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人工智能系统的分类评估在概念上很简单，即针对不同人群分别评估和报告系统性能。但是，它们的设计涉及多种选择。其中一些选择会影响将获得的结果，从而影响可以得出的结论；其他选择会影响分类评估对人们（包括使用其数据进行评估的人）产生的影响（既有好处也有坏处）。我们认为，更深入地了解这些选择将使研究人员和从业人员能够设计出谨慎而有结论性的分类评估。我们还认为，更好地记录这些选择以及已经做出的基本考虑和权衡将有助于其他人解释评估的结果和结论。
设计 AI 系统的分类评估
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