本书是一本关于构建负责任人工智能（RAI）系统的实践指南，旨在解决人工智能应用中的伦理问题，如偏见、不透明性、问责缺失和隐私泄露等，通过理论框架与实践方法相结合，为不同角色（数据科学家、业务分析师、产品负责人等）提供系统性指导。 本书的核心理念是 “算法中道”,即在追求人工智能性能的同时,也要兼 顾 公 平、透 明、可 问 责 和 隐 私 安 全 等 伦 理 价值。两位具有跨学科背景的作者探讨了负责任的人工智能的主要内容,包括如何确保模型 的 公 平 性,避 免 对 特 定 群 体 的 歧视;如何提高模型的可解释性,让人工智能的决策过程不再是“黑箱效应”;如何建立模型的问责机制,及时发现和纠正问题;以及如何保护数据和模型的隐私安全。这些内容不仅对人 工智能从业者至关重要,对于关心技术发展和社会公平的每个人来说也都是宝贵的知识。