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AI代理因数据目录缺陷难以区分事实与猜测

AI数据代理存在一个关键缺陷，由于数据架构失败，它们无法区分事实信息和模型生成的推断。这个问题源于数据目录在数据到达AI模型之前，将认证、观察和推断等不同数据层级扁平化为一个单一的置信度分数。因此，代理可能会以与已验证事实相同的语法确定性来呈现猜测，导致严重的错误，例如通过对客户数据进行有缺陷的连接操作而导致错误的收入报告。文章认为，这个问题需要数据目录中的架构解决方案，而不是仅仅依赖提示工程，以保留数据类型的来源和独特性。