除了幻觉，AI 系统还表现出两种重要的失败模式：声称问题无法解决但实际上可以解决，以及产生看似完整但危险不完整的输出。Linus Torvalds 在使用 Google 的 Gemini 调试 Linux 内核时遇到了前者，Gemini 反复声称问题无法解决。在对临床 AI 笔记的另一项分析中，Sebastian Fox 发现许多通过评估的系统会默默遗漏关键患者信息，例如表明严重病情的症状或不正确的药物减量计划，从而带来患者伤害的风险。 AI
影响 强调了当前 AI 系统存在的关键局限性，表明需要超越标准基准的新评估方法来确保高风险应用中的安全性。
排序理由 该条目使用来自开发者和医生的例子讨论了 AI 的失败模式，提供了对 AI 局限性的看法，而不是报道新的发布或事件。
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