기존 프로세스를 대체하기 위해 AI 시스템을 배포하기 전에, 추가적인 위험 없이 개선을 보장하기 위해 기존 시스템과 비교해야 한다. 이 논문은 절대적 위험에 의존하지 않고 시스템 간의 차이를 평가하는 데 초점을 맞춘다. 특히 지연되거나 알 수 없는 결과, 높은 비용, 불완전한 데이터로 인해 절대적인 지표를 얻기 어려운 경우, 기존 시스템과 AI 시스템을 비교하기 위한 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 예측 가능성, 능력, 상호 작용 우위를 포함한 세 가지 상대적 평가 방법론을 강조한다.
