当黑箱算法（不）合适时

在1980年代，关于算法推理的一种新颖且极为富有成效的方式开始出现。在本文中，我们引入了"结果推理"这一术语以指代这种推理形式。虽然结果推理已在数据科学领域占据主导地位，但它的讨论仍然不足，其影响常未得到应有的重视。例如，结果推理是我们判断"黑箱"算法表现良好的主要方式。本文分析了结果推理最常见的形式（即"常见任务框架"）及其局限性。我们讨论了为什么大多数预测问题不适合采用结果推理。作为一个例子，我们发现常见任务框架并不提供在现实世界场景中部署算法的基础。基于其核心特性，我们识别出一类可以在部署中使用这种新形式推理的问题。我们有意开发了一种新框架，以便技术和非技术人员都能讨论并识别其预测问题的关键特征，以及是否适合结果推理。