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机器学习中的信任和安全挑战：一项关于虚假信息检测的案例研究
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
机器学习在信任与安全问题中的应用存在研究和实践之间的脱节。通过对误信息检测的案例研究，发现文献中存在不足之处，对性能和实用性提出质疑。检测任务与在线服务面临的挑战有区别，数据集和模型评估不代表现实世界环境，数据和代码可用性差，模型泛化效果不佳。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。
- 对文献中的数据和代码可用性、设计失误、可重现性和普适性进行了检查。
- 发现文献中存在显著不足，对所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有实质性区别。
- 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。
- 基于这些结果，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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