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文档摘要

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AI算法风险可控性的量化评估框架

引言

随着人工智能技术的快速发展，AI算法已深度渗透至金融、医疗、交通等关键领域。从智能诊疗系统的疾病预测到自动驾驶的决策判断，算法的每一次输出都可能直接影响个体权益甚至公共安全。然而，AI算法的”黑箱”特性、数据依赖的脆弱性以及伦理决策的复杂性，使得其潜在风险呈现出隐蔽性、动态性和多维度交织的特点。传统的定性风险评估方法因主观性强、可比较性弱，已难以满足对算法风险”可感知、可度量、可控制”的管理需求。在此背景下，构建一套科学、系统的量化评估框架，通过数值化手段刻画风险的发生概率与影响程度，成为推动AI技术安全可控发展的关键命题。

一、AI算法风险可控性量化评