可信人工智能是指在人工智能系统的设计、开发和部署过程中，确保其具备可靠性、安全性、可解释性、公平性等一系列值得信赖的特性。
然而，在实现可信人工智能的道路上，存在诸多关键问题亟待解决，这些问题关乎人工智能技术能否真正被广泛且安心地应用到各个领域，影响着人工智能未来的发展走向。
1、可解释性问题
可解释性是可信人工智能的核心问题之一。许多先进的人工智能模型，如深度神经网络，往往被视为 “黑箱”。其内部复杂的结构和运算机制使得人们难以理解模型是如何基于输入数据得出相应的输出结果。
例如在医疗诊断领域，当一个深度学习模型给出某种疾病诊断结论时，医生和患者都希望了解这一结论背后的依据，是基于哪些特征和逻辑推导出来的。
缺乏可解释性会导致人们难以信任模型的决策，尤其在一些高风险、关键性的应用场景，如金融风险评估、自动驾驶等，一旦出现决策失误，难以追溯原因并进行有效的应对和改进。
2、可靠性与鲁棒性问题
人工智能系统的可靠性与鲁棒性直接关系到其在实际应用中的稳定性和准确性。一方面，模型需要在各种不同的输入数据情况下都能稳定地输出符合预期的结果。
另一方面，面对恶意攻击或异常数据输入时，模型应具备一定的抵抗能力，不会轻易产生错误的决策。像对抗样本攻击，通过在图像数据中添加精心设计的微小扰动，就能使图像分类模型产生错误的分类结果，这对人工智能系统的可靠性构成了严重威胁，尤其是在安防、军事等对系统稳定性要求极高的领域。
3、数据隐私与安全问题
人工智能模型的训练通常依赖大量的数据，而这些数据往往包含用户的敏感信息。在数据收集、存储、传输和使用过程中，存在数据泄露的风险。
同时，数据的滥用也是一个问题，如果未经授权将数据用于其他目的，如将医疗数据用于商业营销，会严重侵犯用户的隐私权益。此外，数据的完整性也需要保障，防止数据被恶意篡改，从而影响模型训练的效果和决策的准确性。
4、公平性与无偏见问题
人工智能系统可能会因数据偏差或算法设计问题而产生不公平、带有偏见的决策结果，这种偏见不仅违背了公平竞争的原则，还可能加剧社会中的不平等现象，引发法律和伦理争议，阻碍人工智能在一些注重公平性的社会场景中的推广应用，如司法量刑辅助、教育资源分配等领域。
