人工智能（AI）透明度基准评估概述
人工智能（AI）正日益成为全球创新的重要组成部分。调查显示，78% 的企业表示在 2025 年至少有一项业务环节应用了 AI 技术，较两年前增长 42%。1
尽管人工智能（AI）快速普及，但公众依然对其持审慎态度。仅 46% 的人真正信任 AI，2且对数据隐私、AI 透明度以及准确性的担忧依然普遍存在。
鉴于上述情况，对合乎伦理、可解释人工智能（AI）的需求显而易见。随着 AI 技术的发展，其输出结果必须与数据质量、模型设计及用户输入密切相关，这凸显了 AI 可解释性和负责任开发与部署的重要性。
UL Solutions 人工智能（AI）模型透明度基准评估
UL Solutions 深知此项工作的意义，因此在人工智能（AI）验证中将 11 项安全原则纳入 AI 验证体系。我们的透明度基准测试计划涵盖技术、伦理以及治理三大支柱，协同应对以下事项：AI 系统的运作机制（技术支柱）、其决策的公平性和完整性（伦理支柱）以及风险管理所需的问责框架（治理支柱）。
通过 UL Solutions 的人工智能（AI）模型透明度基准评估，我们对市场宣称进行验证，使制造商能够就模型开发、安全性等领域提供有据可依的陈述。
以人工智能（AI）模型透明度验证结果彰显差异化优势
通过独立验证的人工智能（AI）模型透明度声明企业可有效增强消费者信任，构建市场差异化优势。
这项验证由 UL Solutions 提供，作为全球安全科学领域的专家，我们拥有深厚的专业知识和第三方评估能力。依托我们在人工智能（AI）领域逾十年的经验积累及科学严谨的行业声誉，助力您强化新产品与系统的核心竞争力。
专业人工智能（AI）分析
人工智能（AI）模型透明度信息，可揭示 AI 系统的决策过程、特定结果的产生原因及数据使用情况。透明度评估旨在检验软件开发者在设计意图上的记录和传达是否充分。
该基准评估会检查数据管理、模型开发、安全性、部署和伦理考量等关键领域，为人工智能（AI）模型的透明度和可信度提供客观的评级。
我们的专家在分析企业人工智能（AI）宣称时，会基于科学方法进行评估并审查最佳实践文档。
我们依据 11 项安全原则开展测试，采用 100 分制评分体系来判定模型透明度等级。该评估主要关注人工智能（AI）数据集的披露与描述、AI 系统的整体架构以及用户同意的相关描述。
如果一项宣称符合这些要求，即可展示人工智能（AI）模型透明度 UL 验证标志；当得分超过 50 分时，可根据评分等级授予银级至钻石级认证。
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