人工智能技术的快速发展和广泛应用，给人们的生活和工作带来了很多便利和改变。但是，人工智能系统的不可预测性、不透明性、不公平性等问题也引起了人们的担忧和关注。为了解决这些问题，人们需要对人工智能系统的可信度进行评估和提高。

ISO/IEC TR 24028:2020提供了一个框架，帮助人们理解人工智能可信度的概念和要素。该标准将人工智能可信度定义为“人工智能系统在特定环境下，以特定方式实现其预期功能的能力和特性”。该标准将人工智能可信度分为四个方面：可靠性、安全性、隐私保护和公正性。其中，可靠性指人工智能系统在特定环境下，以特定方式实现其预期功能的能力；安全性指人工智能系统在特定环境下，不会对系统本身、用户或其他相关方造成伤害或损失的能力；隐私保护指人工智能系统在特定环境下，保护用户和其他相关方的个人信息的能力；公正性指人工智能系统在特定环境下，不会对某些人或群体进行歧视或不公平对待的能力。

ISO/IEC TR 24028:2020还提供了评估人工智能可信度的方法和工具。评估人工智能可信度需要考虑人工智能系统的特定环境、预期功能、用户需求、数据质量、算法选择、模型训练等因素。评估人工智能可信度的方法包括：风险评估、测试和验证、审计和监测、认证和标准化等。评估人工智能可信度的工具包括：数据集、模型库、评估框架、认证机构等。

ISO/IEC TR 24028:2020还提供了提高人工智能可信度的建议和指南。提高人工智能可信度需要从数据质量、算法选择、模型训练、系统部署、用户反馈等方面入手。提高人工智能可信度的建议和指南包括：数据采集和清洗、算法选择和优化、模型训练和验证、系统部署和监测、用户反馈和改进等。

ISO/IEC TR 24028:2020的发布，为人们评估和提高人工智能可信度提供了一个框架和指南。该标准的实施，有助于提高人工智能系统的可信度，保障人们的权益和利益。

相关标准
- ISO/IEC 23894:2020 人工智能可信度评估框架
- ISO/IEC 30141:2020 人工智能系统的隐私保护
- ISO/IEC 20547:2017 人工智能系统的透明度
- ISO/IEC 29184:2019 人工智能系统的可解释性
- ISO/IEC 21823:2020 人工智能系统的公正性