可信度的另一个维度，涉及对机器学习模型决策的理解，人类能够识别导致预测结果的特征。此外，可解释性是指能够以人类能够理解的方式解释模型的自动化决策。

如需详细了解如何赢得用户对 AI 系统的信任，请参阅“人与 AI”指南的可解释性 + 信任部分。您还可以查看 Google 的可解释性资源，了解真实示例和最佳实践。