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ai可靠性是什么？

为了能在一些关键应用中使用先进的 AI 系统，比如：商用飞机防撞、金融交易或大规模发电厂、化工厂控制等应用；我们必须保证这些系统具有可验证性（以正确的方式对一系列输入进行验证）、可靠性（即使是新的未见过的输入，表现能够与预期相符）、鲁棒性（在应用时不易受噪音或特定输入干扰）、可审计性（当做出任何给定的决定时，可检查其内部状态）、可解释性（有条理的，可以确保产生决策的数据、场景和假设都是能够被解释清楚的）以及无偏性（不会对某类行为表现出无意识的偏好）。

未来智能的发展及真正推广应用还要解决两个问题。之一个问题是AI的可靠性，包括它的可解释性。我认为，AI的可解释性归根结底就是人工智能的可靠性。

第二个问题是AI的合法性，尤其是在对个人隐私的保护方面，这已经引起了许多国家的反思和重视。当AI结合了区块链等技术，可以从技术层面解决这些问题。然而，用法律体系来规范AI系统的构建和应用才是关键，必不可少。

alcoa原则在分析中分别代表什么？

数据完整性的要求概括起来就是ALCOA+CCEA原则。存储在数据库中的所有数据值均正确的状态。如果数据库中存储有不正确的数据值，则该数据库称为已丧失数据完整性。静态约束：静态约束是对数据库状态的约束，有可分为固定约束、隐含约束和显示约束。

2、固定约束：是数据模型固有的约束，如关系的属性是原子的，即满足INF的约束。固有约束在DBMS实现时已经考虑。

数据可靠性的ALCOA原则实际是代表数据的5个不同的纬度，在分析中这五个纬度分别代表：签名、事件、存写、数据本身和其体现的信息。

对这5个方面的要求可以归结为几句话：签名归属到人，事件清晰可溯，存写同步实时，数据原始一致，信息准确可靠。

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