透明度是道德 实践的关键，但实现团队之间的协调可能很困难。如果不考虑可解释性， 模型将缺乏透明度，当出现问题且纠正模型行为的时间至关重要时，这可能会妨碍对决策过程的理解。
同样，缺乏透明度加上对道德政策的分 新加坡手机号码数据 歧也会减慢发展速度。当利益相关者认为道德原则是客观数据导向模型开发过程中不必要的规划层时，就会出现早期预警信号。
人工智能模型在识别和解决新出现的道德问题方面可能会带来挑战，尤其是当产品团队尚未接受有关许多模型面临的常见道德问题的有效培训时。
公司内部缺乏针对人工智能和技术广泛使用的权威道德标准，这给产品团队带来了挑战，使他们无法确定哪些做法是合乎道德和负责任的。相反，这也可能表明您的组织缺乏多元化的思想或经验来考虑道德政策和保障措施。
融入道德的人工智能实践对于负责任和值得信赖的人工智能开发至关重要。对于许多挑战， 人工智能治理 软件的进步使公司能够持续管理、监控和审计模型，并向各利益相关者提供适时的证据和文件，证明人工智能的安全性和合规性。
记住我们上面对道德 和负责任 的区别，您的 道德应该与您的企业道德、标准和实践保持一致。如果您有 政策，请寻求这些政策与您的 之间的一致性。不要将 与贵组织拥有或正在发展的更广泛的社会价值观割裂开来。该列表中分享的政策以这种方式区分自己。