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在人工智能（AI）领域，存在一个常见问题，称为黑盒困境。人工智能从业者面临着澄清人工智能系统不透明决策过程的挑战。这个问题与人工智能模型通常被视为不透明的“黑匣子”，其功能难以理解有关。

可追溯性是解决这一困境的一个解决方案，因为它允许用户跟踪人工智能的预测和过程。这包括使用的数据、使用的算法和做出的决策。可追溯性对于增加对人工智能系统的信任和维护道德标准至关重要。

可追溯性的一个基本方面是记录在人工智能模型开发中发挥作 阿根廷 whatsapp 数据​ 用的数据、流程和工件的起源。例如，设计用于生成艺术的神经网络可能在其训练数据中包含受版权保护的图像。如果没有可追溯性，几乎不可能找到并删除此类数据点。这可能会导致版权侵权等法律问题。

为什么追溯系统在人工智能领域至关重要
在人工智能的世界里，潜力和挑战同样令人着迷。人工智能系统正在影响我们日常生活的越来越多的领域，从医疗保健到物流，从金融到教育。但随着人工智能在我们日常生活中的日益普及，出现的问题不仅仅是算法和模型的实现。这些关键问题之一是：为什么追溯系统在人工智能中至关重要？我的想法基于 Mora-Cantallops 题为“可信赖人工智能的可追溯性：模型和工具的回顾”的科学文章。本文强调了可追溯性作为值得信赖的人工智能的基本要求的重要性。这一要求是指需要确保人工智能模型生产中涉及的数据、流程和工件的来源完整记录。在这篇博文中，我将探讨可追溯性在人工智能项目中的核心作用，并说明为什么确保人工智能开发中的透明度、道德和问责制不仅是一种愿望，而且是必要的：

1.决策透明：人工智能系统的可追溯性使得决策过程变得易于理解。这意味着开发人员和用户可以了解人工智能系统如何得出特定的结论或建议。这在医学等关键应用中尤其重要，因为有必要解释人工智能系统为何做出特定诊断。透明度可以促进对人工智能的信任，并可以揭示决策中的任何偏见或不良影响。
2. 道德和问责制：可追溯性在确保人工智能道德标准方面发挥着至关重要的作用。