偏見

在偏見中，不固定模型或基礎架構，將資料、連線與監控分開，並記錄選擇理由。同時保留與「可信賴的 AI」的關聯脈絡，以可供查核的方式呈現判斷依據。

在偏見中，準備可重現的輸入與標準，並連同失敗案例確認其行為。同時保留與「可信賴的 AI」的關聯脈絡，以可供查核的方式呈現判斷依據。

在偏見中，追蹤變更紀錄、品質變化與使用狀況，並建立必要的退回流程。同時保留與「可信賴的 AI」的關聯脈絡，以可供查核的方式呈現判斷依據。

在偏見中，不將重要判斷完全交給自動化，而是設計負責人與確認節點。同時保留與「可信賴的 AI」的關聯脈絡，以可供查核的方式呈現判斷依據。