问责制是指确保有人对人工智能决策的结果负责，尤其是在出现问题时。在人工智能机器人的背景下，这一挑战之所以出现，是因为这些系统自主运行，并根据其训练数据和算法做出决策。
例如，银行使用的人工智能聊天机器人可能会因为算法缺陷或训练数据过时 印度电报号码数据 而错误地拒绝客户的贷款申请。如果客户对这一决定提出质疑，他们可能很难找到能够提供清晰解释或解决问题的人。如果没有明确的问责框架，该组织将面临客户不满、失去信任以及潜在的法律诉讼的风险。建立问责制对于维护人工智能的道德规范和维护人们对人工智能驱动客户服务的信任至关重要。
该图表说明了建立信任的关键原则，其中“信任”位于中心，周围环绕着相互关联的元素：“公平训练”、“披露”、“维护隐私”、“设定责任”和“持续调整”，以彩色圆圈表示。
应对人工智能在客户服务中面临的道德挑战，需要采取积极主动且深思熟虑的方法。记住关键策略的一个简单方法是使用首字母缩略词“TRUST”——这个框架强调了人工智能系统中透明度、责任感和持续改进的重要性。
T – 公平训练
人工智能系统中的偏见通常源于训练数据的不完整或不均衡，这可能导致某些客户群体受到不公平对待。企业需要优先使用能够代表其客户群所有人口统计特征和行为特征的多样化数据集。此外，定期审核人工智能输出有助于识别并纠正长期存在的偏见模式。这种方法可以确保所有客户得到公平对待，增强包容性，并防止疏远服务不足或被忽视的群体，最终增强客户信任度和忠诚度。