（a）
可解释性不⾜。

以深度学习为代表的⼈⼯智能算法运⾏逻辑复杂， 推理过程不透明，

可能导致决策输出难以预测和归因，

异常、

故障、

错误难 以快速修正和溯源追责。 （b）
偏⻅、

歧视。

模型算法研发设计及训练过程中，

偏⻅、

歧视等问 题被有意、

⽆意引⼊，

或因训练数据质量、

多样性问题，

导致算法设计⽬ 的、

决策判断、

输出结果存在偏⻅或歧视，

甚⾄输出存在⺠族、

信仰、

国