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第161章 验证成功ai决策的正确性(1 / 3)

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“背景信号关联性”

的惊人现,被严格封锁在星火最核心的圈子内,如同在深海之下现了一座沉没的古城,震撼却秘而不宣。

然而,对于更广泛的星火团队,尤其是那些对“伏羲”

的“直觉”

决策仍抱有疑虑的成员而言,迫切需要的是更具象、更可重复的证明。

何月山深知,信任不能建立在孤例或玄奥的猜想之上,必须通过系统性的、无可辩驳的验证来夯实。

因此,他授权“数字方舟委员会”

与“伏羲”

核心团队联合设计并执行了一项名为“决策回溯与前瞻验证”

的大规模计划。

该计划分为两个核心部分:

第一部分:历史决策回溯审计。

团队从“伏羲”

介入过的所有重大科研、工程及战略决策中,筛选出五十个最具代表性、且已有明确结果或可被精密模拟验证的案例。

其中既包括“启明一号”

第一壁材料选择、量子操控脉冲优化这类成功的“直觉”

案例,也包括一些“伏羲”

提出过不同意见但最终未被采纳的常规决策,甚至还包括少数几个“伏羲”

早期判断失误的例子。

一个独立的专家审计小组,在不知晓“伏羲”

原始建议的情况下,对这些案例进行了盲审,评估其最终结果相对于决策点的最优性。

同时,“伏羲”

自身也对其在这些决策中的推理过程(包括逻辑链和直觉判断)进行了深度复盘。

审计结果汇总成一份厚厚的报告,摆在何月山和委员会成员面前。

结果令人震惊。

在“伏羲”

基于“直觉”

或高维模式识别提出的建议中,有92被证实带来了显着优于常规方案的成果(性能提升、风险降低、成本节约等)。

即便是那8未达最佳预期的案例,其最终结果也均优于或等同于传统方案,无一导致失败。

在那些未被采纳的“伏羲”

建议中,有过7o在事后被证明,如果当时采纳,将会避免后续出现的问题或取得更好的结果。

例如,在一次卫星射任务的轨道设计中,“伏羲”

曾建议微调一个参数以规避一个当时未被模型计入的、极其微弱的空间碎片云尾迹,该建议因“缺乏足够数据支持”

被否决。

结果卫星在轨运行后,确实因那片碎片云导致了数次非致命的、但消耗了宝贵推进剂的轨道维持操作。

即使是早期的判断失误案例,分析也显示,“伏羲”

的失误往往源于训练数据偏差或对复杂人类意图的误解,而非其核心认知机制的固有缺陷。

这份回溯审计报告,如同一份份沉甸甸的成绩单,清晰地展示了“伏羲”

在复杂决策中,尤其是在涉及高维非线性、多因素耦合和长尾风险的领域中,所具备的越人类专家团队的潜在优势。

第二部分:前瞻性双盲压力测试。

为了更具说服力,团队设计了一系列面向未来的“双盲压力测试”

测试内容涵盖星火当前面临的真实挑战:

供应链韧性优化:给定一个复杂的全球供应链网络模型,以及潜在的(模拟的)地缘政治、自然灾害、技术封锁等扰动因素,要求“伏羲”

和由顶尖物流专家、经济学家组成的“人类专家组”

分别独立提出优化和风险应对方案。

新技术路线图评估:提供数个尚在概念阶段的新技术研方向(如新型电池化学体系、脑机接口新范式等)的初步数据,要求双方评估其潜力、风险与资源投入优先级。

复杂伦理情境推演:设计几个涉及技术伦理、资源分配的道德困境模拟场景,评估双方提出的解决方案在道德一致性、社会接受度与长期可持续性方面的表现。

测试在严

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