数据隐私与安全
在处理用户数据时，必须遵循严格的数据最小化原则，仅收集与任务相关的必要信息。
- 加密传输：所有数据需通过HTTPS协议传输，确保通信安全
- 匿名化：训练前对敏感信息进行脱敏处理（如人脸、身份证号）
- 权限控制：仅授权团队成员访问数据，禁止外部泄露
算法公平性与透明度
模型决策需避免歧视性偏见，确保对所有群体的公平性。
- 偏见检测：使用工具（如Fairlearn）评估模型潜在偏见
- 可解释性：对关键决策提供可理解的解释机制
- 多样性验证：在测试集上验证模型对多语言/文化场景的覆盖
社会影响与责任
技术应用需符合社会价值观，避免产生负面影响。
- 伦理审查：提交前通过主办方伦理委员会评估
- 误用防范：禁止将技术用于虚假信息生成或隐私侵犯
- 持续监督：部署后定期监测系统行为