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模型部署： 模型总是部署在运行特定业务的操作系统中。例如，用于批准银行客户贷款的模型将在管理客户及其账户的银行系统中实施。 模型的决策将输入银行系统。对银行系统和决策模型之间的接口进行编程是一项 任务，容易出现错误和漏洞。由于未检测到的错误或漏洞，客户的贷款申请可能会被拒绝或被延迟。
结合以上所强调的在人工智能自动化系统开发中可能遇到的问题，现在让我们来逐一讨论一下该法案提出的五项原则。

这个原则当然是最重要的。该法案相当 危地马拉 手机号码数据 详细地讨论了这个问题。然而，可以补充一点，我们应该期望实施包括多个模型或人工智能系统来做出重要决策。例如，在医疗、安全或对个人生活影响很大的财务决策等关键应用中，自动化人工智能系统不应依赖一个 模型或决策引擎，而应依赖几个这样的模型，这些模型采取不同的观点并考虑不同的建模数据。最终的决定将是这些模型的汇总决定（使用某种聚合或投票方案）。这将通过允许一些模型弥补其他模型的弱点来减少假阳性和假阴性的数量。这个想法源于在关键困难病例中拥有第二个（或更多）意见的医疗实践。这种冗余程度应与应用的重要性成正比。人工智能自动化系统做出的决策越关键，就应该实施越多的冗余系统和模型。