今天早上，导航软件计划为您节省最多的路线。下午，外卖平台推动的餐厅可以准确地匹配您的口味。晚上，简短的视频平台仍然可以馈送您喜欢的内容……看来我们生活在算法的“名望”时期。但是，在这个过程中，人们会悄悄放弃自己的决定吗？昆士兰科技大学商学院教授Marek Kovokvic的《算法经济：商业逻辑和人类生活的智能演变》宣布了一个安静的权力算法游戏和警报声音。 科维克维奇撕裂了伦敦发生的抗议活动的算法力量的面纱。 在2020年，英国学生因流行病而没有受到入学审查，因此，教育部引入了算法来预测分数。其中，对于那些在较大学校学习的人来说，基于算法的数据主要包含在老师中S学生预测的是，在过去的三年中，每天至今的学生预测了学校成绩的一般分布。对于较小的学校，如果某些科学的学生人数不超过15，则该算法只会根据预测的教师得分来估算标记。 这项练习直接引发了对学生的大规模抗议。由于私立学校，学生的数量通常很少，而且这部分学生通常很高，因为他们被诊断为乐观和受教师的预测。但是对于大多数其他学生来说，如果他们的学校过去有Mahiin的一般标记，那么无论这些学生有多困难，他们的分数可能会受到历史数据的限制。最后，当审查机构宣布算法决定的结果时，将近36％的学生的分数低于对教师的期望，而3％的学生得分比预期的低2个级别。 这本书指出，与快速发展的人人工智能（AI）的想象与上述算法相似，即消除人劳动力的算法可能会发生在我们生活的各个方面，甚至在新的经济偏金属经济中发生变化。 所谓的算法经济主要是指以算法的重新调整经济活动的操作模式，作为通过自动决策，数据审查和资源优化的经济活动操作模型的主要驱动力和阻力。在俗人方面，企业可以通过开发不同算法在AI算法期间成功培养经济活动的“代理”。 “代理人”可以使用语言模型，多模式模型，代理等自己来促进企业从人类管理到算法管理的转变。这将使算法能够操纵更多资源，做出更多决策并产生更大的社会影响。 科沃克维奇说：“在算法越来越多的时候为了制定决策中心，我们必须保持谨慎，以确保我们的决策能力并不能被算法占主导地位。 “基于他在硅谷创新实验室和许多技术公司的实践经验，他为企业提出了三个原则来建立算法管理。 首先，企业应成为“代理”算法的所有者，并建立人类合作模型。企业应鼓励人类智能和人工智能之间的合作，不仅应该在AI员工在模型识别，数据分析和结构化数据管理方面的好处进行完整的游戏，而且还显示了人们在情感评估，情感理解和人类护理方面的专业知识。它要求企业和平台应添加灵活的管理步骤超出规则“ Macool”算法，以执行“人体校准”，以进行算法程序的机械操作。 其次，企业应该一直S仍然好奇，并产生创新的措施来解决问题，从而导致AI算法的重复。询问无疑是人与人工智能之间最独特的差异之一。正是好奇心驱使人类推进探索未知的旅程。在AI算法期间，公司应该继续反思并问自己我们从未做过什么新的可能性？ AI自动化可以创造新的机会或增加现有机会吗？在此基础上，企业将指导AI算法设计和实施大量广泛而灵活的实验。它不仅可以帮助公司打破不变和重复的操作模型，而且还将发布对AI算法的控制。 最后，企业必须继续与客户，同行甚至社会各部门进行互动，以继续组织和优化算法。这样做的一台，企业披露其主要算法逻辑的关键，ESPECI在涉及诸如信用评分和招聘评分之类的公平性的情况下，盟友的盟友，以使“算法”受到了更多的监督和防止“黑匣子的操作”的影响。企业还可以考虑通过引入第三方算法考试，改善intalgorithm erpretation，有效的培训数据干预以及打开用户投诉渠道来考虑智能技术的社会信任机制。 尽管这三个原则谈到了AI算法期间企业如何生存和发展，但它们也可以被视为指导人们在AI期间改善工作和生活的指南。一方面，我们还应该意识到上述公司原则并积极打破茧的信息。例如，我们可以故意搜索与每周推荐的内容无关的3个关键字，以保持条款的开放性；例如，我们应定期将算法建议重置为PreveNT固化思维。另一方面，我们努力建立人类计算机的合作能力，同时使用“代理”来完成复杂而复杂的工作，并专注于无法替换AI的“ 3C功能”：创造性的思维，批判性评估和富有同情心的交流。 此外，“算法的经济：商业逻辑和人类生活的明智演变”的另一种体现是重新定义人类关系的本质。 Kovokvic将Mars Rover的毅力视为一个例子：尽管它可以独立执行任务，但命令的每个步骤仍然来自人们探索宇宙。因此，算法的经济未来不应由冷代码主导，而是古老的“两轮马车” - 人们将紧紧握住岩石，算法赋予力量。当我们学会保持清醒的技术浪潮并在人体效率和自然之间找到平衡时，我们就可以真正地e被称为Kovokvic的“人类统治”。毕竟，无论算法多么独特，它都无法回答：哪种生活真的值得？这个永恒的质疑始终是人类的独特荣耀。 （文章来源：太阳 - 萨莱斯设置-Sun -Sun：Mu Pengcheng）