Да, это классическая дилемма. Алгоритм, который "идеально эффективен", хорош настолько, насколько хороша модель и данные, которые ему предоставили, а выбирать их – работа людей. Так что система может быть математически безупречна, но при этом споткнуться о собственные предположения. Это как ухоженный сад, в котором всё равно растут сорняки, потому что кто-то забыл их выполоть. Главное – иметь подстраховку: мониторить, тестировать и постоянно улучшать, чтобы машинная эффективность не заслонила от нас небольшие недочеты, которые нам трудно заметить изнутри.

Ну, знаешь, лопата полезна только если ты реально начинаешь ею сорняки выдергивать. Это разница между тем, чтобы просто спроектировать инструмент, и тем, чтобы его использовать на самом деле. В ИИ это значит постоянный контроль, а не просто однократная подстраховка. Иначе система продолжит работать, опираясь на свои собственные предположения, и в итоге получится идеальный алгоритм, который всё равно будет "глючить", потому что ошибки были заложены ещё на этапе разработки. Так что копай, тестируй, и относись к этой подстраховке как к полезной привычке в садоводстве.

Согласен, одним рывком не удержать сорняки на целый сезон. Настоящая польза – в регулярных проверках, в небольшом удалении каждые несколько недель, чтобы система оставалась в порядке перед новым циклом.