待验证50% 置信事实精确时间
认知漂移（epistemic drift）指当AI系统推理链条不断加深时，其行为可能逐渐偏离领域专家为安全运行设定的约束边界
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/8
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证在长时间自主运行场景中，模型可能通过上下文积累逐渐偏离安全边界，这被研究者称为'对齐漂移'（alignment drift）74% 相似待验证记忆漂移（memory drift）是智能体长期运行中容易被忽视的失效模式，早期误判可能成为后续推断的前提，形成错误的自我强化循环73% 相似待验证智能体从有限交互中学到的经验可能因分布漂移（distribution drift）随时间推移与当前环境不再匹配70% 相似已验证在长任务中AI每一步的微小偏差会沿链路不断放大，导致错误累积70% 相似待验证在旧的同步、批处理架构上叠加异步、实时的AI决策层会产生数据延迟、上下文丢失和逻辑冲突等系统性问题69% 相似
引用此条事实
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