算法的透明度可以增强人们对数字平台的信任。

人工智能技术透明度需求的日益增长，促使企业和组织探讨如何提高算法的可审计性。IBM指出 再次引发了关于数字平台透明度的讨论。

开放算法将允许研究人员和开发人员分析其运作机制，识别潜在的偏差，并为其改进做出贡献。然而，专家强调，这一措施仅仅是整个过程的一部分，因为训练数据、人工智能模型、基础设施和审核策略通常仍然是封闭的。.

据红帽巴西技术总监鲍里斯·库什卡 (Boris Kuszka) 称，这项举措符合开源原则，开源数十年来一直倡导透明，将其作为推动创新和建立信任的机制。“算法的开放性与开源数十年来一直捍卫的原则相符：透明带来信任，信任带来创新。当代码可审计时，研究人员、独立开发者和社区本身就能更好地了解决策是如何做出的，从而能够识别偏差并为平台的演进做出贡献。”他解释道。.

专家强调，虽然对最终用户的影响主要体现在幕后，但更高的透明度能够让开发者、研究人员和广告商更清楚地了解平台的运作方式，从而使他们从中受益。此外，开源开发需要配套持续的漏洞审查和修复流程。.

“开源本身并不能决定系统的安全性。区别在于组织的响应速度，包括持续的代码审查、快速的漏洞修复以及与社区的积极协作，”库什卡说道。. 

这场争论呼应了整个市场普遍存在的趋势。近期，IBM 和 Red Hat 宣布启动 “Lightwell 项目”，旨在通过人工智能以及企业与自由软件社区之间的合作，加强开源生态系统的安全性。库什卡认为，此类举措表明， 透明度、治理和可审计性 正逐渐成为数字平台和人工智能解决方案的战略差异化因素。