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World File Search System谬误
移民有助于缓解整个经济领域的劳动力短缺问题吗？
摘要 本研究分析了加拿大2016年启动的扩张性移民政策对该国六个地区，特别是在该地区拥有一定管理自主权的魁北克省劳动力短缺问题的影响。我研究了贝弗里奇曲线的演变，即在2020-2021年疫情之前、期间和之后观察到的职位空缺率和失业率之间的经典反比关系。由于移民不仅增加了劳动力的供给，也增加了劳动力的需求，因此其对整个经济的职位空缺率的净效应是先验不确定的。为了阐明这一点，我对加拿大六个地区疫情前后的数据进行了统计分析。它倾向于证明“更多移民有助于缓解经济中普遍存在的劳动力短缺”这一“常识”假设是错误的，并且构成了危险的合成谬误。
凯恩斯与经济学
对凯恩斯来说，人是异质的——每个人的处境不同，每个人都有不同的品味、不同的能力和不同的信仰。然而，他们却组成了一个社会。将我们的推理从个体互动延伸到整个经济是误导。它犯了一种合成谬误。对于个人来说，从新奥尔良到巴吞鲁日最快的路线是 10 号州际公路；但这并不是让整个新奥尔良人到达巴吞鲁日的最快路线。经济学中的一个关键合成谬误是将基本交换错误地类比为整个经济。鲁滨逊·克鲁索面临着一个微观经济问题：如何利用稀缺资源做到最好。星期五的出现带来了一个新的但仍然是微观的经济问题。克鲁索和星期五不同的技能和不同的禀赋促成了互利的贸易，他们失业的唯一理由就是想享受睡眠、吃饭或游泳。相比之下，宏观经济学关注的是整个经济，比如星期五的部落，或者对凯恩斯来说，曼德维尔在《蜜蜂寓言》中抱怨的蜂巢。林肯航海家轿车或木兰烧烤餐厅的晚餐是一种可有可无的奢侈品，但如果我们中有足够多的人放弃这种奢侈品，汽车工人和餐馆服务员就会没有晚餐：“明天的同性恋者是绝对不可或缺的，为今天的坟墓提供了存在的理由”（凯恩斯[1936] 1973，105-6）。与鲁滨逊和星期五不同，复杂经济中的工人可能会失业；经济可能会以低于满负荷运转。凯恩斯敏锐地意识到，经济的复杂性取决于货币制度，它使我们能够从我们永远不会认识的人那里获得商品，他们过着我们难以想象的生活，在我们永远看不到的地方。鲁滨逊和星期五可能很自私，但从某种意义上说，他们显然是为彼此工作的。如果他们储蓄，他们就通过积攒储备来储蓄。我们也为彼此工作，但只是间接地。直接地，我们是为了钱而工作。当我们储蓄时，我们就是省钱，而不是要求别人工作。我节制消费导致别人收入损失，他节制消费导致别人收入损失……等等，这个过程就是凯恩斯著名的支出乘数。乘数
推断大脑中语言计算的本质
句子包含决定其意义的结构，而不仅仅是单个单词的意义。Ding 及其同事 (2016) 的一项有影响力的研究使用短语和句子的频率标记来表明，人类大脑对结构很敏感，因为它会在结构呈现的速率下找到神经功率的峰值。从那时起，人们就如何最好地解释这种对语言科学产生深远影响的结果模式展开了激烈的争论。使用分层结构构建的模型以及基于联想序列处理的模型可以预测神经反应，从而产生了一个推理僵局，即哪一类模型可以解释神经读数中反映的语言计算的性质。在当前的手稿中，我们讨论了各种模拟所说明的文献中得出的结论中出现的陷阱和常见谬误。我们得出结论，仅基于这些神经数据以及任何类似的数据来推断句子处理的神经操作是不够的。我们讨论了如何最好地评估模型，以及如何以忠实于认知、神经和语言原理的方式对神经读数进行建模以进行句子处理。
![arXiv:2012.11705v1 [cs.AI] 2020 年 12 月 21 日](/simg/d\d1cf5fe39718d5a4ad01550efa72bda4d3262278.png)
arXiv:2012.11705v1 [cs.AI] 2020 年 12 月 21 日
人工智能中价值一致性 (VA) 系统开发的一个重要步骤是了解 VA 如何反映有效的道德原则。我们建议 VA 系统的设计者采用一种混合方法来融入道德，其中道德推理和经验观察都发挥作用。我们认为，这可以避免犯“自然主义谬误”，即试图从“是”中推导出“应该”，并且在没有犯谬误时，它提供了一种更充分的道德推理形式。使用量化模型逻辑，我们精确地制定了源自义务论伦理的原则，并展示了它们如何为人工智能规则库中的任何给定行动计划暗示特定的“测试命题”。只有当测试命题在经验上是真实的时，行动计划才是合乎道德的，这是基于经验 VA 做出的判断。这使得经验 VA 能够与独立合理的道德原则无缝集成。
认真对待原则：人工智能中价值协调的混合方法
人工智能 (AI) 中价值一致性 (VA) 系统开发的一个重要步骤是了解 VA 如何反映有效的道德原则。我们建议 VA 系统的设计者采用一种混合方法来融入道德，其中道德推理和经验观察都发挥作用。我们认为，这避免了犯“自然主义谬误”，即试图从“是”中推导出“应该”，并且在没有犯谬误时提供了一种更充分的道德推理形式。使用量化模态逻辑，我们精确地制定了源自义务论伦理的原则，并展示了它们如何为 AI 规则库中任何给定的行动计划暗示特定的“测试命题”。只有当测试命题在经验上是真实的，即基于经验 VA 做出的判断时，行动计划才是合乎道德的。这使得经验性 VA 能够与独立证明的道德原则无缝集成。
非理性选择和业务策略：认知偏见对市场竞争力的影响
本文探讨了认知偏见对企业内战略决策和市场竞争力的普遍影响。认知偏见是与理性判断的系统偏差，严重影响了信息的感知和决策。这种偏见会扭曲战略计划和运营效率，从而导致次优的结果并降低市场竞争力。分析的重点是几种常见的认知偏见，包括自我服务的偏见，使个人责任偏差；基于初始信息影响财务预测和战略决策的锚定偏见；以及沉没的成本谬误，过去的投资不适当地影响了当前的决策，损害了替代方案，潜在的有利可图的途径。探索扩展到这些偏见如何误导市场分析和战略计划，尤其是在扩张和进入新市场时。通过全面的文献综述和定性分析，本文研究了商业环境中认知偏见的表现及其对市场竞争力的影响。认为，认识和减轻这些偏见对于旨在改善决策过程并保持动态市场中竞争优势的公司至关重要。讨论了缓解认知偏见的策略，包括培养一种批判性思维的文化，促进团队内的各种观点，以及通过制止和余额实施结构化的决策过程。认知偏见代表了与规范判断和理性决策的系统偏差。本文强调了战略规划中持续学习和适应性的必要性，以更加与市场现实保持一致并增强整体业务弹性。关键字：认知偏见，战略决策，市场竞争力，锚定偏见，沉没成本谬误，自我服务偏见，业务策略。引言本文深入研究了认知偏见对业务战略和市场竞争力的深刻影响。这些偏见塑造了个人如何看待和解释信息，通常会导致决定与客观理性不同的决定。因此，认知偏见会大大影响组织成果和在市场上的竞争定位。通过各种机制来表现出业务的认知偏见，每种机制都可能使理性的决策和战略计划脱轨。例如，自我服务的偏见使个人将成功归因于自己的努力和失败的外部因素。这些偏见会缩减客观评估和从商业活动中学习，可能阻碍组织的增长和适应（Bazerman＆Moore，2009）。
我们是否需要“新战略范式”？不需要
摘要 Bansal 等人的观点文章《战略的生态谬误：战略学者如何导致生态危机以及我们能做些什么》呼吁改革战略领域，将重点放在自然环境、生态循环以及自然和社会层面之间的相互联系上，为“尊重自然环境的明确生态系统”创造价值。我们怀疑这些新的基础是否必要或有用。我们认为 Bansal 等人误解了战略思维的演变和内容；低估了现有工具在处理他们关注的问题方面的实用性；忽视了他们所偏爱的政策所鼓励的衡量、集体行动、政府失灵和裙带关系等问题；接受了不必要的危言耸听的世界观；低估了他们所批评的市场机构的社会效益。我们认为，建立在明确界定的产权、根据稀缺性自由调整的价格、以及鼓励创业和创新的制度环境基础上的市场体系，仍然是保护自然环境的一个未被充分重视的手段，它比集中化和监管性的替代方案更为有效。
合理投资者 - 波士顿大学
保护。本文提出了一种新颖的异质投资者类型学，揭示了同质投资者常见的监管谬误。它解释了完全理性投资者的简单范式虽然极具吸引力，但不足以在复杂的当代市场中设计投资者保护政策。它展示了这种关键分歧如何损害了现代高科技市场的投资者和监管机构。为了开始解决此类危害，本文提倡一种新颖的算法投资者类型学，这是更好地协调金融监管与金融现实的重要一步。具体而言，它说明了监管设计、披露和重要性等金融监管的核心概念如何因新类型学而得到务实改进。本文最终认为，为了更好地保护所有投资者，金融监管必须从优雅虚假的单一理性投资者观点转向更诚实、多元化的多元化投资者观点——从保护一种理性投资者转变为保护所有理性投资者。
![arxiv：2407.05599v1 [CS.CL] 8 Jul 2024](/simg/7\79f4ee55dd613d8a130248f32d506e28b45fe531.webp)
arxiv：2407.05599v1 [CS.CL] 8 Jul 2024
对气候变化的错误信息会造成许多负面影响，因此需要构成反应。心理学研究提供了各种策略，以减少气候错误信息的影响，例如事实是现实的事实结构。但是，实际上在大规模上实施纠正措施是一个挑战。自动检测和纠正错误信息解决了错误信息问题。这项研究记录了接受气候神话的大型语言模型的发展，并通过将逆势索赔分类和谬误检测纳入LLM提示框架中，从而遵循事实发生的事实差异（“真相三明治”）结构。我们将开放式（Mix-Tral，Palm2）和专有（GPT-4）LLM与促使复杂性变化的策略相结合。实验表明，如果结合结构提示，则揭示了GPT-4和混音的有希望的性能。我们确定了揭穿生成和人类评估的具体挑战，并为未来的工作绘制了途径。我们租用了一个高质量真相 - 桑德威奇（Sandwich）揭穿，源代码和揭穿系统演示的数据集。1
连续血糖监测仪和胰岛素泵...
1. 美国糖尿病协会。“血糖目标：糖尿病医疗护理标准——2022。”《糖尿病护理》45（增刊1）（2022年1月）：S83-S96。https://doi.org/10.2337/dc22-S006。2. Chandran, Suresh Rama 等人。“超越糖化血红蛋白：比较血糖变异性和血糖指数在预测1型和2型糖尿病低血糖症中的作用。”《糖尿病技术与治疗学》20，第5期（2019年3月）：353-362。https://doi.org/10.1089/dia.2017.0388。3. Battelino, Tadej 等人。 “连续血糖监测数据解读的临床目标：国际共识中关于时间范围内的建议。”《糖尿病护理》42，第8期（2019年8月）：1593-1603。https://doi.org/10.2337/dci19-0028。4. Beck, Roy W.“平均值的谬误：仅使用 HbA1c 评估血糖控制可能产生误导。”《糖尿病护理》40，第8期（2017年8月）：994-999。https://doi.org/10.2337/dc17-0636。