综合解决方案框架 (概述)
构建多层次、跨领域协同的治理体系，系统性解决AI系统决策的责任归属与追责难题
图表 1.1: AI 工程伦理项目概览流程图
此流程图展示了项目研究的整体结构和主要环节。
核心伦理原则体系
建立以人为本、公平公正、可控可信、透明问责等核心原则
- • 以人为本
- • 公平公正与非歧视
- • 可控可信
- • 透明度与可解释性
风险分级管理
依据AI应用风险等级设定差异化合规要求和行为准则
- • 不可接受风险
- • 高风险应用
- • 有限风险
- • 低风险/最小风险
责任矩阵体系
明确AI生命周期中各参与方的权利、义务与责任
- • 开发者责任
- • 运营者责任
- • 用户责任
- • 监管者责任
全周期风险治理
建立涵盖设计、开发、部署、运行全生命周期的风险管控
- • 事前预防
- • 事中监测
- • 事后补救
- • 持续改进
技术支撑体系
构建可解释AI、隐私增强、审计追踪等关键技术基础
- • 可解释AI (XAI)
- • 隐私增强技术
- • 区块链审计
- • 偏见检测工具
法律政策衔接
推动AI责任相关立法和政策制定，完善法律保障
- • AI专门立法
- • 责任认定规则
- • 强制保险制度
- • 国际协调合作