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From Hazard Identification to Controller Design: Proactive and Large Language Model-Supported Safety Engineering for Machine Learning-Driven Systems
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了机器学习系统集成的复杂性与不确定性，提出在开发过程中融入危险分析，并利用大型语言模型部分自动化分析，以提升软件安全性和效率。
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关键要点
- 本研究探讨机器学习系统集成的复杂性与不确定性。
- 集成带来的潜在危险与后果问题。
- 提出将危险分析融入机器学习软件开发中。
- 利用大型语言模型部分自动化系统理论过程分析。
- 减少对安全工程专家的依赖，提高开发效率。
- 研究发现许多问题可以在开发早期有效预见，提升软件安全性。
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