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算法旨在通过数据驱动的预测改善人类决策。但是，算法不仅为决策者提供了预测，而且通常会提供明确的建议。在本文中，我证明了这些算法建议对人类决策具有显着的独立影响。杠杆效果自然实验，在某些情况下，对保释法官提出了算法建议，但没有给出保释法官。宽松的建议使边际案件的宽大保释决策增加了50％。这些结果与算法中的算法相一致，造成明显的错误，例如暴力重新束缚，通过提供声誉的掩护来使法官降低成本。算法除了直接提供新的预测信息外，还可以通过转移激励措施来改变人类决策。最后，我表明，决策者之间存在差异，以遵守建议，这在种族群体之间产生了意想不到的效果。宽松的建议增加了宽大的保释金差距。
算法建议的隐藏效果
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