随着政府、企业和公共机构从试验人工智能转向大规模实际部署，“应当如何理解对人工智能的信任”以及“在什么条件下才能建立这种信任”，正变得愈发紧迫。
多伦多大学施瓦茨·赖斯曼技术与社会研究所（SRI）近日发布一份新白皮书，将“信任”重新界定为人工智能采纳与治理中的一项多学科、制度性挑战。该报告题为《人类与人工智能交互中的信任：多学科方法》，提出了一个用于理解和构建人工智能系统信任的系统化框架。
这份出版物由SRI召集的研究生与博士后研究员工作组撰写，研究负责人为Beth Coleman，发布时点正值加拿大人工智能政策的关键阶段。报告为政策制定者、开发者和研究人员提供了一个可操作的、由六个部分构成的跨学科框架，强调人工智能系统的设计与治理应当“值得信赖”，而不仅仅是“被信任”。
报告提出了影响信任建立、维持与破坏的六项核心原则：
- 可靠性与能力
- 情境意识
- 透明度、问责制与合法性
- 公平与诚信
- 韧性
- 关系动态
“人们往往把对人工智能的信任理解为用户态度或界面设计问题，但我们的分析表明，信任必须建立在系统实际性能、清晰的治理结构以及明确的制度责任之上。”报告主笔、同时也是多伦多大学教授的Coleman指出，“人工智能系统不应只追求被信任——它们必须通过设计与治理来赢得信任。”
该报告汇集了计算机科学、工程学、心理学、社会学、法律、公共政策、历史和哲学等多个领域的视角，由SRI组织的跨学科研究生与博士后研究员工作组共同完成。
这份白皮书也是SRI在“人工智能与社会”方向持续布局中的重要一步，由Coleman领导的“人工智能与信任”工作组推动完成。该工作组汇聚了70多位来自全球的研究人员、政策制定者、行业代表和民间社会参与者，跨越不同地缘政治背景，致力于构建稳健且可落地的人工智能信任框架，以支撑国际政策对话，并为从业者和决策者提供面向公众的实践指南。
“我之所以创建这个工作组，是因为在人工智能与信任议题上，我们迫切需要国际化、跨学科的协作。”Coleman表示，“目前的参与非常踊跃，成员分布在三大洲、多个时区。”
此次白皮书发布，恰逢全球围绕人工智能治理、公众信心与技术主权的讨论不断升温。在加拿大，“信任”已被纳入联邦政府新国家人工智能战略的核心议题，该战略将信任视为负责任采用与部署人工智能的关键前提。
报告进一步强调，政策制定者、研究人员和各类组织应将关注重点，从单纯提升公众对人工智能的信任感，转向推动开发那些能够在实践中被证明“值得信赖”的人工智能系统。
