SWOT-TOE框架以减轻机器学习软件系统的质量保证问题：人机协作的人工智能方法

背景：机器学习（ML）系统的使用增加在安全性、隐私和性能等领域引发了关键的质量保证（QA）问题。尽管取得了进展，机器学习的质量保证框架仍然不连贯。本研究通过技术、组织和环境（TOE）模型考察质量保证，并提出人机协作的人工智能行动以增强保证机制。本文旨在识别、比较和建模机器学习软件系统中的质量保证问题，并推荐SWOT-TOE（优势、劣势、机会和威胁）矩阵以增强基于人机协作的质量保证问题。方法：本研究采用混合方法设计，包括系统文献综述（SLR）、定量调查和比较数据建模。质量保证问题使用TOE结构进行编码，关联测试采用线性对线性测试以调查文献与调查结果之间的关系。SWOT-TOE矩阵和数学建模用于评估关键的质量保证问题并解决它们。结果：分析显示大多数质量保证问题围绕模型的可解释性、数据的完整性、组织的准备性和法规限制展开。线性对线性关联结果表明，文献识别的质量保证模式与调查记录的模式存在强相关性。比较数据建模显示不同地区对质量保证的优先级差异。建议的SWOT-TOE框架结合人机协作解决方案（如自适应审计和可解释的人工智能）以增强质量保证和安全性。结论：TOE框架与人机协作的人工智能实践和定量模型结合，允许以系统的方法解决机器学习系统中的复杂质量保证问题。研究促使创建以人为中心、自适应的质量保证策略，促进在人工智能驱动环境中的信任、透明度和可持续性。该框架帮助开发者、质量保证工程师和政策制定者提高机器学习生态系统中的安全性、可靠性和问责制。