人工智能驱动的决策可以从您生活的几乎任何领域获取数据，以对您生活的几乎任何其他领域做出决定。 这就产生了公平问题。 确保公平的有效监管要求人工智能系统是透明的。 也就是说，监管者必须能够充分了解解释和证明决策合理性的因素。 一种方法透明度是要求系统是可解释的，因为该概念在计算机科学中是可以理解的。 如果一个系统可以提供人类可以理解的解释，解释为什么它会做出任何特定的预测，那么这个系统就是可解释的。 可解释性不应等同于透明度。 相反，我们为监管目的定义透明度。 当且仅当监管者有足够的解释来解释为什么它会产生它所做的预测时，系统对于监管目的是透明的（r-transparent）。 可解释性仍然与透明度相关，但结果证明它既不必要也不充分。 可解释性和 r 透明性的概念结合产生四种可能性：可解释性和 r 透明与否； 并且无法解释，或者不是 r-transparent 或 r-transparent。 将 r-transparency 与哈佛计算机科学家 Cynthia Dwork 的想法相结合，我们提出了对 AI 系统的要求。
