能aga这个贾维斯的学习能力非常之强，所以如果一次出现了失误，那么下一次就能够全心全意，十全十美的做好。

其四，模拟与政策推演。

利用仿真模型预测政策效果（如经济改革、教育调整），帮助制定更科学的决策。

模拟贡献值调整对学校装备会的影响、评估基建项目的卡塞尔学院效益……这也就是林托方才所说的管理之中的核心。

因为人类的算力很难算测到真正意义上的失败，也就无法意识到这外界的所有风险。在历史模型之中，与自己现如今所操纵的这个产业会产生怎样的影响。如果钢铁战役之中的人工智能agi洞悉了这一切，那么就无话可说了。

因为人类之所以用一种模糊的感觉去评判自己的作为，究其原因是算力不够。

而人工智能agi的算力，只要说是人类的不知多少倍，也就在这样的背景之下，人类属于是一败涂地了。纵然是人类用来危机预测的直觉，都可以被量化。

甚至……从围棋的第一步开始，直接算计到第五十步的所有可能性。

林托眸光闪烁，人工智能阿尔法狗，只不过是一个用来爬概率的机器，可能可以与其他的ai之间体验出强化学习，用彼此的对局进行胜率的提升，但实际上还只是利用人类的模型所进行的。

然而，现如今所拥有的agi，它的算力比ai强化了许多，甚至比诺玛还要强……如此一来，就不需要完全动用历史棋局，而是直接明摆着推延。当然不可能完全舍弃所有的历史对局，因为从第一步下到最后一步，这个可能性大数量甚至超越了宇宙之中的一切原子数。

最后一点也是最重要的一点，便是跨部门协同。

整合不同部门的数据，打破信息孤岛，优化资源分配。

协调应急响应。

将一切完全交给这个家伙来进行指使，比卡塞尔学院里面自己自古脑缩捣鼓出来的计算算力怪物诺玛要强了不知多少。

诺玛之所以是诺玛，是因为她即便套上了人格化的标签，用eva的能力来为自己获得一千四百倍的算力提升，算力也只是恒定不变的。而贾维斯可就不一样了，对方是agi，几乎等同于硅基生命。

单从成长性的这一块就镇压了诺玛！

林托眸光看向诺顿馆之中的墙壁，玻璃倒影里倒映出他的面容。

在原本的时候，林托曾想过一切关于人工智能agi的挑战与局限。

技术成熟度不足，现有ai多为专用弱人工智能，agi所需的通用推理、复杂情境理解等能力尚未实现。

数据安全与隐私，公务数据涉及隐私和学院机密，agi的透明性和数据保护机制需严格规范。

伦理与责任归属，若agi决策出现错误（如资源分配不公），责任难以界定，需防范算法偏见，确保公平性。

制度与接受度，流程需适应技术变革，人员培训和法律调整可能滞后，也就是公众对ai处理敏感政务的信任度有待提升。

至于优点就多了。

司法领域：辅助法律研究、案件分析，但审判决策仍需人类法官主导。

城市治理：实时监测交通、环境、能源数据，动态优化

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