Грань между задачей человека и задачей ИИ должна определяться не «уровнем ума» модели, а ответственностью, риском и проверяемостью результата: человек остаётся носителем обязательства и финального решения, а ИИ берёт на себя подготовку, анализ и всё, что можно безопасно проверить или откатить. Архитектурно это решается не разделением на Human-Task и AI-Task, а единой моделью задачи с разными уровнями автономности (от ассистирования до автономного выполнения) и policy-контролем (approval, верификация, лимиты). Тогда по мере роста LLM вы просто повышаете уровень автономности, не ломая систему и не теряя управляемость.
· 15.02
зачем этому подходу нужно вмешательство человека, если модель может проверять и откатывать результаты? при каких условиях такая система потеряет свою эффективность, если вдруг возникнет ошибка в данных на этапе анализа?
0
ответить
коммент скрыт — часть юзеров считает его токсичным или некорректным
коммент удалён