人工智能:欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特,罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面;在技术驱动的时代,企业使用人工智能来提高生产力,更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究,该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素,如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架,该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境,因为经济期刊预测,鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库,该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能;初创企业;成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式,从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru,2019)。据统计,到 2024 年,全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元(Statista,2021a),预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元(Statista,2021b)。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速,普及度不断提高,但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代,当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人,他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词,以及它的构建和测试(Anyoha,2017,第 1 页)。随着图灵测试的引入,他
当算法和人类都无法在给定上下文中的所有实例中发挥主导作用时,人机互补性就很重要。最近探索人机协作的研究考虑了与分类任务相对应的决策。然而,在许多人类可以从人工智能互补性中受益的重要情况下,人类会采取行动。在本文中,我们提出了一种新颖的人机协作框架,用于选择有利的行动方案,我们将其称为人机团队的学习互补政策 (LCP - HAI)。我们的解决方案旨在利用人机互补性来最大化决策奖励,通过学习旨在补充人类的算法策略,通过使用路由模型将决策推迟给人类或人工智能以利用由此产生的互补性。然后,我们扩展了我们的方法来利用机会并降低实践中重要情况下出现的风险:1)当一个团队由多个具有差异和潜在互补能力的人组成时,2)当观察数据包括一致的确定性动作时,3)当未来决策的协变量分布与历史数据不同时。我们使用真实人类反应和半合成数据证明了我们提出的方法的有效性,并发现我们的方法在各种设置下都提供了可靠且有利的性能,并且优于算法或人工智能自己做出决策时。我们还发现,我们提出的扩展有效地提高了人机协作性能在不同挑战性设置下的稳健性。
● 模块 3:实施团队 - 实施团队通过整合实施阶段、驱动因素和改进周期的使用,支持可用创新的实施、可持续性和扩大规模。本模块旨在帮助新老实施团队积极建设能力并扩大计划和创新。 ● 建立实施团队 - 建立实施团队和确定团队成员并不一定意味着雇用新的专业人员,甚至不一定意味着增加一个“新”团队。首先要评估现有的团队和人员。是否应该为这项工作“重新调整”或重新设计现有团队?在重新调整目标的过程中,是否会将人员添加到现有团队中?还有哪些其他因素需要考虑? ● 实施团队:职权范围 (ToR) - 当实施团队和其他利益相关者从一开始就明确其目的、成员、流程和工作方式时,他们就能够更好地避免误解并从事更有针对性的工作。 ● Fixsen, DL、Naoom, SF、Blase, KA、Friedman, RM 和 Wallace, F. (2005)。实施研究:文献综述。国家实施研究网络。
对 Timnit Gebru 和 Google 道德 AI 团队的支持 过去三年来,加州大学伯克利分校的 AFOG 受益于 Google 道德 AI 团队的几位成员参加我们的工作组会议和研讨会。最近,该团队的联合负责人 Timnit Gebru 博士因要求在她和她的团队成员进行的研究的内部审查过程中提高透明度和程序公平性而被解雇。AFOG 小组的成员研究数字技术在社会中的作用,并寻求建立更好、更公平的系统的方法。数十年来的技术史研究表明,技术不可避免地具有政治性。它们以独特的方式构建和调解人与人之间的关系。虽然数字技术具有巨大的潜在效益,但总有缺点、风险和危害需要考虑。这些风险并非均匀分布,而是经常遵循现有权力等级制度。根据我们在此领域的研究,我们了解到:
Block Dental 精算师针对不同客户群体及其损失率开展了一项研究。我们使用提供的区间间隔,根据损失率、净牙科续保增长和平均群体规模分析数据。通过这些分组,我们考虑了两种策略:通过大幅提高高损失率群体的保费成本来实现利润最大化;另一种策略是通过小幅提高高损失率群体的保费成本来实现收入最大化。本研究的结果用于根据区间确定每个群体的续保率增长。最终,这些续保率增长在三年内将目前约 88% 的损失率降低至 70%。
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