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重要
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Microsoft有助于客户使用自定义文本分类来负责任地开发和部署解决方案。 我们讲原则的方法在考虑以下 AI 系统性质的基础上坚守个人的能动性和尊严：
- 公平性、可靠性和安全性。
- 隐私和安全。
- 包容性。
- 透明度。
- 人类责任。
这些考虑因素体现了我们在开发负责任 AI 方面所做的承诺。
集成和负责任使用原则的一般准则
为集成和负责任地使用由 AI 驱动的产品或功能做好准备时，以下活动有助于为成功做好准备：
了解其作用。 全面评估任何 AI 系统的潜力，以了解其功能和限制。 使用真实条件和数据对其进行充分测试，了解它在特定场景和上下文中的表现。
尊重个人的隐私权利。 仅出于合法且正当的目的收集个人的数据和信息。 仅将数据和信息用于客户同意的目的。
经过法律审查。 获取适当的法律建议来查看解决方案，尤其是在敏感或高风险应用程序中使用它时。 了解可能需要在哪种限制范围内工作，以及你在解决将来可能出现的任何问题方面承担的责任。
建立“人机回环”系统。 让人员参与循环，并将人工监督作为要探索的一致模式领域包含在内。 确保持续对 AI 赋能的产品或功能进行人工监督。 保持人类在决策中的作用。 确保可以在解决方案中进行实时人工干预，以防止发生损害，并应对 AI 系统不按预期工作的情况。
维护安全性。 确保解决方案是安全的，并有足够的控制来保留内容的完整性，并防止未经授权的访问。
与受影响的利益干系人建立信任。 向受影响的利益干系人传达预期好处和潜在风险。 帮助人们了解为何需要数据，以及使用数据可为他们带来怎样的好处。 以易于理解的方式描述数据处理。
创建客户反馈循环。 提供一个反馈渠道，使用户和个人能够在部署服务后报告服务的问题。 部署 AI 赋能的产品或功能后，需要持续进行监视和改进。 准备好实施任何反馈和改进建议。 建立渠道以收集受影响利益干系人的问题和忧虑。 可能直接或间接受系统影响的人员包括员工、访客和公众。 例如，请考虑使用：
- 内置于应用体验中的反馈功能。
- 用于反馈的易记电子邮件地址。
- 匿名反馈框放置在半私人空间中。
- 大厅中知识渊博的代表。
始终计划让用户在处理之前确认一个操作。 计划让用户在客户端处理操作之前确认操作，以确保避免来自自定义文本分类模型的不正确响应。 例如，假设自定义文本分类模型已集成到保险索赔审批系统中，以便对非敏感和紧急案例进行分类。 让旁有人在处理模型之前确认模型的预测。
始终计划为用户提供更正路径。 客户端应用程序执行特定操作后，向用户显示该操作已处理的确认消息。 考虑到自定义文本分类模型的响应可能不准确，并且用户可能最终会处于错误状态。 在这种情况下，始终有回退计划或更正路径，用户可以使用该路径退出该状态。