XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System不准确的
GAO-24-105980，人工智能
“其他”包括2021年未包含的生命周期阶段的回应，以创建代理机构库存的人工智能用例，例如“研究和设计”和“探索性”。 GAO对机构用例清单的分析确定了数据不完整和不准确的数据。具体来说，五个机构为每个报告的用例提供了全面的信息，而其他15个机构的数据不完整和不准确。例如，某些库存不包含所需的数据元素，例如AI生命周期阶段或AI用例是否可以释放的指示。此外，两个库存包括AI用途，后来由代理商确定为AI。没有准确的库存，政府对AI的使用的管理将受到不完整和不准确的数据的阻碍。
数字系统软件 - 要求指南 - NRC.gov
软件需求规范是系统开发中错误的重要来源（NUREG-0800，USNRC，1997c，第 A-7 页）。涉及软件的所有事故中，很大一部分（如果不是大多数）都可以归因于需求缺陷，例如对系统运行方式的不完整或错误假设。缺失、不准确或不完整的需求不仅会导致软件开发中的缺陷，还会阻止在验证和确认期间检测到这些缺陷。例如，功能测试基于需求；因此不会检测到缺失或不准确的需求。结构测试基于开发的代码；未说明的需求不太可能实现，因此不会被检测到。集成测试有时会检测到遗漏或不准确的信息，但更常见的是，只有通过实际操作中的故障，这些缺陷才会显现出来。
临床决策辅助工具部署的敏感性
用于决策支持的人工智能 (AI) 模型已经为放射学等临床环境开发出来，但很少有研究评估此类系统的潜在影响。在这项研究中，医生接受了胸部 X 光检查和诊断建议，其中一些是不准确的，并被要求评估建议质量并做出诊断。所有建议均由人类专家提供，但有些被标记为来自 AI 系统。作为一个群体，当建议似乎来自 AI 系统时，放射科医生会将建议评为质量较低；而任务专业知识较少的医生则不会这样认为。当参与者收到不准确的建议时，无论其来源如何，诊断准确率都会明显下降。这项工作提出了有关如何在临床环境中部署建议（AI 和非 AI）的重要思考。
2025-CFPB-0002 文件 1 归档于 2025 年 1 月 17 日 第 1 页，共 75 页
• Equifax 未能维持合理的程序以确保消费者信息的最大准确性，由于编码错误，它向贷方和其他人提供了不准确的信用评分和信用属性，违反了《公平信用报告法》第 607(b) 条的要求；并且
HB0365S01与HB0365
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SB0062S03与SB0062
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HB0230S03与HB0230S02
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