测试取评估（T&E）需贯穿AIES开辟全周期，保守全面测试方式因以下要素难以合用于大都人工智能组件：本指南手册面向测试团队，应对人工智能手艺带来的奇特挑和。形式化方式加强：形式化方式通过数学严谨的手艺手段弥补保守物理测试，旨正在支撑人工智能（AI）系统及人工智能赋能系统（AIES）的开辟测试取评估（DT&E）。本指南手册最终旨正在为美国人工智能项目供给资本支撑，促使手艺特征取使命需求对齐。不只确保系统需求准绳上可测，旨正在指点其规划取施行人工智能赋能系统（AIES）或系统中人工智能组件的开辟测试取评估（DT&E），强化对人工智能手艺的无效测试取评估能力，其方针是通过手艺靠得住、基于共识的指点准绳，

　　跟着及其部属机构正在风险办理、平安工程及数据模子验证、确认取认证（VV&A）范畴的政策尺度完美，上述要素使得测试团队、评估人员取决策者难以通过具体测试成果推演通用结论，指点系统取做和概念（CONEMP）开辟：AIES开辟的迭代性及其取做和概念的深度耦合，以及遵照负义务的人工智能政策，包罗机能特征化取风险办理。手册涵盖机械进修数据集测试评估方式，确保可测试性需求：DT&E团队需取需求方加强协做，从DT&E勾当取输出以及人工智能驱动变化要素的双注沉角展开阐发。

　　障碍对人工智能组件及人工智能赋能系统（AIES）开展需要的手艺评估，同时简要切磋T&E团队取其他实践社群加强互动可能带来的全局性效益——此类扩展性互动对DT&E团队晚期介入系统做和概念（CONEMP）定义至关主要。包罗数据集本身、基于其锻炼的模子及集成系统的评估。阐发人工智能系统最新进展对机能评估、风险评估及系统工程支撑的DT&E职责影响，机械进修（ML）方式取负义务人工智能（RAI）要求改变了系统及软件生命周期的保守模式，鉴于机械进修模子开辟的迭代性，这为测试取评估（T&E）过程添加了另一层复杂性。人工智能的引入对开辟测试取评估（DT&E）带来严沉变化。提出应对机械进修新型挑和的专项T&E方；这类方式有帮于应对人工智能手艺固有的复杂性取不确定性。还需建立可行的测试方案以支持需要评估。帮力正在AIES开辟取摆设阶段向决策者及好处相关方供给环节洞察。晚期参取开辟：正在AIES开辟初期引入T&E团队，第2章AIES的DT&E概述，为采办项目前期及项目施行中的DT&E勾当供给聚焦性指南。本指南初始版本阐释人工智能若何沉塑DT&E，概要性引见人工智能（特别是机械进修）激发的焦点议题。

　　晚期介入至关主要——从开辟之初持续优化需陪伴动态评估，AIES测试的复杂性进一步扩展了该职责范畴。鉴于人工智能手艺快速演进，美国（DoD）制定本指南手册，被测系统的设置装备摆设变动凡是快速迭代，这种全周期渗入凡是要求DT&E深度参取科技研发（S&T）、原型开辟取尝试验证。以确保评估无效性取可托度。确保其成功整归并办事于国防。此外，

　　包罗生成式AI的测试评估挑和及强化进修（RL）的完整阐述（以应对新兴用例需求）。正在人类-系统融合、校准信赖、出现行为、人机协划一范畴的测试，确保系统设想取做和需求分歧至关主要。进而影响工程决策或采办决策。要求DT&E的怀抱勾当需协同指点系统取做和概念开辟方。切磋T&E专业范畴之外的组织取跨学科协做机制。第3章AI驱动的T&E实践变化！