在过去十年中，负责任的人工智能（RAI）为识别和减轻高风险环境中AI带来的风险积累了大量实践经验。然而，这些努力并未形成一个奖励可信赖性的市场。那些认真投资安全、公平和监督的公司，无法持续向消费者、监管者和股东证明其系统超越了最低合规要求。
缺乏的是一种社会认可或比较差异的方式，导致了信任鸿沟：一种结构性条件，责任开发的努力在组织内部发生，但未能产生外部的、独立认可和可验证的可信结果。我们认为，这一鸿沟的存在部分是因为对负责任AI（内部流程）与可信AI（独立验证的现实结果）的关注不同，且由于以下三方面的复合失败而持续存在：
- 市场无法区分可信系统与其仿制品；
- 评估目标集中在模型和输出，而非已部署的社会技术系统及其结果；
- 测量生态系统倾向于避免伤害，而非展示收益。
通过回顾现有的AI治理工具，并将其与医疗、可持续性和安全领域的认证机制进行比较，我们发现没有一个框架能够将治理基线、独立验证的积极结果证据和市场信号整合在一起。我们提出独立的、以结果为导向的认证作为填补信任鸿沟的连接层，补充监管和内部治理，使可信赖性可测量、可比较并获得商业奖励。
博主点评： 可信AI的独立认证不仅是技术进步的需要，更是构建用户信任和市场透明度的关键。通过明确标准和可验证的结果，企业才能真正赢得消费者的信赖，促进整个行业的健康发展。