尽管越来越多重要的任务和决策被委托给了算法，但因算法的计算复杂性和不透明性，使得用户无法理解算法的决策过程和结果，导致其难以信任算法，甚至出现了“算法厌恶”的现象。相应地，算法透明度通常被视为可信任人工智能的基础，并在过去几年的学术辩论中获得了相当多的呼吁。然而，在实践层面，算法透明度的实施却存在诸多挑战，并且还可能引发一定的伦理风险。基于此，本研究通过分析算法透明度实践层面的挑战和风险，指出至少可以从披露、审查以及设计这三个维度来化解当前实践层面的困境。
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