机构名称：
¥ 1.0
摘要：通常的叙述是对人工智能 (AI) 的强烈反对。最近的一项研究发现，当法官获得决策支持时，差距最终会增加——这并不是因为算法有偏见——事实上，算法本应导致差距更小。但法官选择性地关注算法，这导致了更大的差距。本文主张采用一种渐进式方法，利用社会偏好经济学的最新理论见解。核心见解是，法官是道德决策者——你是对的还是错的，是好是坏——为了了解这些决策者的动机，人们可能会转向自我形象动机——这是近年来活跃的行为研究主题。每个阶段都利用与自我相关的动机：自我形象、自我提升、自我理解和自我。在第 1 阶段，人们使用 AI 作为支持工具，加快现有流程（例如，通过预填表格）。一旦他们习惯了这一点，他们就更容易接受附加功能（第 2 阶段），其中人工智能成为选择监视器，指出选择不一致之处并提醒人类在类似情况下的先前选择。第 3 阶段将人工智能提升为更通用的教练，提供有关选择的结果反馈并强调决策模式。然后，在第 4 阶段，人工智能引入其他人的决策历史和模式，作为专家社区的平台。这个框架与当前的框架形成对比，在当前的框架中，人工智能只是推荐最佳决策。
增量式人工智能
主要关键词
相关文件推荐
