欧盟 - 美国人工智能术语和分类

欧盟和美国致力于在人工智能领域进行合作，并认识到统一术语和概念框架的重要性。这份研报旨在建立跨大西洋对基于风险的人工智能方法的共同理解，并促进人工智能的风险管理和创新。

核心观点：

• 术语统一对于人工智能合作至关重要，有助于增强法律确定性、促进风险管理、降低合规成本，并最终促进创新。
• 欧盟和美国都致力于开发以人为中心的人工智能系统，并认识到统一术语的重要性。
• 这份研报中的术语列表并非旨在完全协调两个法律体系之间的定义，而是作为未来合作的起点。

关键数据：

• 研报中确定了 65 个关键术语，涵盖了人工智能生命周期、测量、技术系统属性、治理和可信赖性等方面。
• 这些术语反映了欧盟和美国对人工智能系统的共同理解，并可能作为未来合作的基础。

研究结论：

• 术语统一是人工智能合作的关键步骤，有助于促进跨大西洋的信任和合作。
• 欧盟和美国将继续合作，进一步完善人工智能术语和分类法，并推动制定可信赖的人工智能国际标准。

术语分类：

• AI 生命周期： 包括对抗性机器学习、自主性、大数据、分类器、数据中毒、深度学习、输入数据、机器学习、模型训练、模型验证、自然语言处理、预测性分析、剖析、强化学习、结构化数据、迁移学习、监督学习和无监督学习。
• 测量： 包括（AI）精度、测试、技术操作、系统性能、评价、验证、测试和评价、验证和验证（TEVV）。
• 技术系统属性： 包括自适应学习、算法、分类、联邦学习、生成、人类价值观、以人为中心的人工智能、以人为中心的人工智能系统、语言模型、大型语言模型、神经网络、可扩展性、社会技术系统、技术互操作性、值敏感。
• 治理： 包括可审计性、标准、可追溯性。
• 可信赖： 包括可访问性、责任、AI (或算法) 偏差、攻击、聊天机器人（对话式 bot）、歧视、逃避、容错、反馈回路、有害偏见、人工智能系统的人权影响评估、不透明度、红队、可靠性、弹性、鲁棒性、安全、系统偏差、可追溯性、值得信赖的人工智能和值得信赖的特征人工智能系统。

待定条款：

• 研报还列出了一些待定条款，这些条款目前无法确定或更改，可能在未来重新审视。

附件：

• 附件 A 列出了待定条款。
• 附件 B 列出了参考文献。