任何空袭或行动都要求进行事后评估，以便厘清得失和经验教训。战斗损失评估将判定此次打击是否成功清除了目标，同时分析人员将进行附带损害评估，以确保在未来打击中对平民进行更大程度的保护。自动化模型可以执行其中一些评估任务，对有关本次打击的情报进行分析，以便为指挥官和分析人员提供深刻见解。这些见解随后将被输入到目标处理周期的“处理”和“分析”阶段，从而形成一个反馈回路。然而，在缺乏一种“在岗培训”的情况下，由于其偏差和失误被无限重复，一个模型不仅无法使自身能力不断得到精进，反而有可能随着其漂移的增加而变得更差。
人工智能在目标处理过程中的使用并非天生缺乏人性，但这个问题取决于模型的训练、测试和使用方式。就以色列国防军而言，似乎显而易见的一点是，以军对系统的使用并非为了优化目标处理，而是为了扩展和加速其目标处理周期。
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