为什么 AI 需要教育层（而不仅仅是更好的模型）

Source: Dev.to

大多数现有的 AI 工具都是先行动、后解释。
它们自动化、生成、执行。

但当出现问题时，用户往往会问：

• AI 为什么会这么做？
• 它到底在看到什么？
• 我能信任这个决定吗？

这种信任缺口是现代 AI 系统面临的最大问题之一。

BAINT AIOPs 正在解决的问题

BAINT AIOPs 的诞生源于一个简单的观察：

AI 的采纳并不是因为模型薄弱而失败。
而是因为人类不理解系统在做什么。

在许多自动化和 AIOps 工具中，决策在后台悄悄进行。虽然有日志，但没有解释。这显然不够。

教育层概念

BAINT AIOPs 引入了我们称之为 教育层 的概念——一种以人为中心、与自动化并行运行的界面。系统不再隐藏操作，而是：

• 解释正在授权的任务
• 展示 AI 正在观察的内容
• 通过光标、UI 交互直观演示动作
• 实时叙述决策过程

教育不是文档，而是体验的一部分。

从黑盒到玻璃盒的 AI

如今大多数 AI 像黑盒一样运作。BAINT AIOPs 被设计成 玻璃盒 系统：

• 没有任何静默发生的操作
• 每个动作都可观察
• 每一步都能被理解

这将 AI 从“只要相信我们”转变为“看见它、学会它，然后再信任它”。

为什么这对 AIOps 的未来至关重要

随着 AI 越来越深入：

• 个人设备
• 企业工作流
• 自主运营

信任将比速度更重要。BAINT AIOPs 的重点在于：

• 执行前的人类授权
• 尽可能的本地优先交互
• 基于教育的自动化

因为人们不理解的 AI 最终会被人们拒绝。

结束语

AI 不需要显得神奇，它需要显得负责任。
BAINT AIOPs 并不是要取代人类，而是要与人类一起教学。

这才是信任得以扩展的方式。