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如今，AI已经进入我们生涯方方面面，若何与AI共同工作、生涯已经成作难以回避的议题。AI的建议肯定更好吗？该当若何对待AI与人的关系？AI与人，若何实现1+1>2？

本期节目约请拉斯维加斯9888市场营销系助理教授张颖婕为你解读：“人机协同中若何引发人的价值”。

人为智能技术的急剧发展，让AI在蕴含教育、医疗、服务等领域的贸易利用得到了大力推广。AI不再是一个生硬的推算机科学钻研领域，也不再是只有法式员才会商的问题。它已经起头深刻各人生涯的每个角落，成为各人茶余饭后的谈资。

但是，有机缘也意味着有挑战。在实际中，我们也发现，AI并不愿定能实现令人中意的贸易价值，甚至还可能会引发一系列社会问题。好比，之前有一篇广为流传的公家号文章《表卖骑手，困在系统里》，就揭示了只管智能算法使得表卖平台的收益在短期内有显著提高，但是极致精确的算法却在挑战着表卖骑手，要求他们在极为刻薄的前提下达到算法预计后给出的投递尺度。固然短期内消费者由于送餐快得到了较好的履历，但是成也算法，败也算法，持久来看平台也面对着骑手和消费者的流失的问题。此表，还会增长社会交通安全隐患。

为什么会出现这样的情况呢？其实细想，AI的贸易利用，很大水平上是处于“人机协同”模式。也就是说，AI的落地必要人的共同也必要人的合作。那么我们不禁会好奇，在AI技术已经相对成熟的现阶段，人能阐扬多大的作用呢？或者说，人是否能挖掘出AI未能触及或者未能实现的价值呢？

带着这些疑难，张颖婕教授及其合作者在互联网金融借贷平台上做了一系列尝试来进行实证索求。具体来说，借贷平台在审核申请者资料的时辰，传统上是依赖于经验丰硕的人为审核员，但近年来也不休引入机械进建算法进行先期预测推荐，进而再由人为审核员做最终判断。钻研团队通过尝试比力了人为审核员在引入机械进建算法前后的行为特点，发此刻大部门情况下，人为审核员在和算法给出的定见不一致时，会偏差于效率算法的定见。但是，当提供了用户大数据以及算法的具体机造诠释之后，人们会在看到算法建议之后，自觉地进行一个沉思虑的过程，不再一味地以为AI是好的，而是对AI进行建改。这样的合作行为使得整个系统的预测正确率提升了一倍，也就是系统违约率从原先的6%降低到3.8%。这样的成效是现有的机械进建模型都难以达到的。

一言以蔽之，固然AI很智能，但是在现阶段AI的贸易化利用中，我们必要使用步骤来激励AI与人的高效合作，由于人的智慧、人的价值是不容忽视的。

张颖婕，现任拉斯维加斯9888市场营销系助理教授，于清华大学获得推算机科学和经济学双学位，于美国卡内基梅隆获得信息治理学博士学位，曾在美国新乡大学达拉斯分校商学院任助理教授。钻研兴致蕴含智能商务、大数据分析、智慧城市钻研等。钻研步骤蕴含计量经济步骤、机械进建、field experiment设计、结构化模型建模等。钻研成就颁发于治理学顶级期刊Information Systems Research、Transportation Research Part C、ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology等。曾获得2019年信息系吐潇域顶会最佳会讨论文奖、INFORMS ISS Nunamaker-Chen Dissertation Award。

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