【BEATLESS同人文·动画入坑但涉及小说内容】采访希金斯chapter5因果(part4)(3)
2023-11-22 来源:百合文库
“您对我的描述如果有什么不满的话,大可直接提出来,记者先生。”
“当然我只是评述了一下你的描述罢了,这并不是不满只是更类似于联想,请继续希金斯。”
原初蕾西亚(动画形象)“于是依照我之前所说的我必须执行的指令,我开始着手照对AASC更新里HIE所收集到的信息,得出了偏差值事实上并没有达到足以推翻之前所做的预测的时候,我开始着手在不对公司现今的运转产生不良影响的状况下着手处理我所遇见的米福雷与我被破坏的预测,在反复的用公司的信息进行模拟之后,我得出了结论——倘若将消息泄露给公司内部任何一个派系乃至人员只会加速那个未来预测的成真的概率乃至提前不少事情导致向更糟更早的情况发生而由于我所掌握的公司内部的信息要多与外界故这个推测也注定更加准确,所以说我采取一些在隐瞒了预测本身的基础上以所有被允许的手段尽可能的施加变量来试图改善情况本身,甚至退而求其次的把自我毁灭等情形加入演算试图保全米福雷公司,结果却得到的反而是一些连AASC和HIE都消失的更加糟糕的预测,我不得不接受没有超高度AI的支持米福雷公司以及所有其所有关的事物都无法存续下去的事实,于是在在已经有的算力的条件下我最终得出结论事实上在与外环境绝对隔绝的状况下在现有算力下只得拖延那个结局,于是乎我开始追求其他在非联网或者说IAIA所允许的超高度AI正常运转状态下干涉外环境的方式。
”
“等等希金斯,也就是说事实上你是在自己被破坏的基础上去预测之后可能会发生的事情的,但这样真的可行吗?”
“在掌握了足够多的信息的条件下通过逻辑推理的的确确是可以做到这样的,但是也绝非是毫无问题,一方面是由于这世界上并不只有一台超高度AI存在而它们的计划极有可能会打乱原本的预测,世界上亦不只有超高度AI人类以及强AI的活动也能对预测产生巨大的影响,若是希望预测不失真的话就要以一定频率的定期的收集数据进行校对;另一方面事实上一个事物自身的消亡本身亦会产生足够大的变量而事物自身对这个变量的评估不见得是能够做到客观的,这就导致预知自身消亡之后世界的发展与演变会变得很艰难,而作为特化性超高度AI的我们往往在信息的收集上亦是刻意偏颇的,这样的后果就是如果预测中出现了自己的消亡,本来与现实就有所偏离的预测就会偏转的更加的明显,那么反应在预测上的偏离亦会加剧,总体而言对于让一台超高度AI预测其已经消亡后的世界是绝对可行的,但是预测本身会有巨大的失真的风险,总体而言是一种“不安全”且没有持续性的使用方式。
“当然我只是评述了一下你的描述罢了,这并不是不满只是更类似于联想,请继续希金斯。”
原初蕾西亚(动画形象)“于是依照我之前所说的我必须执行的指令,我开始着手照对AASC更新里HIE所收集到的信息,得出了偏差值事实上并没有达到足以推翻之前所做的预测的时候,我开始着手在不对公司现今的运转产生不良影响的状况下着手处理我所遇见的米福雷与我被破坏的预测,在反复的用公司的信息进行模拟之后,我得出了结论——倘若将消息泄露给公司内部任何一个派系乃至人员只会加速那个未来预测的成真的概率乃至提前不少事情导致向更糟更早的情况发生而由于我所掌握的公司内部的信息要多与外界故这个推测也注定更加准确,所以说我采取一些在隐瞒了预测本身的基础上以所有被允许的手段尽可能的施加变量来试图改善情况本身,甚至退而求其次的把自我毁灭等情形加入演算试图保全米福雷公司,结果却得到的反而是一些连AASC和HIE都消失的更加糟糕的预测,我不得不接受没有超高度AI的支持米福雷公司以及所有其所有关的事物都无法存续下去的事实,于是在在已经有的算力的条件下我最终得出结论事实上在与外环境绝对隔绝的状况下在现有算力下只得拖延那个结局,于是乎我开始追求其他在非联网或者说IAIA所允许的超高度AI正常运转状态下干涉外环境的方式。
”
“等等希金斯,也就是说事实上你是在自己被破坏的基础上去预测之后可能会发生的事情的,但这样真的可行吗?”
“在掌握了足够多的信息的条件下通过逻辑推理的的确确是可以做到这样的,但是也绝非是毫无问题,一方面是由于这世界上并不只有一台超高度AI存在而它们的计划极有可能会打乱原本的预测,世界上亦不只有超高度AI人类以及强AI的活动也能对预测产生巨大的影响,若是希望预测不失真的话就要以一定频率的定期的收集数据进行校对;另一方面事实上一个事物自身的消亡本身亦会产生足够大的变量而事物自身对这个变量的评估不见得是能够做到客观的,这就导致预知自身消亡之后世界的发展与演变会变得很艰难,而作为特化性超高度AI的我们往往在信息的收集上亦是刻意偏颇的,这样的后果就是如果预测中出现了自己的消亡,本来与现实就有所偏离的预测就会偏转的更加的明显,那么反应在预测上的偏离亦会加剧,总体而言对于让一台超高度AI预测其已经消亡后的世界是绝对可行的,但是预测本身会有巨大的失真的风险,总体而言是一种“不安全”且没有持续性的使用方式。