Trong bài báo này, chúng tôi trình bày một phương pháp định lượng độ bất định của các hệ thống dựa trên AI có mức hiệu suất không chắc chắn, trong bối cảnh xu hướng phát triển phần mềm ngày càng tăng, tích hợp các hệ thống con dựa trên AI vào các quy trình tự động. Mặc dù đã biết về độ bất định trong phân tích rủi ro hiện có, nhưng chưa có nghiên cứu nào cố gắng ước tính độ bất định của các hệ thống được tăng cường AI, có tính đến sự lan truyền lỗi trong quy trình. Nghiên cứu này cung cấp một nền tảng chính thức để nắm bắt sự lan truyền độ bất định, phát triển một trình mô phỏng để định lượng độ bất định và đánh giá việc mô phỏng sự lan truyền lỗi thông qua một nghiên cứu điển hình. Chúng tôi cũng thảo luận về khả năng khái quát hóa và những hạn chế của phương pháp này, đồng thời đưa ra các khuyến nghị cho các chính sách đánh giá hệ thống AI. Các công việc trong tương lai bao gồm việc mở rộng phương pháp này bằng cách nới lỏng các giả định còn lại và thử nghiệm với các hệ thống thực tế.
