人工智能的社会技术包络:一种组织部署难以捉摸的人工智能系统的方法 Aleksandre Asatiani、Pekka Malo、Per Rådberg Nagbøl、Esko Penttinen、Tapani Rinta-Kahila 和 Antti Salovaara
审阅者:Nino Kurshubadze、Abdul Kakhidze、Aleksandre Tsetskhladze、Givi Tsitskishvili、Guladi Tkhilaishvili、Zurab Bejanovi、Tamar Dolidze、Kakhaber Khintibidze(格鲁吉亚巴统国立海事学院);Boris Svilicic(克罗地亚里耶卡大学海事研究学院);Rom Rabe(德国维斯马应用技术、商业和设计大学);Minna Keinänen-Toivola(芬兰萨塔昆塔应用技术大学);Angelica Baylon(菲律宾亚太海事学院);赵健(中国大连海事大学);Graham Benton(美国加州州立大学海事学院);Matthew Rooks(日本神户大学海洋科学研究生院); Samrat Ghosh(澳大利亚塔斯马尼亚大学澳大利亚海事学院)
审阅人:Nino Kurshubadze、Abdul Kakhidze、Aleksandre Tsetskhladze、Givi Tsitskishvili、Guladi Tkhilaishvili、Zurab Bejanovi、Tamar Dolidze、Kakhaber Khintibidze(格鲁吉亚巴统国立海事学院);Boris Svilicic(克罗地亚里耶卡大学海事研究学院);Rom Rabe(德国维斯马应用技术、商业和设计大学);Minna Keinänen-Toivola(芬兰萨塔昆塔应用技术大学);Angelica Baylon(菲律宾亚太海事学院);赵健(中国大连海事大学);Graham Benton(美国加州州立大学海事学院);Matthew Rooks(日本神户大学海洋科学研究生院); Samrat Ghosh(澳大利亚塔斯马尼亚大学澳大利亚海事学院)
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人工智能代理的最后一个要素是其运行的环境。环境决定了传入数据的来源和有效性,代理通过其输出影响环境(例如,对公司未来的风险评估可能会影响公司的行为)。这种反馈循环在“强化学习”中尤为重要,在强化学习中,人工智能代理通过反复试验从与环境的交互中学习,并因表现良好而获得奖励。如果将人工智能代理部署在不同的环境中,它不太可能正常运行(例如,经过训练以识别业务风险的系统在非业务环境中可能表现不佳)。因此,人工智能代理的不当行为可能是由于它部署在未经训练的环境中而导致的。
Luca Tubiana 1 , 2 , ∗ , Gareth P. Alexander 3 , Agnese Barbensi 4 , Dorothy Buck 5 , Julyan HE Cartwright 6 , 7 , Mateusz Chwastyk 8 , Marek Cieplak 8 , Ivan Coluzza 9 , Simon Čopar 10 , David J. Craik 11 , Marco Di Stefano 12 , Ralf Everaers 13 , Patrícia FN Faísca 14 , 15 , Franco Ferrari 16 , Achille Giacometti 17 , 18 , Dimos Goundaroulis 9 , 19 , Ellinor Haglund 20 , Ya-Ming Hou 21 , Nevena Ilieva 22 , Sophie E. Jackson 23 , Aleksandre Japaridze 24 , Noam Kaplan 25,Alexander R. Klotz 26,Hongbin Li 27,Christos N. Likos 28,Emanuele Locatelli 28,29,30,TeresaLópez-León31,Thomas Machon 32,Cristian Micheletti 33,Davide Michieletto 34,34,35,35,Antti niiem 33,33 39,Francesco Nitti 40,Enzo Orlandini 29,30,Samuela Pasquali 42,Agata P. Perlinska 39,Rudolf Podgornik 43,44,45,Raffaello Potestio 1,2拉夫尼克 10,48, 伦佐·里卡 49,50, 克里斯蒂安·M·罗沃 51,52, 安杰洛·罗萨 33, 扬·斯姆雷克 28, 安东·苏斯洛夫 53, 安德烈·斯塔西亚克 54,55, 达尼埃莱·斯蒂尔 40,41, 乔安娜·苏乌科夫斯卡 39, 皮奥特·苏乌科夫斯基 56, 德威特·L·萨姆纳斯 57, 卡斯滕·斯瓦内博格 58, 皮奥特·希姆扎克 56, 托马斯·塔伦齐 59, 鲁伊·特拉瓦索 60, 彼得·维尔瑙 61, 迪米特里斯·弗拉索普洛斯 62,63, 普里莫日·齐赫尔 10,48, 斯洛博丹·尤默 10,48