研究 | 任重道远：一文全览AI风险审计的定义、方法、实践和展望

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点蓝字关注  设为星标 ☆ 优先赏阅   数据化审计 SmartAudit：问题导向、应用至上、解决痛点 内容导读 AI风险和AI应用如影随形 AI风险不仅涉及技术，还包括社会、伦理和法律方面 AI风险审计做什么？如何做？是否有效？ 在中文语境中提到“AI审计（ AI auditing ）”，很容易等价于“用AI辅助审计”，为有所区别，本文将 AI auditing 翻译为 “AI风险审计”，文中如果提到“AI审计”也是指“AI风险审计”。 引言 随着AI、大模型不断落地，融入工作生产场景，风险也如影随形。 AI应用带来的风险包括功能失效、性能差异、法律不兼容、隐私保护、算法”黑箱“等问题，几乎影响到每一个使用场景，贯穿AI在实际应用中的方方面面。 从AI应用实践看，这些风险不仅涉及技术层面的问题，还包括社会、伦理和法律方面的考量。 AI审计（AI auditing） 也日益需 ………………………………