如果相同的输入产生不同的结果，那就不是 Decision System

Source: Dev.to

决策系统 vs 推荐引擎

AI 系统越来越多地被描述为用于决策。
但有一个简单的工程问题常被忽视：

如果相同的输入在重复运行中产生不同的结果，这个系统真的可以称为决策系统吗？

从系统的角度来看，答案是 否。推荐系统可以容忍变动，但决策系统不能。

决策的工程需求

• 可复现性 – 相同输入，产生相同输出
• 可审计性 – 决策可以被重放并检查
• 可问责性 – 责任可以被明确分配

如果在相同输入下的多次执行产生不同的结果，这些属性都不成立。系统仍可能有用，但它应该被标记为 咨询系统，而不是决策系统。

非确定性在执行时成为负担

许多 AI 系统通过以下方式为输出的可变性辩解：

• 随机抽样
• 概率推理
• 环境不确定性

这些论点在系统提供建议时是合理的。当输出直接进入执行路径时——建议可以变化，决策则必须保持不变——这些论点就不再成立。一旦系统参与执行，确定性就成为要求，而不是一种优化手段。

严格但简单的准则

给定相同的结构化输入，决策系统必须始终产生完全相同的输出。包括：

• 选中的项目
• 排序
• 阈值
• 拒绝或 “不通过” 条件

如果这些中的任何一项在不同运行之间会改变，则系统并未在做决策。

该问题是可解的——不是通过让模型更聪明

确定性的决策行为 不 通过以下方式实现：

• 更大的模型
• 更深的推理链
• 重复抽样或取平均

相反，它是通过 约束模型在决策阶段的行为 实现的。当决策逻辑本身被完全形式化并限定时，非确定性路径在设计上被消除。模型仍然可以解释输入，但不再即兴决定结果。

为什么这一区分很重要

随着 AI 系统越来越接近实际操作权，模糊的定义会变得危险。缺乏确定性会导致：

• 回测失去意义
• 审计失败
• 责任不明确

这不是机器学习的问题，而是工程和治理的问题。

最后思考

如果相同的输入会导致不同的结果，系统可能是智能的——但它 没有 在做决策。
在称一个系统为 “决策系统” 之前，确定性应被视为最低的入门要求。