通过系统文献综述，我们发现了一个缺失的元素 - 系统级指导。为了促进设计负责任的人工智能系统，本文提出了设计模式的总结。

Mar, 2022

本文提出通过模式驱动的负责任的 AI 工程方法和构建一种能从系统角度实现负责任 AI 的垫片目录来填补负责任 AI 的操作化的空白，研究了 chatbot 开发过程中的风险，并提供了垫片驱动的缓解措施。

Jan, 2023

我们的研究旨在推进负责任的人工智能（AI）的概念，这是欧盟政策讨论中日益重要的主题。我们提出了一种全面且目前为止我们所知的第一个负责任 AI 的统一定义。通过结构化文献综述，我们阐明了关于负责任 AI 的当前理解，并基于该分析提出了未来以此概念为中心的框架发展方法。我们的发现支持以人为中心的负责任 AI 方法，其中包括以伦理、模型可解释性以及隐私、安全和信任为支柱的 AI 方法的实施。

Mar, 2024

通过分析可解释的人工智能、可信的人工智能和道德人工智能等三个主要概念，本研究定义了负责任的人工智能并确定了其核心原则。方法论上，成功地将人工智能的能力应用于文献计量学，以加强知识发现，并通过领域见解对实验模型进行交叉验证。在实证方面，本研究调查了自 2015 年以来人工智能社区贡献的 17,799 篇研究文章，揭示了负责任人工智能的主题和层次结构，并阐明了责任原则与主要人工智能技术之间的相互作用。作为一项旨在探索负责任人工智能的先驱性文献计量研究之一，本研究将提供综合的宏观洞察，加深对负责任人工智能的理解，并为人工智能监管和治理倡议提供宝贵的知识支持。

May, 2024

本文旨在为负责 AI 的软件工程开发一份路线图，其关注点为多级治理、嵌入过程性实践的开发流程和通过体系结构风格、模式和技术构建设计负责 AI 系统

Mar, 2022

本研究的目标是提供 AI 系统的设计模式的概述 —— 无论是新的还是适应性的 —— 以提高特定的软件质量属性和解决频繁出现的问题，并将它们收集、分类，并使它们易于为研究人员和从业者所获取，从而使结果在这一新兴领域可被用来作为后续研究的基础和为设计基于 AI 的系统提供相关模式的参考。

Mar, 2023

人工智能的应用不仅依赖基础研究和技术发展，更需要关注其公平性、透明度和隐私问题。为了确保 AI 的合理应用，我们需要制定技术、社会、制度和法律方法和工具，提高所有人的参与度和意识，确保 AI 系统与我们社会的原则和价值观一致。

May, 2022

本文研究了科学研究机构在负责人工智能设计和开发中的道德风险意识和准备情况，揭示了知识缺口和对可用人工智能伦理框架的意识有限。我们的研究结果显示，在没有适当的指导和管理下实施人工智能技术可能会带来潜在的道德风险，因此需要全面的策略来提高团队能力，支持负责、道德和包容的人工智能开发和部署。

Dec, 2023

本文提出了一个包含新的负责的 AI 设计模式的全面框架，以将 RDPs 整合到 ML 管道中，以减轻 AI 可能存在的风险和危害，以确保 AI 系统的道德发展。

May, 2023

简要介绍了几个提供负责人工智能应用程序的框架，发现大多数框架仅适用于需求调查阶段，仅有一些私人公司提供了支持工具。结果表明，还缺乏一个全面的框架，该框架包含所有负责人工智能的原则和所有 SDLC 阶段，并可由不同技能集和不同目标的用户浏览。

Jun, 2023