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不可忽视的是,尽管报告阐述了假设性的积极面,并未讨论智能体失控的负面影响,但可以想象单个错误在整个系统中蔓延的情景:一个智能体产生的虚假库存数据导致下游智能体大量超额订购;或者一个客服智能体在问题并未解决且无人主导的情况下告知客户问题已处理好。埃森哲全球产品行业实践主席、报告合著者詹姆斯·克劳利告诉《财富》杂志:“我们常说,人类应在主导地位,而非仅仅是参与环节。”如果人类未能有意识地主导,错误便可能大规模扩散。

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值得注意的是,RunSybil认为,随着人工智能重塑企业运营模式,此类自动化正变得不可或缺。采购、法务、财务、工程和运营等部门都在借助人工智能进行重构——人工智能代理的使用日益广泛。然而,安全测试却仍常被视为独立的、按预定时间表由专门团队执行的离散事件。这种不匹配对于金融、保险和医疗保健等受到严格监管的行业尤其具有挑战性,这些行业面临着严格的法律和网络安全审计要求。

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在这一背景下,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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朱文,资深行业分析师,长期关注行业前沿动态,擅长深度报道与趋势研判。

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