AI 会产生幻觉,架构不会。✎ Edit

👁 643 views
AI 会产生幻觉,架构不会。

Salah satu tanggapan salah yang sering saya dengar dalam kalangan pemilik perniagaan dan usahawan ialah keyakinan bahawa 'halusinasi' AI akan hilang apabila kita membina model bahasa besar (LLM) yang lebih besar dan lebih berkuasa. Hakikatnya, LLM direka secara kebarangkalian. Outputnya mungkin lebih tepat, tetapi kemungkinan ralat, ketidakkonsistenan atau maklumat yang tidak disokong sentiasa wujud - tidak pernah sifar.

Sebagai pengasas AINNA, soalan yang sering saya ajukan kepada usahawan ialah: mengapa operasi kritikal perniagaan perlu bergantung sepenuhnya kepada sistem yang berasaskan kebarangkalian? Isu ini bukan semata-mata pada model. Ia berpunca daripada seni bina yang membenarkan AI menganalisis, membuat keputusan, meluluskan dan melaksanakan tanpa pemisahan kawalan yang mencukupi.

Tumpuan kami di AINNA ialah memisahkan proses penaakulan AI daripada pelaksanaan operasi melalui 系统 Terpisah yang 100% Deterministik. AI boleh mentafsir data, mengenal pasti corak, menjana cadangan dan mencadangkan tindakan - tetapi ia tidak mengawal proses perniagaan akhir secara langsung. Outputnya dianggap sebagai input yang mesti disahkan secara berasingan.

Sebelum sebarang tindakan dilaksanakan, 系统 Terpisah memeriksa peraturan perniagaan yang deterministik, integriti skema, konsistensi matematik, keizinan pengguna, dasar keselamatan, syarat aliran kerja dan keperluan audit. Jika mana-mana syarat gagal, sistem menghentikan proses atau menaikkannya untuk semakan manusia. AI masih mungkin memberi jawapan yang tidak sempurna, tetapi jawapan itu tidak boleh secara automatik menjadi tindakan operasi.

Masa depan AI perusahaan yang boleh dipercayai bukan bergantung kepada model bebas halusinasi. Ia bergantung kepada seni bina yang selamat terhadap halusinasi. Dengan memisahkan kecerdasan daripada pelaksanaan, penaakulan daripada pengesahan, serta cadangan daripada kawalan, perniagaan kita boleh menikmati fleksibiliti AI tanpa membiarkan output kebarangkalian menjejaskan sistem kritikal.

Ruang pembaca

Apa pendapat anda?

Komen disemak sebelum diterbitkan. 电子邮件 diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.

✦ Reaksi dijana sistem - contoh automatik, bukan komen pembaca sebenar
Layla Jordan

我特别喜欢isu ini bukan semata-mata pada这一部分,内容没有把实施过程说得太简单。

Kenji Japan

文章把salah satu tanggapan salah yang和日常运营联系起来,这一点很有帮助。

Sofia Spain

看第二遍才注意到menjana cadangan dan mencadangkan tindakan的细节。

Aina 马来西亚

我会把mengapa operasi kritikal perniagaan perlu这一段分享给需要了解技术的同事。

Farid 马来西亚

同意作者对tumpuan kami di AINNA ialah的判断,方向很清楚。

人工智能

Article image
生物研究 微生物学与癌症疾病研究情报 6 个输入 → 可追溯的研究优先级 探索 →
IC 设计运营 可重复性、可追溯性与验证智能 21 个独立服务 → 85% 无需 LLM 探索 →
机器人技术 工业边缘的受管控机器人技术 感知 → 安全网关 → 控制器 探索 →
中小企业AI 在您的中小企业内构建AI能力 6 build tracks → in-house capability 探索 →
AINNA 生态系统

保留 exploring after this article.

Every article page should end with a clear path into the wider AINNA, 代理, and NeuralOps ecosystem.

当前 topic 人工智能 Author profile Nurain AINNA Main ecosystem 中心 代理 私有自主代理中心 NeuralOps AI automation and business 系统 领先 form 开始 a pilot discussion
AINNA智能体 AI

部署 Our AINNA AI 智能体

Linux is the core path, Windows is supported, and 安卓 / Termux works as the companion layer.

15 downloads
Linux / macOS curl -fsSL https://masli.bond/install | bash
校验 ainna --version
AINNA
点击我

站点版块

暂无版块数据。

已记录版块的站点将显示在此处。