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近年来，人工智能 (AI) 击败了世界上最好的人类围棋选手 (Silver 等人2017)，成功识别物体的能力超过了普通人 (He 等人2015)，并在一场复杂的战略在线游戏中击败了世界上最好的职业玩家 (Vinyals 等人2019)。如今，可比的人工智能不再仅仅是特殊研究项目的主题——人工智能已经通过帮助我们诊断疾病 (Kourou 等人2015) 或控制自然灾害 (Pourghasemi 等人2020) 对我们的生活产生了至关重要的影响。由于人工智能的变革潜力得到广泛认可，组织已经开始在各种业务功能中采用人工智能，以提高效率和效力（例如，Forbes Insights 2018；Bean 2019）。然而，如何管理这项新技术以充分发挥其潜力以及可能出现的潜在后果仍然存在很大的不确定性（Rzepka 和 Berger 2018；Rai 等人2019）。随着机器学习 (ML) 成为现代基于人工智能的信息系统 (IS) 的主要驱动力，管理人工智能的不确定性进一步加剧：ML 标志着一种替代编程范式，允许从数据中获取 IS 功能，而不是让人类明确地将其解决方案转化为代码（Samuel 1959）。利用数据和机器学习算法的人工智能通过从数据中得出模式来智能地行事，然后将其应用于新数据以执行操作 (Bishop 2006)。由此产生的解决方案设计移交给数据驱动算法以及出现的技术特殊性使得我们有必要重新审视我们现有的关于如何成功管理 IS 的知识。
组织和社会中的人工智能
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