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基于模型的系统工程 (MBSE) 的核心是“从概念设计阶段开始并贯穿整个开发和后续生命周期阶段的建模形式化应用，以支持系统需求、设计、分析、验证和确认活动”(INCOSE，2007)。因此，MBSE 提倡“使用模型来执行传统上使用文档执行的系统工程活动”(Mann，2009)。这促进了对复杂系统工程过程的理解，包括人工智能 (AI) 系统工程作为一个多工程过程 (Mattioli 等人，2023d)。然而，MBSE 的成功应用需要对 ISO/IEC DIS 30145-2 标准定义的 AI 可信度进行评估，即“以可验证的方式满足利益相关者期望的能力”。事实上，如果在开发早期阶段没有对可信度进行评估，那么在航空电子、移动、医疗保健和国防等安全关键系统中部署人工智能组件就会变得有风险 (Mattioli 等人，2023b)。鉴于此，量化基于人工智能的系统可信度成为热门话题也就不足为奇了 (Braunschweig 等人，2022)。人工智能
人工智能系统可信度评估：最新进展
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