利用 Lionbridge TRUST 框架建立对 AI 应用的信任

拥抱 AI：开启信任新时代

AI 技术进步开启了信任新时代，这个时代的特点是 AI 工具输出的结果不再是确定的、可预测的。我们希望机器在做出决策时，能够尽可能贴近人类认知过程，给出多种可能的输出结果。由于这些决策是黑箱决策，这就引发了一个关键问题：我们能否信任 AI 做出的这些决策？

有些人对于在业务流程中使用 AI 十分谨慎。据《连线》杂志报道，安永委托进行的一项针对 1000 名员工的调查显示，66% 的受访者对 AI 输出的质量表示担忧；77% 的受访者表示他们已成立负责任的 AI 任务小组。

好在我们可以通过具体策略来建立对 AI 的信任，这包括对技术本身的信任，以及对技术管理合作伙伴的信任。我们制作了一份便捷的速查指南，详细阐述了 Lionbridge 的 TRUST 框架，为您提供指引。该框架名为 TRUST，由五个英文单词的首字母组成，涵盖了与信任相关的五项措施，旨在确保 AI 具备以下特性：

• T 代表透明度 (Transparent)
• R 代表可靠性 (Reliable)
• U 代表实用性 (Useful)
• S 代表可扩展性 (Scalable)
• T 代表时效性 (Timely)

观看我们的《拥抱 AI：开启信任新时代》网络研讨会录像，在研讨会上，Amazon Web Services、Cisco 和 Lionbridge 的专家们深入探讨了关于 AI 信任的话题。我们的 AI 信任网络研讨会回顾博文重点介绍了其中的要点。

Lionbridge 的 TRUST 框架属于负责任 AI 系统方法的一部分，后者还包括我们的 REACH 框架。

REACH 框架强调可衡量的业务成果、受众相关性和人为干预监督。TRUST 和 REACH 框架协同作用，为在内容转换生命周期的每个阶段有效地利用 AI 提供有力指导。

Lionbridge 在日常运营中全面应用 TRUST 和 REACH 框架体系，而 AI 优先的全球化内容平台 Aurora AI™ 正是该框架的标杆实践范例。

注意：此博客更新的博文最初发布于 2024 年。