可信 AI：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

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

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

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