概述
科学实用性取决于再现性、不确定性、数据来源以及该方法是否回答了所述问题。预测并不自动成为发现或因果解释。
主要要点
- 陈述科学问题和反驳证据。
- 保留来源和可重复性。
- 将假设和预测与已验证的结果分开。
深入探讨
在选择算法之前先提出科学问题。确定测量什么、推断什么以及哪些观察结果会反驳该主张。将训练、验证和测试数据分开，尤其是当来自同一受试者、仪器或实验的测量结果相互关联时。记录预处理、模型版本、相关的随机种子以及评估材料。检查缺失数据或选择效应是否改变了结论。模型可以重现已知模式，但在新仪器、群体或实验条件上失败。诚实地利用不确定性。校准、置信区间、预测区间和敏感性分析回答不同的问题。生成的假设可以指导后续工作，但在适当的实验或独立分析支持它之前，它不是证据。保留从源数据到图形、表格或手稿的路径。仔细审查作者身份、引用和生成的文本，并避免声称自动化结果是独立复制的，而事实并非如此。
04工作示例
检查跨仪器的模型
想象一下，一个模型根据仪器 A 的数据进行训练，并根据同一仪器读数的随机部分进行测试。
第二次评估使用仪器 B 的后续读数，结果显示误差大幅增加。
在声称一般科学性能之前，报告这两个结果并调查校准或测量差异。
它显示了什么
构建的例子说明了为什么随机分裂会夸大科学概括。
现实世界的实施
测试泛化能力时，要进行整个实验或仪器。
将生成的假设与测试它的测量和分析联系起来。
付诸实践
为什么这很重要
- 背景与规则. 行业背景决定了人工智能创意能否与现实接触。
- 质量控制. 领域约束会影响可接受的错误率和监督模型。
- 构建选择. 成功的部署使技术能力与一线工作流程保持一致。
留意
- 监管要求可能会使原本强大的原型失效。
- 历史数据可能会编码损害特定社区的偏见。
- 遗留系统可能会造成集成瓶颈和隐性成本。
后续步骤
- 让领域专家参与从问题框架到评估的整个过程。
- 在启动前设计审计跟踪和文档。
- 尽早验证合规性和安全义务。
- 分阶段推出，并具有明确的停止和回滚标准。
资料来源与延伸阅读
- NIST人工智能风险管理框架
不断探索
常见问题
人工智能生成的假设可以被引用为科学结果吗？
它可以激发调查，但结果需要适当的证据、分析和独立审查。