为什么生产系统持续做出“正确”但不再合适的决策 [D]

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摘要

对生产AI系统中一种反复出现的失败模式的分析：技术上正确的决策因底层假设发生偏移而变得语境上错误。这被称为“形式化陷阱”，即意义被锁定在过时的结构中。

我一直在研究生产AI系统中反复出现的一种失败模式。不是模型故障、数据质量或基础设施问题。而是其他问题。系统完全按照设计运行，模型正常执行，输出看起来有效，管道正常运行，治理层也签字通过。但底层假设已经发生了偏移。结果是你得到了技术上正确但语境上错误的决策。大多数组织的应对方式是收紧控制、减少覆盖或增加监控。这反而强化了同样的行为。我试图将此映射为我所说的“形式化陷阱”，即意义被锁定在结构中，并在其不再反映现实后仍然继续被强制执行。有没有其他人看到过生产系统中类似的模式？
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