Causal Hierarchy Theorem

AI代理需要“后果模型”来预测行动结果

一种被称为“后果模型”的新型AI模型被提出，以解决AI代理的可靠性问题。这些模型将预测代理预期行动的结果，并指出成功的概率和潜在的失败模式。与目前从文本描述中学习的大型语言模型不同，后果模型将基于实际的行动结果进行训练，提供可校准的概率，代理可以利用这些概率来设定行动执行或人工干预的阈值。这种方法旨在通过防止AI代理犯关键性错误来提高其鲁棒性，而不仅仅是增强其代码生成能力。