科技伦理审查与服务办法（试行）》的通知。其中提出，在公平公正方面，训练数据的选择标准，算法、模型、系统的设计是否合理；是否采取措施防止偏见歧视、算法压榨，保障资源分配、机会获取、决策过程的客观性与包容性。在透明可解释方面，是否合理披露算法、模型、系统的用途、运行逻辑、交互方式说明、潜在风险等信息；是否采用有效技术手段提升算法、模型和系统的可解释性。在隐私保护方面，数据的收集、存储、加工、使用等处理活动以及研究开发数据新技术等，是否采取充分措施确保隐私数据得到有效保护。