人+AI 并不会大大减少犯错误的概率

人类和AI合作可以在某种程度上减少错误的概率，但并不能完全消除错误的可能性。虽然人类具有判断能力和经验，但他们也会受到情绪、疲劳、注意力不集中等因素的影响，从而导致错误的发生。同样，虽然AI具有高速的计算和分析能力，但它们也受限于其所接触到的数据和算法的准确性。

人类和AI的合作可以互补彼此的优势，人类可以提供直觉、判断和伦理等方面的能力，而AI可以提供大数据处理、模式识别和自动化等方面的能力。通过结合两者的智能，可以更好地发现和纠正错误，提高决策的准确性和效率。

但是，人类和AI合作也存在潜在的挑战和风险。例如，如果人类过度依赖AI系统而放弃自身的判断能力，那么当AI系统出现错误或故障时，可能会造成更严重的后果。此外，AI系统也可能受到数据偏见、算法错误或恶意攻击等问题的影响，导致错误的决策或行为。所以，人类和AI合作可以在某种程度上减少错误的概率，但仍需要谨慎评估和监管，以确保合作的可靠性和安全性。

不同的人和不同的机器在不同的情况下，干扰的具体情况往往是不确定的。这是因为每个人和每台机器都具有不同的特点和行为模式，而每种情况也都有其独特的因素和变量。因此，干扰可能会因人、机器和情况而异，无法确定地预测或量化。

虽然人与人工智能（AI）结合可以提高工作的效率和准确性，但并不能保证大大减少犯错误的概率。以下是几个例子说明：

1、金融交易错误

在金融领域，许多交易是由人和AI共同执行的。尽管AI可以快速分析大量的数据和市场趋势，但人工智能系统也可能受到编程错误、数据偏差或不完整信息的影响。此外，AI系统无法预测未来的市场动态和事件，而人类操作员则容易受到情绪和判断力的影响，这些因素都会导致错误的交易决策。

2、自动驾驶车辆事故

自动驾驶汽车是人类和AI合作的一个典型例子。虽然AI在处理大量的传感器数据和实时路况方面具有优势，但目前的自动驾驶技术仍然存在一些局限性。例如，AI系统可能无法对突发事件或不常见的交通情况作出准确的反应，这就需要人类驾驶员来纠正错误或采取适当的行动。此外，AI系统的漏洞或黑客攻击也可能导致事故发生。

3、医疗诊断错误

在医疗领域，AI系统可以应用于辅助医生进行疾病诊断和治疗。然而，由于人体是非常复杂的系统，且每个患者的情况都可能不同，AI系统可能无法考虑到所有的变量和因素。因此，仍需要医生的专业知识和经验来解读和应用AI系统的推荐，以避免错误的诊断或治疗方案。

概而言之，人与AI结合可以提高工作效率和准确性，但由于人工智能系统的局限性和人类的主观判断，不能保证大大减少犯错误的概率。因此，在使用人+AI系统时，仍然需要人类的审查、干预和纠错。

当前，尽管多模态大模型在许多任务上展现出了惊人的性能，但它们确实在某种程度上缺乏对真实世界的认知。一方面，大模型是通过在海量数据上进行训练而得到的，在训练数据中存在偏见和不完整性是难以避免的。这样的偏见和不完整性可能会被模型学习并在应用场景中产生问题。例如，如果训练数据中缺乏多样性的样本，模型可能会在处理类似样本的时候出现偏见。因此，在大模型的开发和应用过程中，需要认真考虑训练数据的质量和多样性。另一方面，大模型通常是以基于统计学的方法构建的，其中模型通过对输入数据进行统计分析来做出预测或决策。这种方法可能无法充分考虑到真实世界中的复杂因素和因果关系。例如，在处理自然语言的任务中，大模型可能会在理解上下文和语义的时候出现问题，因为它们更关注统计规律而不是实际语言的含义。因此，在使用大模型时，需要谨慎对待其输出结果，并结合领域知识和实际经验进行判断。

综上所述，虽然大模型具有强大的表现力和泛化能力，但在面对真实世界时，我们仍然需要对其进行适当的调整和补充，以确保其能够更准确地理解和应用于实际场景中。