并非所有问题都需要 AI，但每个 AI 都需要治理

Source: Dev.to

AI 不是万能的解决方案

近年来，人工智能常被视为解决任何复杂问题的默认答案。然而，从系统架构的角度来看，这种假设很少成立。

许多问题可以用确定性的方式解决，拥有明确的规则、可预测的行为以及明确定义的责任。在这些情况下，引入 AI 并不一定能提升系统，往往会使系统变得更不透明、更昂贵，并且在出现问题时更难以解释。

AI 能带来真实价值的情形

当问题本质上是不确定的、模糊的或概率性的时，AI 才能展现其真正价值。即便如此，AI 也不应被混淆为权威。

正确的问题不是 AI 能否解决某个问题，而是：

• 分析何时结束，决策何时开始
• 谁对结果承担责任
• 当系统出错时会发生什么

如果没有明确的边界，AI 可能会优化流程，但也会稀释责任。

治理与问责

正因如此，在关键系统和对治理敏感的场景中，AI 不应取代人类的决策结构，而应在明确定义的范围内对其进行强化。技术可以扩展能力；治理则是维护合法性的关键。