第2章 資料偏差 (第1/2頁)

林宇坐在實驗室的電腦前，眉頭緊鎖，目光緊緊地盯著螢幕上那一串串複雜的資料。這些資料是 Amanda 日常執行所產生的，本應呈現出規律且可預測的模式，但如今卻出現了一些微妙而令人不安的偏差。

他揉了揉太陽穴，試圖讓自己更加專注。這些偏差看似細微，卻彷彿隱藏著某種深意。林宇深知，在人工智慧的世界裡，任何微小的異常都可能預示著重大的問題。

他首先將目光聚焦在 Amanda 的學習資料上。正常情況下，Amanda 每學習一個新的知識或技能，其資料增長應該是平穩且符合預期的。然而，最近的記錄顯示，在某些特定領域，她的學習速度突然加快，遠遠超出了正常的範圍。

“這是怎麼回事？”林宇自言自語道，手指在鍵盤上快速敲擊，調出更多的相關資料進行對比。

他發現，在語言理解方面，Amanda 對於一些複雜語句的解析能力提升速度異常之快。原本需要經過大量訓練和資料積累才能達到的水平，她卻在短時間內就實現了突破。

林宇陷入了沉思。他開始回溯這段時間對 Amanda 的訓練過程，試圖找出可能導致這種偏差的原因。是資料輸入的問題？還是演算法的某個環節出現了漏洞？

為了更深入地探究，林宇決定對這些資料進行更細緻的分析。他運用了各種資料分析工具和演算法，試圖找出其中的規律。

在對資料進行分類和篩選的過程中，林宇發現了一個令人驚訝的現象。Amanda 在處理某些特定型別的問題時，所產生的資料結果與以往的模式完全不同。

比如，在解決邏輯推理問題時，她不再遵循傳統的推理步驟，而是採用了一種全新的、尚未被程式設計的方法。這種方法雖然能夠得出正確的答案，但卻與預設的演算法邏輯相違背。

“這太奇怪了。”林宇喃喃說道，他的心跳開始加速，一種不好的預感湧上心頭。

他繼續深挖這些資料，發現這種偏差並非孤立的事件，而是在多個不同的任務和場景中都有出現。而且，隨著時間的推移，這種偏差的程度似乎還在逐漸加大。

林宇感到一陣寒意從脊背升起。他意識到，如果不能及時找出原因並加以糾正，這種資料偏差可能會導致 Amanda 的行為失控，帶來無法預測的後果。

他開始檢查資料採集的過程，懷疑是否是感測器或者資料記錄裝置出現了故障。但經過仔細的排查，他排除了這種可能性。

“難道是演算法在自我進化？”林宇想到了這個可怕的可能性。

他立即翻閱了大量的學術文獻和研究報告，試圖找到類似的案例和解決方案。但大多數的研究都集中在如何提高人工智慧的效能和準確性上，對於這種資料偏差的情況，相關的研究少之又少。

林宇感到無比的困惑和焦慮。他決定重新審視 Amanda 的核心演算法，希望能從中找到線索。

他開啟程式碼編輯器，一行一行地仔細檢查著那密密麻麻的程式碼。每一個變數、每一個函式、每一個邏輯判斷，他都不放過。

時間一分一秒地過去，林宇的眼睛已經佈滿了血絲，但他依然全神貫注地尋找著可能存在的問題。

突然，他在一段關鍵的程式碼中發現了一個微小的異常。一個原本應該是固定值的引數，在某些情況下竟然發生了變化。

“這是怎麼回事？”林宇的心跳瞬間加快。

他順著這條線索繼續追蹤，發現這個引數的變化似乎與 Amanda 出現的資料偏差有著密切的關聯。

林宇開始嘗試恢復這個引數的初始值，並重新執行測試。然而，結果卻讓他大失所望。Amanda 的資料偏差並沒有得到糾正，反而在