“加权惩罚，这个……”
“直接作用于模型的【遗传算法】决策……”程旭默默思索着：“理论上应该可行，但现在的技术条件和水平下，这……”
他摇了摇头，这真的有点难说……
思路受限，程序开始从另一个角度考虑这个问题。
“言心”的价值评价体系和决策过程出了问题，千寻科技也一定想过各种各样的办法，尝试去解决。
“他们会怎么做呢？”
程旭换了个身份，设身处地的思考着问题：如果“言心”是自己负责的项目，到了现在这个程度，在现实技术的条件下，该怎么去调校它。
【升级评估网络；加强外部环境反馈；改善遗传算法；优化行动网络……】
林林总总写了十几个可能的方案，但都在现今的技术条件限制下，效果都不会很好，又被程旭给默默的划掉了。
要做【加权】，不管是奖励还是惩罚，都涉及一个问题，那就是加要怎么加、减要怎么减的问题，标准怎么定？这其中最关键的因素就是【价值判定】。
如果人工来做判定，那还好说，培养人就行了——人在智慧方面肯定是强过AI的，至少现在以及可见的未来都会是这样。
但庞大的数据量决定，这项工作必然不可能全部是人工标定和处理的，而必须要通过模型和算法。
要更精准的做好价值判定，需要更强大的AI模型来支持，而AI本身的训练又依赖于价值判定体系和外部的反馈——这就是悖论。
“除非，价值评估体系使用‘膜泵’芯片来做价值处理核心处理器！”程旭最后得出这样的结论。
传统半导体的二进制运算逻辑，对于确定值的运算，比如整数、浮点数等很擅长。
发展到今天，超级计算机甚至已经能达到每秒钟运算亿亿次这个级别——这是人脑永远也不可能达到的数字。
但是在处理复杂模型的时候，二进制是处在天然劣势的。
而源自神经元仿生的膜泵芯片体系，对此则正擅长——对于事务的分析、判断和决策，它总能迅速的得到最合适的结果，这是它源自基因的优势。
“切入，狠狠的切入！”
找到了合适的方向，程旭十分满足的笑了，美滋滋的躺在了床上，这一夜睡的格外香甜。
……
程旭是睡得香了，但千寻科技这边却几近炸锅。
距离三月十六日“言心”预计上线的日子越来越近，但既有问题一直都没有得到有效解决。
又是一场技术研讨会连夜召开——这已经是千寻科技智能业务事业群“言心”项目组这个月第八次通宵达旦的讨论技术方案了。
起初的时候，对于这样的研讨会大家都还很积极，激情四溢。集思广益，努力寻找着解决方案。
但折腾到今天，多数人都已经“疲”了。
既然问题不能解决，项目又非要上线，那就上，些许问题，就当看不见不就完了？
于是有人就这样建议：“我认为，这个问题根本无关紧要。一个新兴的东西，总是会有各种各样的问题的。
“就像ChatGPT，满口的胡说八道很受诟病，但是不也不影响它火爆全球？些许的阴阳怪气儿并不是什么大问题。
“至于更恶劣的，甚至是有些翻动的回答，概率已经非常小了，而且我们也根据关键词做了屏蔽处理，能解决绝大部分的问题。”
“对，我也是这样认为的。”他的话音刚落，立即就有人附和：“根据我们的统计数据，在没有刻意诱导的情况下，出问题的概率很小，在十的负九次方，也就是十亿分之一级别，理论上，这是一个可以接受的数字。”
“你说的理论上，理论上是没错，概率是小，这也没错，但你也说了，这是在没有刻意诱导的情况下。
“但现在国内的舆论环境，以及我们所处的位置——别说我们有问题，哪怕真的没问题都可能有人给你搞出来点儿事来。
“等我们的言心上线了，没有人刻意使坏，刻意诱导，这话你自己信吗？我们的对手都是信佛的！是吧？”
沉默，现在的环境确实如此，各行各业的竞争都是无所不用其极的——就算没有问题都能给你制造出问题来，更何况你本身就确实就是一个有缝的鸡蛋呢？
舆论会对ChatGPT宽容，甚至能对它的美式双标视而不见听而不闻，那是因为它是国外软件，甚至还会有人给它洗地。
但国产软件可不会有这样的待遇，吹毛求疵那都是好的，不恶意抹黑就可以烧高香了！
这说起来很可笑，但可怕的是明明很可笑的事情却在现实中不断的在真实发生着——总有一些不知道是什么玩意儿的东西在乐此不疲的做着类似的事儿。
“那怎么办？‘言心’早晚要上，你们觉得，这个问题啥时候能解决？”
这个时候，最急的是项目总监，他叫杨焱，他这几天火气非常大！
但急也没用，这个时候，没有人能够回答他这个问题。
沉默，又良久的沉默。
许久之后终于有人开口：“理论上讲，我们没有办法百分百去除早期物料的劣质影响，只能尽可能的减少问题发生的概率，基础模型已经这样了，我们能有什么办法呢？”
争来争取，问题又回到了起点。
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