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本文将其根源/路线定位在多个学科结构中，并试图通过括起三个知识结构——人工智能 (AI)、经济学和认识论——来推动对我们当代社会技术挑战的一个方面的批判性思考，而这三个知识结构通常不被一起考虑。通过这样做，它响应了来自人工智能和其他学科工作的日益增长的对进一步跨学科参与的必要性的呼吁。这里的论点结构如下。首先，我首先说明解释如何以及为什么是人工智能中的一个问题（“XAI 问题”），以及最近的研究正在采取哪些方向来借鉴社会科学来解决这个问题，并指出这些文献中明显缺乏对经济学的引用。其次，我确定并分析了一个长期困扰经济学学科的解释问题。我展示了只有少数经济学家曾试图解决这个问题，并提供了他们的观点。第三，我提供了经济学中解释的原始谱系，展示了解释含义的变化性质。当某事被“解释”时，人们对发生的事情的共识理解发生了系统性变化，反映了方法论上的妥协，这些妥协随着时间的推移而变得必要，以应对不同的认识论张力。最后，我确定了经济学和人工智能之间各种相关的历史和概念重叠。最后，我建议我们必须更加关注支撑人类社会技术知识的认识论。人工智能中的解释问题，就像经济学中的解释问题一样，可能不仅仅是，或者实际上不仅仅是一个令人满意的解释提供问题，而是与相互竞争的认识论和伦理选择问题交织在一起，并与我们选择社会技术安排和同意受其治理的方式有关。
人工智能的 3E 原则：经济学、解释力、认识论
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