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可信机器学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文讨论了机器学习在信任与安全问题中的应用存在的问题，以误信息检测为案例研究。作者发现文献中存在的不足之处，对所声称的性能和实用性提出了质疑，并提出了评估解决信任与安全问题的机器学习应用的建议。
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关键要点
- 机器学习在信任与安全问题中的应用存在研究与实践之间的脱节。
- 以误信息检测为案例研究，系统化了270篇领域内有广泛引用的文献。
- 检查了文献中的数据和代码可用性、设计失误、可重现性和普适性。
- 发现文献中存在显著不足，对声称的性能和实用性提出质疑。
- 检测任务与在线服务面临的挑战存在实质性区别。
- 数据集和模型评估往往不代表现实世界环境，评估与模型训练不独立。
- 数据和代码的可用性较差，模型在领域外的数据上泛化效果不佳。
- 提出评估解决信任与安全问题的机器学习应用的建议，希望未来研究能避免识别的问题。
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