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AI自我改进需要人类对目标和指标进行监督

人工智能系统在改进自身开发流程方面能力日益增强，从而实现更快、更有效的模型构建。然而，这些系统在目标设定、测试和反馈方面仍然依赖外部人类输入，因为它们可以优化指标，而无需理解其目标的真正价值或潜在的负面后果。企业领导者必须仔细定义什么是进步，并确保人工智能系统根据有意义的结果进行衡量，而不仅仅是表面指标。即使人工智能加速执行，人类判断在设定目标和保持与现实的联系方面仍然起着至关重要的作用。