GCRI · Искусственный интеллект и автономные системы
Методы и неопределённость
The methods Artificial Intelligence and Autonomous Системная relies on: their equations and assumptions, the data they need, how they are validated and the limits of what they can show.
Порядок, в котором всё происходит.
- 01Проектисточники процитированы, метки присвоены
- 02Доказательная база: проверкакаждое значение отслежено
- 03Независимый обзоробъявлено конфликтов
- 04Выпускопубликовано с указанием ограничений
- 05Исправлениеновая версия, никогда не незаметная правка
Используемые методы.
- 01Искусственный интеллект и машинное обучениеАнализ сдвига распределения · Дообучение для конкретного применения · Методы интерпретируемостиПрименяется здесь
- 02Инженерия оценки и обеспечения уверенности в ИИОбоснования для обеспечения уверенности в системах ИИ · Структурированное тестирование «красной командой» · Мониторинг после развёртыванияПрименяется здесь
- 03Высокопроизводительные, облачные и периферийные вычисленияДоступ к вычислительным ресурсам для общественных исследований · Измерение энергопотребления рабочих нагрузокПрименяется здесь
- 04Теория вероятностей и статистикаНеопределённость оценок на эталонных тестах · Оценка калибровки · Выборка для аудитаПрименяется здесь
- 05Кибербезопасность и криптографияМоделирование угроз для приложений ИИ · Целостность цепочки поставок моделей · Тестирование защиты от внедренияПрименяется здесь
- 06Социальные и поведенческие наукиИсследования человеческого надзора · Исследования затронутых сообществ · Исследования внедрения на рабочих местахПрименяется здесь
- 07Робототехника и автоматизацияТестирование на основе сценариев · Безопасность коллаборативных роботов · Мониторинг эксплуатационной областиПрименяется здесь
Each method, its role in this field and how it is checked.
- Ai MLRole hereArtificial intelligence and machine learning is the technology this platform stewards for the network.Checks appliedHeld-out evaluation; Dataset documentation; Drift monitoring
- Ai assuranceRole hereAI evaluation and assurance engineering is the second method this platform stewards.Checks appliedIndependent review; Evidence currency; Coverage reporting
- ComputingRole hereHigh-performance and cloud computing supply the capacity AI needs.Checks appliedMeasurement boundaries; Reproducible configuration; Provider data verification
- Probability statisticsRole hereProbability and statistics make AI evaluation trustworthy: confidence intervals on scores, significance of differences between models, calibration of predicted probabilities and sampling designs for audits.Checks appliedInterval reporting; Multiple comparisons; Sample size planning
- КибербезопасностьRole hereCybersecurity and cryptography protect AI systems and the data they use.Checks appliedThreat model review; Provenance verification; Regression testing
- Социальные наукиRole hereSocial and behavioural science studies how people use, trust and are affected by AI.Checks appliedEthics review; Pre-registration; Representative sampling
- РобототехникаRole hereRobotics and automation bring AI into physical systems.Checks appliedScenario coverage; Simulation validity; Standards conformity
Как устроен процесс.
Process explorer · Process
Methods and uncertainty: PRISMA 2020 review reporting
10 steps·4 этапа
Процесс
Methods and uncertainty: PRISMA 2020 review reporting
PRISMA 2020 является руководством по отчётности о систематических обзорах; шаги следуют его контрольному списку, а не обязательной последовательности, и ни один документ Nexus его не принимает.
01 Plan
- 01Регистрация и протоколЗапись · Группа рецензированияРуководство просит указать сведения о регистрации, доступ к протоколу и любые поправки.
- 02Критерии соответствияЗапись · Группа рецензированияРуководство просит указать критерии включения и исключения и то, как группировались исследования.
02 Поиск и отбор
- 03Поиск: источники и стратегииШаг · Группа рецензированияРуководство просит указать источники информации и полные стратегии поиска. Оно не определяет, какие источники используются.
- 04Отбор исследованийШаг · Группа рецензированияРуководство просит указать, как оценивалось соответствие исследований критериям, в том числе сколько рецензентов проводили отбор. Оно не фиксирует число рецензентов.
- 05Диаграмма потоковЗаписьДиаграмма потоков показывает число найденных записей, число включённых исследований и причины исключения.
03 Анализ
- 06Сбор данныхШаг · Группа рецензированияРуководство просит указать, как собирались данные из отчётов и какие элементы данных искались.
- 07Риск систематической ошибкиШаг · Группа рецензированияРуководство просит указать методы и инструменты оценки риска систематической ошибки.
- 08СинтезМодель · Группа рецензированияРуководство просит указать меры эффекта и методы синтеза. Оно не предписывает метаанализ.
- 09Степень уверенности: доказательная базаШаг · Группа рецензированияРуководство просит указать методы оценки определённости и сообщать результат по каждому исходу. Оно не называет шкалу оценки.
04 Отчёт
- 10Отчёт о рецензированииЗаписьРуководство помогает авторам сообщить, почему был проведён обзор, что они сделали и что обнаружили.
ОтчётыOutline of an externally published reporting guideline, not a Nexus process and not a record of operation. PRISMA 2020 mainly covers reviews of intervention effects. No Nexus page names it. Every programme is at service level R0.
Where uncertainty in AI analysis comes from, and how it is shown.
| Источник | Why it matters here | How it is reported |
|---|---|---|
| Benchmark validity | Benchmarks saturate and leak into training data | Several evaluations, held-out tests, dates stated |
| Capability elicitation | Measured capability depends on prompting and tools | Elicitation effort described |
| Deployment context | Risk depends on use, not only the model | Use-specific assessment |
| Incident data | Reporting is voluntary and uneven | Incident sources and coverage stated |
Evaluation results carry the model version, date and setup; AI capability changes quickly and old results expire.
Как сообщается о неопределённости.
- 01
Указывайте допущения
В каждом анализе перечислены его допущения и данные, от которых он зависит.
- 02
По возможности давать количественную оценку
Диапазоны и уровень уверенности приводятся наряду с центральными оценками.
- 03
Валидация и сравнение
Модели проверяются по наблюдениям и, где возможно, по другим моделям.
- 04
Ограничения публикации
То, что анализ не может показать, указывается рядом с тем, что он может показать.
Where this page’s references lead.
Органы и документы, с которыми сопоставляется эта страница. Статусы и редакции меняются; каждая ссылка ведёт к выпускающему органу.
Вопросы и ответы.
Методы открыты?
Поделитесь доказательствами с этой страницы.
Reports is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.
- Электронная почтаШлюз GW-GCRIОтправьте с этой страницыДоказательная база, исправление, случай, метод, рецензия, перевод или вклад в профиль. Материал приходит с пометкой этой страницы, поэтому его получает редактор, отвечающий за неё.
- ZenodoОткрытый депозитДепонируйте и подайте в сообществоОпубликуйте собственную запись на Zenodo со своим идентификатором ORCID iD, затем подайте её в сообщество Reports. Кураторы проверяют её; DOI остаётся за вами.
- ОтчётыGCRIВсе способы внести вкладВиды вклада, порядок рецензирования каждого из них, указание авторства, лицензия и то, что никогда не принимается.
Никогда не отправляйте персональные данные, сведения о чувствительной инфраструктуре или то, чем вы не вправе делиться. Материал проходит рассмотрение перед использованием; его отправка не дает авторских или редакционных прав, а спонсорство никогда не покупает выводы.
Предложите метод, набор данных или вопрос.
Информация и запросы открыты уже сегодня. Запрос получает номер и указывает следующий шаг; заявки, платежи, выделение вычислительных ресурсов и регистрации открываются только тогда, когда существуют их команда, условия и возможности для проверки.
Юридические документы.
Карты, данные и рисунки на этом сайте приводятся для контекста и общей информации. Они не являются советом, прогнозом или предупреждением; ограничения информации изложены в Оговорках и уведомлениях о данных.