隐私

在隐私中，不固定模型或基础设施，而是将数据、连接和监控分离，并保留选择理由；同时保持与可信 AI 的关联，确保决策理由可追溯。

在隐私中，准备可复现的输入和标准，并结合失败示例确认其行为；同时保持与可信 AI 的关联，确保决策理由可追溯。

在隐私中，跟踪变更记录、质量变化和使用情况，并保留必要的回退路径；同时保持与可信 AI 的关联，确保决策理由可追溯。

在隐私中，不将重要判断仅交给自动化处理，而是设置负责人和确认点；同时保持与可信 AI 的关联，确保决策理由可追溯。