信息系统开发的相关性原则,信息系统开发的相关性原则有哪些

摘要： 大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于信息系统开发的相关性原则的问题，于是小编就整理了2个相关介绍信息系统开发的相关性原则的解答，让我们一起看看吧。人员配置的概念是什...

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于信息系统开发的相关性原则的问题，于是小编就整理了2个相关介绍信息系统开发的相关性原则的解答，让我们一起看看吧。

1. 人员配置的概念是什么？管理人员配置有什么方法？
2. 人工智能的四大关键原则？

人员配置的概念是什么？管理人员配置有什么方法？

人员配置概论●人员配置是对企业各类人员进行恰当而有效的选择、使用、考评和培养，以合适的人员去充实组织结构中所规定的各项职务，从而保证企业正常运转并实现预定目标的职能活动。人员配置的作用（重要性）包括：充分开发企业人力资源；有效发挥组织结构功能；提高群体质量，形成最佳工作组合；强化管理职能，完善企业管理系统。●人员配置基本原则有系统开发；协调发展；选贤任能；适才适用；扬长避短；群体相容。管理人员配置方法有;比较法、职务系数法、时距判定法。

人工智能的四大关键原则？

这四项原则是：合理利用；可解释；保护隐私；安全且可靠。

1.解释原则（Explanation）

解释原则要求AI系统为所有输出提供相应证据和理由，但不要求证据是正确的、信息丰富的或可理解的，只要表明AI系统能够提供解释即可。解释原则不强加任何的质量评价指标。

2.有意义原则（Meaningful）

有意义原则要求AI系统提供单个用户可理解的解释。也就说，只要一个用户可以理解AI系统所提供的解释即符合该原则，不要求解释为所有用户所理解。有意义原则允许基于不同用户群体或个人的定制化和动态解释。不同用户群体对AI系统的解释需求不同，如系统开发者与系统使用者需求不同，律师和陪审团需求不同。此外，每个人知识、经验、心理等方面存在差异导致其对AI解释的理解不同。

3.解释准确性原则（Explanation Accuracy）

解释准确性原则要求相应解释正确反映AI系统产生输出的过程，不要求AI系统做出的判断准确。与有意义原则类似，解释准确性原则也允许用户差异性。有的用户（如专家）需要解释产生输出的算法细节，有的用户可能仅需要关键问题的解释。对算法细节要求的差异性恰恰反映了解释准确性原则与有意义原则的不同，详细解释可以加强准确性但却牺牲了部分用户的理解性。基于不同的用户群体定制化解释准确性测量指标。AI系统可以提供多类型、多层次的解释，因此解释准确性测量指标不是通用或绝对的。

4.知识局限性原则（Knowledge Limits）

知识局限性原则要求AI系统仅可以在其所设定的条件下运行，以保证系统输出。知识局限性原则要求AI系统能识别出未经设计或批准以及响应错误的情况。知识局限性原则可以防止错误、危险、不公正的决策和输出，从而增加AI系统的可信度。AI系统有两类知识局限性，一是所需判断不属于AI系统本身设定，如鸟分类AI系统无法分类苹果，二是所需判断超越内部置信度阈值，如鸟分类AI系统无法对模糊图像上的鸟类进行归类。

第一，技术人员研发的产品必须是安全的可以控制的，不能危害他人危害社会。

第二，产品研发展望未来的基本愿望应该是，促进人类更加公平的获得一些技术以及知识。

第三，这项技术的研发目的应该是帮助人类成长和进步，不应该让机器替代我们人类。

第四，这项技术的最终结果应该是为人类提供更多的可能和机遇，促进人类发展。

人工智能的发展，需要遵守的四个AI***原则：

第一个原则是安全可控是最高原则；

第二个是促进人类平等地获得技术和能力是创新愿景；

第三个则是人工智能的存在价值不是超越人、代替人，而是教人学习和成长；

第四个是人工智能的终极理想应该是带给我们更多的自由和可能。

到此，以上就是小编对于信息系统开发的相关性原则的问题就介绍到这了，希望介绍关于信息系统开发的相关性原则的2点解答对大家有用。