企業がAIの実験から拡大された実装に移行すると、1つの原則は誇大宣伝から影響、説明可能性を分離します。
説明可能性は、企業がAIの約束されたコスト削減と自動化の増加を追求するにつれて、懸念が不可欠になったため、データ分析の監督データ分析を監督するのに役立ちます。
たとえば、MRO（メンテナンス、修理、運用）在庫を管理するメーカーを考えてみましょう。
責任あるAIとは、正確ではなく、説明可能でテスト可能で、人間の監視と整合するシステムを設計することを意味します。