可信 AI 必须考虑各维度间的相互作用

NeurIPS 2026 立场论文指出，可信 AI 的公平性、隐私、鲁棒性、可解释性和不确定性量化等目标之间存在负向交互，例如在模型训练中应用差分隐私会放大偏见、损害公平性。作者认为孤立地改进一两个维度已不够，研究必须整体考量所有相关维度的交互，并为研究者和从业者给出了建议。