**3. 数据管理与模型训练**
- 数据获取：说明工具所使用的数据来源（如传感器数据、用户生成数据、公开数据集），并解释获取方式及其重要性。
- 数据预处理：描述数据清洗和准备过程，例如去重、缺失值处理、数据标准化等。
- 模型训练：说明选择哪些算法进行训练（如决策树、神经网络、支持向量机），并解释其适用性。
- 模型评估与改进：说明评估指标（如准确率、精确率、召回率），以及持续改进模型的方法（如参数调优、增加数据、交叉验证）。
**4. AI 伦理与治理**
- 偏见与公平性：识别潜在偏见问题，并说明如何确保系统公平与包容。
- 透明性与责任机制：说明系统如何做到决策透明，以及错误发生时的责任归属。
- 隐私与数据安全：说明如何保护敏感数据（加密、匿名化），并遵守 GDPR 等相关法规。
- 伦理情境分析：提出至少一个可能出现的伦理困境，并说明应对方式。
