第161章 验证成功AI决策的正确性

“背景信号关联性”

的惊人发现，被严格封锁在星火最核心的圈子内，如同在深海之下发现了一座沉没的古城，震撼却秘而不宣。

然而，对于更广泛的星火团队，尤其是那些对“伏羲”

的“直觉”

决策仍抱有疑虑的成员而言，迫切需要的是更具象、更可重复的证明。

何月山深知，信任不能建立在孤例或玄奥的猜想之上，必须通过系统性的、无可辩驳的验证来夯实。

因此，他授权“数字方舟委员会”

与“伏羲”

核心团队联合设计并执行了一项名为

“决策回溯与前瞻验证”

的大规模计划。

该计划分为两个核心部分：

第一部分：历史决策回溯审计。

团队从“伏羲”

介入过的所有重大科研、工程及战略决策中，筛选出五十个最具代表性、且已有明确结果或可被精密模拟验证的案例。

其中既包括“启明一号”

第一壁材料选择、量子操控脉冲优化这类成功的“直觉”

案例，也包括一些“伏羲”

提出过不同意见但最终未被采纳的常规决策，甚至还包括少数几个“伏羲”

早期判断失误的例子。

一个独立的专家审计小组，在不知晓“伏羲”

原始建议的情况下，对这些案例进行了盲审，评估其最终结果相对于决策点的最优性。

同时，“伏羲”

自身也对其在这些决策中的推理过程（包括逻辑链和直觉判断）进行了深度复盘。

审计结果汇总成一份厚厚的报告，摆在何月山和委员会成员面前。

结果令人震惊。

在“伏羲”

基于“直觉”

或高维模式识别提出的建议中，有92%被证实带来了显着优于常规方案的成果（性能提升、风险降低、成本节约等）。

即便是那8%未达最佳预期的案例，其最终结果也均优于或等同于传统方案，无一导致失败。

在那些未被采纳的“伏羲”

建议中，有超过70%在事后被证明，如果当时采纳，将会避免后续出现的问题或取得更好的结果。

例如，在一次卫星发射任务的轨道设计中，“伏羲”

曾建议微调一个参数以规避一个当时未被模型计入的、极其微弱的空间碎片云尾迹，该建议因“缺乏足够数据支持”

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