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还必须评估 AI 工具在具体案例中的表现。例如，AI 系统应容忍何种程度的错误（包括假阳性和假阴性）？答案可能取决于几个因素，例如错误对个人和执法资源造成的后果的严重性；AI 系统分析的个人信息的敏感性；以及在没有 AI 系统的情况下使用的调查流程的相对准确性、成本、可扩展性或速度。性能可以在实验室（部署前）和现场进行评估，在这两种情况下，用于确定最低准确度的阈值和因素可能不同。工具的使用时间也可能很重要，因为机器学习系统的性能通常会随着使用而提高。
NAIAC 执法小组委员会
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