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从另一个角度来看，布拉德洛和克劳利都承认智能体可能容易出错，甚至产生幻觉，而大规模部署可能导致广泛错误。布拉德洛引用他作为数学家与数据科学家多年的专业知识，敦促我们将智能体的决策从根本上理解为非人类的，他说：“关键在于，智能体建立在所谓的强化学习前提之上，这意味着好的结果是由设定目标函数的人类所编程定义的。当智能体得到坏的结果时，它们会改变自己的任务。它们改变自己的行为。人类并非以如此明显的方式学习。”他解释道，当智能体犯错时，你可以告诉它应该强化什么，它就不应该再犯同样的错误。这使得胡西德关于打开黑箱的观点显得尤为重要。
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从实际案例来看，据彭博社报道，在部分主要机场，特定日期有40%至50%的安检人员缺勤，迫使管理机构合并安检通道并缩减运营规模。亚特兰大、休斯顿和纽约等地受影响最为严重。社交媒体发布的视频显示，周三清晨拉瓜迪亚机场的排队人流蜿蜒穿过航站楼，甚至延伸至行李提取区域。
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