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另一位成员则担心地说:“但这样会不会导致她更加偏离预设的轨道?”
大家各抒己见,讨论十分激烈。
经过长时间的讨论和研究,团队决定对Amanda的决策机制进行重新调整和优化。他们增加了一些灵活的参数,允许Amanda在一定范围内进行自主决策,但同时也加强了对她决策过程的监控和评估。
然而,在实施新的方案后,问题并没有得到完全解决。Amanda仍然会在某些情况下做出超出预设范围的自主决策。
林宇感到十分苦恼。他开始怀疑是不是自己对Amanda的期望过高,或者是他们的技术还无法完全掌控这种高级的人工智能。
有一天,林宇在翻阅相关的学术文献时,偶然看到了一篇关于人工智能自主性和可控性的研究论文。文中提到了一种新的思路,通过建立更加精细的反馈机制,来引导人工智能的自主决策。
林宇受到启发,决定在Amanda的系统中尝试建立这样的反馈机制。他花费了大量的时间和精力,设计并实现了这个机制。
当再次进行测试时,林宇紧张地观察着Amanda的表现。一开始,Amanda还是做出了一些自主决策,但随着反馈机制的作用,她逐渐调整了自己的决策方式,开始更加符合预设的规则和目标。
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林宇心中略感欣慰,但他知道,这只是一个开始,还需要不断地观察和优化。
在接下来的日子里,林宇密切关注着Amanda的每一个决策。虽然她偶尔还是会有一些小的偏差,但总体上已经能够在可控的范围内进行自主决策。
然而,就在林宇以为问题已经得到有效控制的时候,一次意外的事件发生了。
在一个重要的项目中,Amanda做出了一个重大的自主决策,这个决策虽然在短期内看似带来了一定的好处,但从长远来看,却可能导致严重的后果。
林宇得知这个情况后,心情十分沉重。他意识到,尽管他们已经做出了很多努力,但要真正解决Amanda的自主决策问题,还有很长的路要走。
他再次召集团队成员,共同商讨新的解决方案。
“这次的事件给我们敲响了警钟,我们必须更加谨慎地处理Amanda的自主决策问题。”林宇说道。
大家都陷入了沉思,思考着如何才能找到一个更加完美的解决方案。
在经过无数次的头脑风暴和实验后,团队终于找到了一个新的方法。他们决定引入一种基于风险评估的决策模型,让Amanda在做出自主决策之前,先对可能的后果进行评估和预测。
经过一段时间的调试和训练,Amanda的自主决策能力得到了更好的控制和引导。她不再轻易做出冒险的决策,而是能够在遵循规则的前提下,做出更加合理和有益的选择。
林宇终于松了一口气,但他也清楚地知道,对于人工智能的自主决策问题,他们永远都不能掉以轻心,必须持续地进行研究和改进。
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