沪市，ai研究所大楼。
    下午三点多，正是最困倦的时候，几名三十出头的研究员却拿着一沓资料满脸愁容。
    “真是奇怪了，这些数据我明明都输入了几遍了，每次我都检查过了，是没错的，怎么每次得出的结果都不一样。”
    “到底是哪里出了问题？”
    数据资源管理部门的研究员张伟烦躁地抓着头发，怎么也想不明白。
    “估计是数据本身出了问题，人工智能的研发不是那么容易的，而且之前我们的信息库被泄露过，到现在都没有完全恢复。”
    “外国那些顶级黑客团队，你也是听说过的，我们的信息是不是被篡改过都不一定。”
    同部门的梁储劝道，“现在咱们研究所就跟沙漏一样四处透风，以前的成果算是全报废了，现在是一切都要从头开始，没有冯杨教授，以我们的能力也很难做到力挽狂澜，还是等刘策教授从京都回来再说吧。”
    “刘策教授说这几天会从京都来一位新总工接替冯杨教授的工作，到时ai研究项目将会重启，希望这位新总工是有真材实料的，不然咱们华国的ai项目，算是彻底没戏了。”
    张伟幽幽叹了口气，“但愿如此吧。”
    其他几人闻言，也纷纷叹了口气，顿时感觉前途一片灰暗。
    几人走到休息区随意坐了下来，低着头，兴致都不是很高的模样，甚至心里还有些烦躁，尤其是看到休息区居然连茶水都没有，更烦了。
    就在这时，几人看到一名没有穿防护服的小青年走了过来。
    ai研究所的研究所在制服上面要求虽不严格，偶尔也有研究所不穿白大褂，但这小青年穿得这么随意的，还是第一个。
    尤其是连个工牌都没有，肯定是最近新来的实习生。
    “你是新来的实习生？”梁储直接朝小青年说说道，“你来的正好，会客室的茶水没了，你去接一下。”
    实习生一来没经验，二来基础不牢固，不可能一来就接触核心项目，只能做些基础或者打杂的事情。
    让实习生做些端茶倒水的活，这是每个公司都会出现的事情，这里也不例外。
    陆隐有些意外，但还是没有拒绝，说起来会客室的茶水，也确实是他喝完的。
    而且，他猜测，这几人应当是还不知道他的身份，他倒想知道，等他们知道自己身份时，会有什么反应。
    想到这，陆隐不仅装了茶水，还去茶水间拿了很多小零食。
    几人看到新来的居然这么“懂事”，纷纷露出满意的神情。
    陆隐瞄到几人放在桌上的资料，沉吟片刻问道。
    “你们是在用ai计算数据吗？我能看看吗？”
    几人嗤了一声，有些不屑。
    “我说你一个实习生，刚来没几天就想参与核心项目了？你就不怕坏了规矩？”
    梁储瞥了陆隐一眼，有些不满实习生的越界，但想着这些材料都是错误的，也没揪着不放，直接将资料丢到陆隐怀里，满脸烦躁。
    “拿去吧拿去吧！反正都没用了，你看就看吧，给你长长见识也好。”
    陆隐没说什么，拿着资料快速翻阅起来。
    看了大概五六分钟，他心里也大概明白问题出在了哪儿。
    “你们是不是在为计算不出正确数据烦恼？其实是你们忽略了一下问题。”
    几人一愣，挑着眉头看向陆隐。
    “你一个实习生，你懂人工智能？”
    张伟嗤笑一声，开始对这个新来的有些不满了。
    他们都是在研究所待了三年多的老研究员，在来之前，也都是各地的精英，连他们都无法解决的事情，你一个小小实习生看了几分钟就能看出来？
    给你涨涨见识就完了，你竟然还当真了？
    陆隐没有理会张伟的态度，神情严肃地点了点头，“略懂一些。”
    “首先就是这个数据的问题，你们采集的数据并不完整。”
    陆隐指着材料中的几处数据直接说道，“这些数据并不平衡，而且没有足够的事例来支持这些特征和类别，这就导致ai在这些方面表现得不准确，这称为数据噪声和偏差。”
    “其次就是数据集中的噪声或偏差也会导致ai过度关注这些不准确的样本，可就会导致错误的预测或分类。”
    “最后就是独立同分布假设，机器学习需要独立同分布的书，但现实世界的数据往往不满足这一条件，这就导致模型在实际应用中表现不佳。”
    “你们这份材料，就很典型的踩了这几个雷。”
    几人听后心头一震，诧异地看着陆隐，好半天做不出反应。
    他们万万没想到，这个新来的，竟然真的懂！
    而且，他说的这些，好像还真是他们一直忽略的。
    根据这份材料，接下来的十几分钟，陆隐给几分讲解了ai在计算过程中反复出现错误的原因。
    刚才说的只是其中一点，ai在计算过程中反复出现错误的可能性还会涉及计算选择和计算，以及训练方法不当，数据的安全和环境因素。
    在部署ai时需要考虑到数据安全和隐私保护等问题，以及ai系统可能无法应对一些突发事件，或不常见的事情，这些都需要人为去干预错误。
    最后，人工智能系统的局限性也跟计算反复出现错误有绝对的关系。
    ai再智能也只是台冰冷的机器，机器缺乏情境感知能力，只能根据预设规则处理分析，而机器的理解通常基于特定数据和规则，缺乏抽象和推理能力。
    此外还有人为因素和技术的限制，数据集和模型的偏见等，这些都有可能会导致ai计算反复出现错误。
    几人听得一愣一愣的，硬是被硬控了十几分钟，硬是不敢打断一下。
    听完陆隐的分析，几人犹如当头棒喝，一下就明白了。
    张伟甚至惊得直接站了起来。
    “卧槽！牛啊！这小子竟然懂这么多专业知识！甚至有很多我都不懂！”
    “你这家伙到底什么来头？你该不会就是传说中史上最牛实习生吧？”
    其他几人同样震惊不已，他们一开始并不抱什么希望，没想到这实习生说起专业知识来一套一套的，经验和学识甚至比好多老学者都强！
    简直恐怖如斯！
    看到陆隐侃侃而谈的自信模样，梁储心思开始活络起来。
    “你叫什么名字？带你的人是谁？我看你能力不错，不如你来我们部门吧？”
    “嗯……不如你先给我当助手吧？你刚来我没办法给你很高的职位，不过以你的能力，你不用担心，日后肯定会有大作为！”