简 介
. 本系列报告受美国空军总部负责人力、人事和服务的空军副参谋长、计划与集成部门主任（AF/A1X）委托，在兰德公司空军项目部的劳动力、发展与健康项目中进行，同时还是2022财年“人才管理流程之机器学习决策支持工具”项目的一部分。
. 第一卷发布于2024年，其主要发现是：美国空军总部和主要人力资源管理中心的决策者必须选择正确的项目组合，有效地进行项目开发，为开发人员提供安全系统设计工具，并开辟多种过渡途径，鼓励在不同成熟度水平上更广泛地使用系统。这样，美国空军部就能克服系统采用方面的挑战，并开始向利用数据技术改进人力资源管理决策的战略目标迈进。
. 本书原文发布于2024年2月12日，译文发布于2024年5月7日。
. 译文全文共计27千字。
目 录
关于本报告
兰德空军项目部
兰德公司简介
主要发现和建议
主要发现
建议
缩略词
第1章 简介
第2章 我们的研究方法跨越了技术采用生命周期
第3章 管理创新项目组合
建议1a. 在项目推进之前，要求有完善的商业案例和技术可行性评估
建议1b. 采用项目组合方法来管理复杂性
第4章 执行用于完善决策支持工具的开发项目
建议2a. 在设计流程中首先确定优先目标，并考虑多种决策辅助模式
建议2b. 优先开发可自动总结叙述性记录的机器学习系统，并将其作为一种决策支持模式
第5章 展示机器学习系统的安全性
建议3a. 使用“准确-公平-可解释”框架，创建可安全实现目标的有针对性的设计
建议3b. 公布不同类别用例中安全标准的可接受范围，以鼓励采用此类标准
第6章 为机器学习系统找到正确的过渡途径
建议4a. 调节人力资源管理决策风险和对机器学习系统的影响程度，找到平衡业务价值和风险的实施方案
建议4b. 在逐步扩大机器学习系统的范围和影响之前，在有限的情况下应用此类系统
第7章 结论
注释
参考文献
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