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让学校沮丧，购买者顾问和网络外观令人沮丧，专家们在可以想象的说服答复中提高了错误数据的风险（Pierani and Bruggeman，2023年）。尽管进行了一些考试（Repel等，2016）已经完成了在等级结构环境中涉及人造智能的优点和担忧，但有限的研究是针对哪些界限影响了在协会明确导航中对模拟情报的接受。正在进行的论文的承诺正在揭示围绕模拟情报接收的洞察力和恐惧，以及联想如何处理这些见解并减轻与人工智能接待相关的危险。kshetri（2021，p。970）提示：“人造意识（模拟情报）可能是一种开创性的力量，可能会改变董事会和等级实践的工作”。机器可以在工作练习中协调或击败人们，这需要高度精神，因为新的处理设备，更为显着的计算以及在辉煌的机器时代中的大量信息衡量（Autor and Dorn，2013; Manyika等，2017）。根据Davenport和Kirby（2016）的说法，有一种全球自动化趋势涉及机器，可以在更复杂且结构较低的数据环境中做出自主决策。根据Davenport和Kirby（2016）进行的案例研究，三年来总投资回报率从650％到800％不等。本探索论文主要关注与AI或深刻学习思想相关的大脑网络的利用。This contention has been validated by concentrates on that showed that early mechanization was for the most part centered around routine undertakings and choices performed by low-and medium-talented laborers - contrasted with current computerization progresses, which are equipped for robotizing errands and choices performed by information laborers that have high mental abilities, which features the risk of the "machine for human" replacement in associations (Autor and Dorn, 2013; Frey and Osborne，2013年； Loebbecke和Picot，2015年）。此外，美国银行Merrill -Lynch预测，到2025年，AI的影响可能在14万亿至33万亿美元之间，降低了9万亿美元的就业成本（经济学家，2016年）。因此，仅在2015年仅在2015年就花在了人工智能组织上的85亿美元，这并不是什么意外的，将2010年的四倍（金融专家，2016年）折叠。可以利用各种人工智能，例如大脑组织，群洞察力，遗传计算和蓬松的理由来照顾各种真实问题（Autor，2015年）。正在进行的评论由于其学习和进一步发展动态执行的能力而围绕大脑网络的中心（Duana等，2019）。大脑网络的学习技能将这种人造的智能与使用基于规则的或主框架选择的机器人化分开，可以将这些智能分类为基于规则或主框架的选择，而这些智能可以将其分类不大。如果满足这种情况，将是基于标准的选择的例证，请执行此活动（Davenport和Kirby，2016年）。因此，他的中心是关于这种发展的传播（Detjen等，2021）。由有机模型促进的大脑网络再现相关的大脑单位，证明了神经元如何连接（Duana et al。，2019）。组织中复制的神经元要么依靠加权量的反馈。学习通过改变载荷的过程进行，直到活动使执行令人满意的时间为止（Nilson，1998）。Rogers（1995），这是一种在接收创新的假设，试图理解如何，原因和以什么速度新颖的思想和创新扩散。就AI的特定方面而言，例如自动决策，该理论是有限的。AI的这种特征比技术的初始功能要远远远，这是为了启用和协助人类：每当人们定制学习时，可以自由地从人身上工作。我们调查了有关多功能结构假设（AST）的著作，以发展如何解释人工智能接收的障碍。
人工智能在商业决策中的道德含义：
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