核心原则
- 用户为中心：始终将用户体验置于首位，确保AI功能与用户需求对齐
- 可解释性：采用透明的算法逻辑，避免「黑箱」决策
- 安全性：通过严格的数据验证和权限控制保障系统安全
设计模式
- 模块化架构：将AI模块与传统系统解耦，提升可维护性
- 渐进式部署：从局部场景验证AI效果，再逐步扩展应用范围
- 反馈闭环：建立用户行为数据采集与模型优化的双向通道
伦理考量
- 数据隐私：遵循GDPR等规范，对用户数据进行匿名化处理
- 算法偏见：定期进行数据集多样性审计，避免歧视性输出
- 责任归属：明确AI决策的法律主体，建立事故追溯机制
实用工具
- TensorFlow：构建可解释AI模型的首选框架
- PyTorch：支持动态计算图的深度学习平台
- Docker：实现AI服务的标准化部署
扩展阅读
想要深入了解AI系统架构设计，可参考 设计原则 专题页面。