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重要
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Microsoft有助于客户使用自定义命名实体识别来负责任地开发和部署解决方案。 我们的原则性方法是在考虑以下 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。
集成与负责任使用的一般准则
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：
了解它能做什么： 全面评估任何 AI 系统的潜力，以理解其功能和限制。 通过在实际条件和数据下全面测试，了解它将如何在您的具体情景和上下文中表现。
尊重个人的隐私权利： 仅出于合法和正当目的从个人那里收集数据和信息。 仅将数据和信息用于客户同意的目的。
获取法律审查： 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。 了解可能需要在哪些限制范围内工作，并负责解决将来可能出现的任何问题。
建立人机回环：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。 这意味着确保持续人工监督 AI 驱动的产品或功能，并维护人类在决策中的作用。 确保可以对解决方案进行实时人工干预，以防止伤害。 这样，便可以管理 AI 模型未按预期执行的情况。
维护安全性： 确保解决方案是安全的，并且它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的好处和潜在风险。 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： 提供反馈通道，允许用户和个人在部署服务后报告服务问题。 持续监视和改进 AI 提供支持的产品或功能。 准备好实施任何反馈和改进建议。 建立渠道，收集受影响利益干系人的问题和关注点（可能直接或间接受到系统影响的人，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。
始终寻求用户确认操作：计划让用户在客户端应用程序处理操作之前进行确认。 这有助于避免来自自定义命名实体识别 (NER) 模型的错误响应。 例如，假设自定义 NER 模型已集成到保险索赔审批系统中，以提取用户填充的数据。 让用户确认提取的实体是用户提交的正确数据。 仅在收到此确认后处理数据。
始终计划为用户提供更正路径： 在客户端应用程序执行特定操作后，向用户显示已处理操作的确认信息。 请注意，自定义 NER 模型的响应可能不准确，并且用户最终可能会处于错误状态。 在这种情况下，始终有一个回退计划或更正路径，允许用户退出该状态。
例如，如果自定义 NER 应用程序集成到保险索赔审批系统中，则向用户显示一条确认消息，其中包含提交的数据。 确认消息应包含用于删除请求或更新数据的链接。