#可信AI

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Ratified 团队用 FalkorDB 构建「公司大脑」，通过邮件→草案修订→RFC 的图路径回答「规范为什么这么写」，每条答案附带可点击溯源链接与展示 Cypher 的面板，并对比检索方案在 13+40 个问题上的表现。

AI准确率95%就足够可信吗？本文从公平性、可解释性、隐私保护、算法操纵与问责机制五个维度，结合COMPAS案例与UK GDPR原则，解析负责任AI为何不能只靠准确率，并给出从伦理原则到工程需求的落地方法。

Kepler CEO Vinoo Ganesh深度解析可信AI系统的构建之道：为什么模型不该写数字、MCP在Claude中如何保证可审计性、以及为什么更大的模型不是幻觉问题的答案。

AI该何时说"我不知道"？本文探讨AI幻觉、选择性预测与弃答机制，分析为何单凭自信不足以构成信任，以及如何用不确定性识别重新衡量人工智能的可信度。