负责任 AI 仪表板专为机器学习专业人员和数据科学家设计，用于探索和评估模型见解并为其数据驱动决策提供信息。 尽管它可以帮助你在机器学习生命周期中切实实现负责任 AI，但仍有些需求尚未解决：
- 技术负责任的 AI 工具（专为机器学习专业人员设计）与定义生产环境的道德、法规和业务需求之间的差距。
- 需要在端到端机器学习生命周期中实现有效的多利益干系人协调，确保技术专家及时收到来自非技术利益干系人的意见和指导。
- 根据 AI 法规，与审核人员和风险管理人员共享模型和数据见解的能力，以便进行审核。
使用 Azure 机器学习生态系统的最大好处之一是能够在 Azure 机器学习运行历史记录中存档模型和数据见解，以便将来快速参考。 作为此基础结构的一部分，为了补充机器学习模型及其相应的负责任的 AI 仪表板，我们引入了负责任的 AI 记分卡。 此记分卡使机器学习专业人员能够轻松生成和共享其数据和模型运行状况记录。
重要
此功能目前处于公开预览状态。 此预览版在提供时没有附带服务级别协议，我们不建议将其用于生产工作负荷。 某些功能可能不受支持或者受限。
有关详细信息，请参阅适用于 Azure 预览版的补充使用条款。
应由谁使用负责任 AI 记分卡？
- 数据科学家和机器学习专业人员：在训练模型并生成相应的负责任的 AI 仪表板以用于评估和决策目的后，可以通过 PDF 记分卡提取这些学习。 这样，就可以轻松地与技术和非技术利益干系人共享报表，建立信任并获得部署批准。
- AI 产品的产品经理、业务主管和负责任的利益干系人：可以将所需的模型性能和公平性目标值（例如目标准确性和目标错误率）提供给数据科学团队。 然后，他们可以根据这些目标值生成记分卡，以确定模型是否满足这些目标值。 这有助于指导用户确定是应部署模型还是进一步改进模型。
后续步骤
- 了解如何通过 CLI 和 SDK 或 Azure 机器学习工作室 UI 生成负责任 AI 仪表板和记分卡。
- 在技术社区博客文章中详细了解负责任 AI 仪表板和记分卡怎样工作。