其中包括：数据屏蔽，用匿名数据；毒性检测，标记仇恨言论等有毒内容；零保留，确保应用程序或其支持平台中不存储任何专有数据；安全数据检索，允许用户安全地访问数据以实现生成性 ai 提示，同时保持权限和数据访问控制。
salesforce 首席产品官 david schmaier 讨论人工智能革命以及可信数据的重要性
接下来，让我们深入了解ai审计。
人工智能审计的要素是什么？
人工智能审计涉及整个组织的利益相关者，包括高级领导、法律、开发人员、安全、合规和 泰國手機號 人工智能从业者。
人工智能审计的一些关键方面包括：
安全和隐私：这将检查公司用来保护其人工智能系统免受外部威胁的安全措施，包括以保护隐私的方式管理其数据。
道德考虑：分析人工智能系统以识别和减轻可能导致不公平或歧视性结果的偏见，包括评估人工智能系统对不同人口群体和整个社会的影响。
透明度和可解释性：评估人工智能系统，了解其决策过程和内部运作的透明度。它还可能包括可解释性评估、算法分析、数据透明度审查和人工智能模型检查。所有这些都有助于解释人工智能为何会这样做。