|内容简介

该报告深入探讨了在大模型时代背景下，自然语言处理技术面临的挑战与机遇，特别是围绕“可信性”这一核心议题展开。随着人工智能技术尤其是深度学习模型的发展，自然语言处理领域取得了显著进步，但同时也暴露出数据偏见、算法不透明等问题，这些问题严重影响了AI系统的可靠性与公平性。报告首先定义了什么是“可信的自然语言处理”，并指出实现这一目标需要综合考虑准确性、鲁棒性、可解释性等多个维度。接着，从理论研究到实际应用案例分析，全面展示了当前国内外在此领域的最新进展。此外，还特别强调了构建开放共享的数据集对于促进该领域健康发展的重要性，并提出了一系列旨在提高模型可信度的具体建议措施，包括但不限于加强跨学科合作、优化算法设计等。最后，展望未来发展趋势，呼吁业界与学界共同努力，推动建立更加安全可靠的人工智能生态系统。