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与此同时,AI乐观主义者认为这个问题终将解决:ML系统通过人工干预或递归自我改进,会填补空白并在多数人类任务中表现尚可。海伦·托纳指出,即便如此,我们仍可预期大量锯齿行为。例如ML系统只能处理训练数据或上下文窗口内的内容,难以胜任需要隐性知识(即未书面记录)的任务。同理,类人机器人可能遥不可及,意味着ML难以掌握人类通过摆弄物体获得的具身化知识。

面对我的稻农生活体验带来的机遇与挑战,业内专家普遍建议采取审慎而积极的应对策略。本文的分析仅供参考,具体决策请结合实际情况进行综合判断。

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