待验证50% 置信观点精确时间
将AI系统纳入功能安全框架的挑战在于传统功能安全假设系统行为可被完整规约，而机器学习模型输出具有统计不确定性，难以用确定性逻辑穷举
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/11
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证AI智能体架构的安全隐患在于LLM决策过程是概率性而非确定性的，缺乏独立验证层，LLM既是策略制定者又是执行发起者，违反了职责分离原则78% 相似部分验证在高风险场景中系统应被设计为保守失败，当AI不确定时宁可交给人工处理也不要冒险自动执行77% 相似待验证推理模型天然不具备Function Calling能力，在构建AI智能体和开发应用时存在明显限制77% 相似待验证AI对齐研究中，模型倾向回避高度不确定性的开放问题的现象被称为奖励模型过拟合或规范游戏76% 相似待验证问题核心不是哪个模型更好，而是这类任务是否适合交给任何AI模型自主执行；模型可靠性问题是结构性局限而非特定模型缺陷76% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/997492API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/997492MCP
get_claim(id=997492)