很多朋友对于人工智能风险决策和人工智能风险决策案例不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
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人工智能的四大关键原则
这四项原则是：合理利用；可解释；保护隐私；安全且可靠。
1.解释原则（Explanation）
解释原则要求AI系统为所有输出提供相应证据和理由，但不要求证据是正确的、信息丰富的或可理解的，只要表明AI系统能够提供解释即可。解释原则不强加任何的质量评价指标。
2.有意义原则（Meaningful）
有意义原则要求AI系统提供单个用户可理解的解释。也就说，只要一个用户可以理解AI系统所提供的解释即符合该原则，不要求解释为所有用户所理解。有意义原则允许基于不同用户群体或个人的定制化和动态解释。不同用户群体对AI系统的解释需求不同，如系统开发者与系统使用者需求不同，律师和陪审团需求不同。此外，每个人知识、经验、心理等方面存在差异导致其对AI解释的理解不同。
3.解释准确性原则（ExplanationAccuracy）
解释准确性原则要求相应解释正确反映AI系统产生输出的过程，不要求AI系统做出的判断准确。与有意义原则类似，解释准确性原则也允许用户差异性。有的用户（如专家）需要解释产生输出的算法细节，有的用户可能仅需要关键问题的解释。对算法细节要求的差异性恰恰反映了解释准确性原则与有意义原则的不同，详细解释可以加强准确性但却牺牲了部分用户的理解性。基于不同的用户群体定制化解释准确性测量指标。AI系统可以提供多类型、多层次的解释，因此解释准确性测量指标不是通用或绝对的。
4.知识局限性原则（KnowledgeLimits）
知识局限性原则要求AI系统仅可以在其所设定的条件下运行，以保证系统输出。知识局限性原则要求AI系统能识别出未经设计或批准以及响应错误的情况。知识局限性原则可以防止错误、危险、不公正的决策和输出，从而增加AI系统的可信度。AI系统有两类知识局限性，一是所需判断不属于AI系统本身设定，如鸟分类AI系统无法分类苹果，二是所需判断超越内部置信度阈值，如鸟分类AI系统无法对模糊图像上的鸟类进行归类。
管理学原理中，风险性决策与不确定型决策的异同
确定型决策亦称标准决策或结构化决策。是指决策过程的结果完全由决策者所采取的行动决定的一类问题，它可采用最优化、动态规划等方法解决。
风险型决策：是指决策者对决策对象的自然状态和客观条件比较清楚，也有比较明确的决策目标，但是实现决策目标必须冒一定风险。非确定型决策：在实际决策中，有些客观条件不由决策者控制，这类问题称为非确定型决策。
决策制定的情况的区别：确定性决策是在有既定的决策目标时制定的；风险性决策是在有多种且有限的未来情况时制定的；不确定型决策时在环境条件没有明确方向，无法预测未来发展指向时指定的。
决策制定的步骤的区别：确定型决策的制定步骤主要为对盈亏、成本和收入进行分析；风险性决策的制定步骤主要为对多种情况进行分析，计算各种情况的优劣程度选择出最优方法；不确定型决策的制定步骤主要是依靠决策者根据模糊的定量方法或公认的决策原则进行最小风险和最大收益的预估。
简述风险型决策和非确定性决策的特点及适用条件
1、确定型决策方法（盈亏平衡分析）。
确定型决策方法的特点是只有一种选择，决策没有风险，只要满足数学模型的前提条件，数学模型就会给出特定的结果。属于确定型决策方法的主要有盈亏平衡分析模型和经济批量模型。
2、风险型决策方法（决策树）。
有时我们会碰到这样的情况，一个决策方案对应几个相互排斥的可能状态，每一种状态都以一定的可能性（概率0-1）出现，并对应特定结果，这时的决策就被称为风险型决策。风险型决策的目的是如何使收益期望值最大，或者损失期望值最小。期望值是一种方案的损益值与相应概率的乘积之和。下面我们用决策树来说明风险型决策方法。
决策树就是用数枝分叉形态表示各种方案的期望值，剪掉期望值小的方案枝，剩下的最后的方案即是最佳方案。决策树由决策结点、方案枝、状态结点、概率枝四个要素组成。
简述风险和报酬的关系。在进行财务决策时,如何考虑风险与报酬的均衡
风险和报酬之间的关系：风险和报酬成正比，二者之间的均衡点，重点看现金流的保障情况。如果在整个运作过程中，现金流始终处于比较充分的保障状态，则属于风险可控。
关于人工智能风险决策的内容到此结束，希望对大家有所帮助。