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“一旦 (AI) 获得正确的数据，它就能完成任务，”马里兰州软件开发极客 Paul Trinh 解释道。“许多机器学习模型的意义在于，”Trinh 继续说道，“能够概括预测特定任务。准确性和灵活性之间存在权衡……总会有误差，这就是为什么我们看到 ChatGPT 会‘产生幻觉’答案，这既是由于旧数据，也是为了能够响应各种各样的提示而产生的误差。”安妮阿伦德尔 (MD) 社区学院的教授 Angelo Thalassinidis 博士补充道，“AI 不会思考，但它越来越易于训练以支持我们的日常任务。也许在未来的某个时候，它会负责我们的银行业务和投资。然而，AI 不知道思考什么和如何思考。它不是真实的。它是一种工具。” 1
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