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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。然而,其设计涉及多种选择。其中一些选择会影响将要获得的结果,从而影响可以得出的结论;另一些选择则会影响分类评估对人们(包括使用其数据进行评估的人们)的影响(有利有弊)。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的分类评估。我们还认为,更好地记录这些选择以及所做的基本考虑和权衡将有助于其他人解读评估结果和结论。
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