让人工智能更加透明

人工智能（AI）主题多年来一直吸引科学和商业领域关注。随着美国公司 OpenAI 使用 ChatGPT，关于人工智能的讨论也吸引了国际和国内的公众。这表明人工智能也遭到了不信任。这里的中心关键词是“黑匣子人工智能”，因为通常不清楚人工智能应用程序如何得出结果、基于哪些来源以及所做的陈述是否真实。到目前为止，还没有解释人工智能的标准，这类标准将提升人们对应用程序的信任。新的 DIN SPEC 92001-3 将是一项推动人工智能可解释的标准。

想法

为了确保人工智能系统得到高效、负责任和值得信赖的使用，其开发和使用应满足相关的质量标准。Neurocat GmbH 标准化经理/产品管理 Annegrit Seyerlein-Klug 解释道：“新标准旨在通过解释人工智能应用程序，帮助促进人们对人工智能应用程序的使用和安全性的信任，从而为技术的发展创造安全的框架条件。” 

DIN SPEC 92001-3 作为指南

新创建的 DIN SPEC 92001-3 提供了适当方法和方法的指南，以促进人工智能系统生命周期所有阶段的可解释性。它定义并描述了当今人工智能中不透明度的来源和影响。为此，该标准着眼于如何诠释问题，并有效减轻人工智能系统在生命周期不同阶段对不同利益相关者的影响。

覆盖面广

所描述的相关质量标准是为所有类型的人工智能系统以及使用此类系统的所有领域创建的。特别是，它们适用于具有不同程度、不同不透明度的人工智能系统。通过这种方式，这些质量标准有助于更好地理解和更有效地使用可解释的人工智能。它们还使开发者能够将信任和透明度原则嵌入到基于人工智能的应用程序中。它们还构成了制定可解释性，正确操作的可读证明的具体要求的，概念和程序基础。

DIN SPEC 92001-3 是 KI.NRW 旗舰项目CERTIFIED KI的成果，该项目由弗劳恩霍夫 IAIS 与联邦信息安全办公室 (BSI) 和德国标准化研究所 (DIN) 以及其他科学合作伙伴共同制定，并由北莱茵-威斯特法伦州经济、工业、气候保护和能源部资助。

系列的第三部分

DIN SPEC 是在 CERTIFIED AI 项目启动之前创建的一系列人工智能标准的第三部分。本系列的前两个文件 - DIN SPEC 92001-1 和 DIN SPEC 92001-2 - 定义了 AI 质量元模型和生命周期，是强调鲁棒性、可解释性和性能的通用 AI 质量标准。另一方面，规定了确保人工智能系统稳健性的标准。