机器学习解决方案在我们的生活中占据重要地位。这已不仅仅关乎性能，还关乎责任。
在过去的几十年里，许多人工智能项目都侧重于模型的效率和性能。结果被记录在科学文章中，并且最佳性能的模型被部署在组织中。现在是时候将另一个重要部分纳入我们的AI系统中了，那就是责任。算法已经成为常态，现在通过chatGPT、co-pilot和prompt engineering等工具对每个人都可接触。现在出现了更具挑战性的部分，包括道德咨询、确保审慎委派和通知利益相关者。这些实践共同构建了一个负责任和道德的AI环境。在本博文中，我将介绍AI项目中责任的含义以及如何使用6个实用步骤将其纳入项目中。
对负责任AI的简要介绍。
在深入探讨负责任AI之前，让我先概述一些数据科学领域所采取的重要步骤。在之前的一篇博文中，我写了关于数据科学需要学习的内容[1]，以及数据科学产品如何增加收入、优化流程和降低（生产）成本。目前，许多已部署的模型在性能和效率方面进行了优化。换句话说，模型应该在预测方面具有高准确性和低计算成本。但是，更高的模型性能通常会导致模型复杂性逐渐增加。有些模型被转化为所谓的“黑盒模型”。例如，在图像识别和文本挖掘领域，神经网络使用特定的模型架构进行训练，参数量达到了数亿。已经很难甚至不知道为什么这些模型会做出特定的决策。另一个例子在金融领域，许多核心流程都在算法上运行，并且每天都由机器做出决策。当需要时，这些机器做出的决策可以由人工进行事实核查和重新评估。