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「作者完美呈現監管單位觀點、風險管理、可解釋性與其他諸多主題的概觀，同時提供實務建議與程式碼範例。」
—Christoph Molnar
Interpretable Machine Learning作者

「使用獨特戰術處理方式，解決ML系統風險，讓本書脫穎而出。透過細微差異的處理降低ML風險，為讀者提供寶貴資源，以負責任又可持續的方式成功佈署ML系統。」
—Liz Grennan
Digital Trust, McKinsey&Company初級合夥人暨全球事務共同領導者

過去十年，見證了人工智慧與機器學習(AI/ML)技術的廣泛採用。然而，疏於監督這些廣泛實施的技術，導致原本可由適切風險管理來避免的事故與不良後果。在認識AI/ML真正的好處前，從業人員必須瞭解如何降低風險。

本書說明負責任AI的處理方式：建立在風險管理、資安、資料隱私上，並套用社交科學的最佳實作，提升AI/ML技術、商業程序與文化能力的完整框架。作者Patrick Hall、James Curtis與Parul Pandey創作了這本指南，以期能協助企業、客戶與大眾改善真實世界AI/ML系統結果的資料科學家。

?學習完整涵蓋可解釋性、模組驗證與除錯、偏見管理、資料隱私與ML安全性的負責任AI技術處理
?學習如何建立成功的、有影響力的AI風險管理實作
?對採用AI技術的現有標準、法律與評估方式有基本瞭解，包括近期的NIST AI Risk Management Framework
?使用GitHub與Colab的互動式資源

Patrick Hall 是BNH.AI首席科學家與GWU客座講師成員。 James Curtis 是Solea Energy定量分析研究員。 Parul Pandey 是H2O.ai首席資料科學家。