模型可信度(Model Trustworthiness)是指人工智能模型在预测、决策或生成内容时表现出的可靠性、公平性、鲁棒性和可解释性等特性，这些特性确保模型的输出能够被用户和利益相关者信任与依赖。可信度高的模型不仅要求预测准确，还需在多样场景下保持稳定、避免歧视性偏见、提供可理解的解释，并保护数据隐私，从而在应用中减少风险并提升用户接受度。
在AI产品开发的实际落地中，模型可信度是产品经理必须关注的核心要素。它直接影响产品的伦理合规性、监管要求（如GDPR或算法透明度法规）以及用户体验；通过引入测试框架、实时监控工具和可解释性方法，产品经理能优化模型在真实世界中的表现，例如通过公平性审计减少偏见，或利用可解释AI技术增强决策透明度，最终推动AI技术的负责任部署和商业价值实现。
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