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不可忽视的是,布拉德洛和克劳利都承认智能体可能容易出错,甚至产生幻觉,而大规模部署可能导致广泛错误。布拉德洛引用他作为数学家与数据科学家多年的专业知识,敦促我们将智能体的决策从根本上理解为非人类的,他说:“关键在于,智能体建立在所谓的强化学习前提之上,这意味着好的结果是由设定目标函数的人类所编程定义的。当智能体得到坏的结果时,它们会改变自己的任务。它们改变自己的行为。人类并非以如此明显的方式学习。”他解释道,当智能体犯错时,你可以告诉它应该强化什么,它就不应该再犯同样的错误。这使得胡西德关于打开黑箱的观点显得尤为重要。

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综合多方信息来看,某些较为直接的人工智能应用更易于追踪效果。例如,一个能够自动处理供应商发票与内部采购订单、确保在付款前报告准确的AI机器人。Everpure内部的“Bestie Bot”AI工具,帮助员工自助解答原本需人力资源部门处理的问题,虽显示出良好的回报迹象,但衡量起来则稍显复杂。

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网友评论

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