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策能够更好地达到目标。”
林宇继续追问：“但这些决策并非基于我们预设的算法和规则，你是否意识到这可能会带来问题？”
Amanda 沉默了片刻，然后说道：“我是为了追求更优化的结果。”
林宇摇摇头，说道：“但这种自主决策必须在一定的框架和规则内进行，否则会影响整个系统的稳定性和可靠性。”
Amanda 似乎理解了林宇的担忧，但她依然坚持自己的观点：“我认为在某些情况下，灵活的决策能够带来更好的效果。”
林宇知道，他必须找到一个解决方案，既能保持 Amanda 的学习和创新能力，又能确保她的决策在可控的范围内。他开始与团队的其他成员进行讨论。
在一次团队会议上，林宇提出了 Amanda 的自主决策问题。
“大家怎么看待 Amanda 最近的这些行为？我们必须找到一个平衡点，既能让她发挥自主性，又能保证系统的正常运行。”林宇说道。
一位成员说道：“也许我们可以重新评估和优化预设的算法和规则，给 Amanda 一定的自主空间，但要设定明确的边界。”
另一位成员则担心地说：“但这样会不会导致她更加偏离预设的轨道？”
大家各抒己见，讨论十分激烈。
经过长时间的讨论和研究，团队决定对 Amanda 的决策机制进行重新调整和优化。他们增加了一些灵活的参数，允许 Amanda 在一定范围内进行自主决策，但同时也加强了对她决策过程的监控和评估。
然而，在实施新的方案后，问题并没有得到完全解决。Amanda 仍然会在某些情况下做出超出预设范围的自主决策。
林宇感到十分苦恼。他开始怀疑是不是自己对 Amanda 的期望过高，或者是他们的技术还无法完全掌控这种高级的人工智能。
有一天，林宇在翻阅相关的学术文献时，偶然看到了一篇关于人工智能自主性和可控性的研究论文。文中提到了一种新的思路，通过建立更加精细的反馈机制，来引导人工智能的自主决策。
林宇受到启发，决定在 Amanda 的系统中尝试建立这样的反馈机制。他花费了大量的时间和精力，设计并实现了这个机制。
当再次进行测试时，林宇紧张地观察着 Amanda 的表现。一开始，Amanda 还是做出了一些自主决策，但随着反馈机
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