明地讨论这些话题应被视为一个严重的危险信号。 基本事实的客观性或外部可验证性如何？ 在某些情况下，特定决策结果的真实性可能是直截了当且得到广泛认可的。如果是这样，人工智能的基本事实可能包含更客观的数据集。例如，为了预测热带风暴的影响，人工智能设计者可能会。
依靠保险索赔和政府支出的数
量作为将天气事件标记为高度破坏性或非高度破坏性的基本事实。 然而，市场上的许多人工智能解决方案侧重于更主观的决策环境，专家们经常对决策是否 真实 存 布隆迪电子邮件列表 在分歧（刑事司法、人力资源、大学招生、战略投资等领域）。在许多医学诊断的情况下，通常没有客观。
的方法来验证给定的决策是否生
的诊断意见来代表人工智能训练数据中的真相，而不是这样的客观来源。尽管已发表的医学研究表明即使是最经验丰富、最有资格的专家也存在很大的可 tg编号 变性和主观性，但他们还是这样做，特别是在诊断很难区分的疾病时。 验证专家的决定极具挑战性，在某些情况下甚至是不可能的例如如果。
