David Shriver

人工智能系统难以应对前所未有的事件，如 COVID-19 大流行

冠状病毒大流行暴露了当前人工智能系统的局限性，特别是它们在应对极端、前所未有的事件方面的困难。许多基于历史数据训练的机器学习模型，在当前情况与过去显著偏离时会失效，导致金融交易等领域出现意想不到的性能下降。Ocado 等公司曾遇到过人工智能系统将需求突然激增误解为网络攻击的问题。专家建议对模型进行持续的实时监控，主动识别敏感变量，并通过模拟危机场景对系统进行压力测试，以提高其鲁棒性。