第(2/3)頁

    從全局角度觀察nep的次級節點與龐大分支網絡，是好處之一，另一方面再怎樣簡陋的系統，應急處置系統所負責的體系，畢竟十分巨大，必須配備足夠強大的ai，負責日常監控到應急處置的事無巨細。

    這人工智能體系的設計與運維，就是托馬斯安生所率小組的職責之一。

    人工智能研發，運行，在聯邦乃至世界范圍內，都是熱點領域，“國際商用機器”公司也有大量團隊負責開發ai，而作為基礎研發組，托馬斯與同事們并不具有這一能力，他們的工作，是接收其他部門的研發成果，將其應用在應急處置系統之中。

    并不親自研發ai，而是應用其他人的成果，“權限不可轉讓”的猜想浮現于腦海，讓方然心生警惕。

    一個系統，一個體系，除開發者之外的任何人，都不能百分之百的將其掌控，以此類推，方然完全相信，就在ib其他研發中心交付的、名為“看門狗”的人工智能系統中，也會潛伏著大量的漏洞與暗門。

    那究竟怎樣處理呢，唯一的辦法，就是自己將其解析透徹。

    解析他人的成果，在計算機、軟件工程領域，是一項十分艱巨的工作。

    即便當事者肯付出時間、精力，也有堅持下去的意志，面對復雜度超限的系統，也沒辦法在有生之年將其徹底解析透徹，繼而，就沒辦法百分之百的確定，這一體系只聽命于自己，而不會被他人篡奪控制權。

    正因如此，對一個人單槍匹馬奮斗的方然而言，諸如apos次級節點這樣的大規模系統，本來就沒有切實掌控的希望。

    萬幸，對于nep大區的應急處置系統，功能需求有限，配套的ai規模也相對較小。

    接手工作后不久，就開始秘密研究該系統配套的人工智能內核程序，出乎方然的意料，從系統測試、開發文檔等資料中，他發現這一ai的很多非核心模塊，譬如監控、日志記錄、算力管理等模塊，都是用aia開發的。

    自動化軟件開發，現如今，不僅能解決一些重復性的軟件需求問題，還能用來輔助人工智能系統的研發，這讓他稍感意外。
    第(2/3)頁