情报分析中机器学习的可信度要求

这份报告主要探讨了在情报分析中应用机器学习时所面临的技术和政策方面的考虑，尤其是关于如何校准对机器生成见解的适当信任水平以及将机器学习能力最佳地整合到分析师决策过程。报告得出结论认为，情报分析师在使用机器学习系统时需要建立对系统的整体信任，包括对机器学习输出以及对整个系统的信任。

该研究报告主要研究了在情报分析中使用机器学习（ML）的技巧和政策问题。该研究深入调查了如何在决策过程中恰当地融入ML能力，以及如何解释和理解机器学习模型的工作方式。该报告强调了在开发利用ML支持分析的工具时，理解用户的工作环境以及他们如何使用这些工具的重要性。 报告的主要发现和建议包括： – ML在处理大量异构数据以识别相关信息和模式方面最有价值。这为ML在情报分析中的应用提供了最大的投资回报。 – 分析师对ML模型的信任需要建立在模型输出的可信度和整个系统的可信度基础上。 – ML应从设计开始就考虑将其集成到分析师的工具和流程中。 – 对ML模型的解释应该与用户和环境（例如决策的紧迫性）相关联。 – 技术解释对于提高分析师对ML模型行为和性能的理解非常重要。 – 分析师应该参与ML模型和相关图形用户界面（GUI）的原型和测试。 报告还指出，对于在情报分析中使用ML，重要的技术问题包括确定合适的阈值，向不同的用户提供不同的解释，以及影响所需解释细粒度的因素。管理问题和结构问题也同样重要，包括确保多元化的思考，对术语和解释性实践进行标准化，进行用户测试，提供培训和支持，以及充分理解用户背景和需求。 最后，报告提出了一些优先研究领域，包括人类机器团队，自动化决策，用户中心的设计，以及对不同背景用户的的技术要求。

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