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算法危害和算法错误
基于机器学习的新型人工智能（AI）系统正在以快速的速度融入我们的生活中，但并非没有后果：跨领域的学者越来越指出与隐私，透明度，偏见，歧视，剥削，剥削以及与公共部门和私营部门算法系统相关的与隐私，透明度，偏见，歧视，剥削以及排除相关的问题。围绕这些技术的不利影响的担忧刺激了关于算法危害主题的讨论。但是，关于上述危害的绝大多数文章对这些情况下的“危害”没有任何定义。本文旨在通过引入一个标准来解决算法危害的适当说明，以解决此遗漏。更具体地说，我们跟随乔尔·费恩伯格（Joel Feinberg）理解危害与错误不同的危害，在这种危害中，只有后者必须带有规范性维度。这种区别强调了围绕算法危害和错误汇合的当前奖学金中的问题。响应这些问题，我们提出了两个要求在分析这些技术越来越深远的影响时维护危害/错误的区别，并暗示这种区别如何在设计，工程和决策中有用。
算法规则制定与算法指导
算法即将出现在政府上。这一变化提出的一个法律问题是《行政程序法》（“ APA”）将在多大程度上规范使用算法作为代理审判员的决策支持工具。根据APA，“规则”是官方具有约束力的政策陈述，需要注意和评论以及严格的实施前司法审查，而“指导”正式被视为非约束建议，实际上是不可申请的。算法工具的实用通常占据两者之间的灰色区域。为了帮助清理灌木丛，我们深入研究了计算机科学和经济学文献，以提供一系列可行的启发式方法，以帮助区分算法规则制定与算法指南。这些启发式方法与计算机科学文献中的最佳实践保持一致，并提供了对采用更安全算法的机构激励措施的见解。我们建议制定规则制定的幽灵可能具有与现有的算法安全建议一致的最佳实践的纽约机构的价值。具体来说，避免APA规则制定可能会鼓励机构防止自动化偏见和算法部署造成的其他潜在危害。以这种方式，在APA现有框架下的区分算法规则和指导可能与计算机科学中的最佳实践相吻合。
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图4。替代物相对位置与数据簇的相对位置的四个可能性。黑色箭头指示超平面的正常向量，指向与正标相关的区域。在情况1中，两个平均向量通过超平面正确分类。在情况2和3中，只有一个平均向量中的一个被正确分类。情况4是微不足道的，因为没有正确分类的均值向量，导致微不足道的覆盖范围和有效性cobσ+1 = vabσ -1 =0。
算法合作
合作通常会增加人类和其他物种的福利，但是激励代理人合作可能很困难。囚犯的困境提炼了这种社会困境的基本激励措施和回报：帕累托有效的结果是在主导的策略中，因此每个人都有强大的动力来自由骑行对另一个玩家。从理论上讲，众所周知，未来互动或重复的可能性是建立自私者之间合作的可能性：未来的遭遇可通过双关语威胁来激励合规性。然而，由于有无数的均衡，这是足够高的差异因素和不合作的平衡持续存在，因此研究如何发挥重复囚犯的困境是一种经验性练习。庞大的实验文献（请参阅下面的文献评论）解决了人类参与者合作的决定因素，形式和水平。我们研究自学算法如何发挥重复的囚犯困境。具体来说，我们将算法置于实验室实验中实施的相同经济环境中，并使用用于研究人类行为的工具分析其范围（Dal B´o and Fr´echette，2018年）。与人类一样，我们对决定因素，形式和合作水平感兴趣。在这些维度中的每个方面，我们都借鉴了实验文献，以了解社会困境中自学算法与人类之间的相似性和差异。首先，我们检查塑造人类合作的决定因素是否也影响算法合作。第二，我们询问算法采用哪种策略，并将其与人类的算法进行对比。最后，我们比较了人类与算法之间的合作水平，并询问哪些因素会导致差异。了解自学算法的行为至关重要（Rahwan等，2019）。毕竟，算法向人类提供建议或越来越多地决定他们。例如，算法可以自主驾驶汽车，调整金融投资组合，检测欺诈或设定价格等。某些自主算法在战略环境中运行，并与其他自学代理反复互动。这可能发生在协调问题中；例如，在选择流量路线或
算法经济学
一、引言“算法经济学”原本是指计算机专家对特定计算机系统设计进行的经济分析。中国独立学者李斌认为，其中的思想和原理可以扩展为，或者说重新解释为，一门统一的经济学——以及一门统一的社会科学的基本原理。李斌的相关著作和论文已以中文或英文出版，请参阅本条目的“网页和参考文献”部分。二、基本哲学思想计算机系统的设计必须进行经济分析，其原因是计算能力有限，资源有限，不允许铺张浪费。这一前提与主流新古典经济学忽视计算时间和成本的基本假设相反。进一步解释为，必须将思维活动视为类似于物理活动的活动。其次，由于计算机是以“指令+信息”的方式运行的，李斌提出指令可以看作是康德哲学所暗示的先天的普遍思维工具，它为思维活动提供了与物理生产类似的经济分析条件和支持。三、算法框架理论思维=计算=（指令+信息）×速度×时间这就是算法框架理论（AFT），一种关于思维如何运作的理论。从文字上讲，这意味着人类的思维就是使用大脑中先天的、有限的、普遍的、恒定的指令，连续地、交替地、选择性地、重复地处理来自外界的信息。“指令”的定义是任何计算机指令或人脑中任何计算机尚无法模仿的“人工指令”。人工指令可以通过分析人类的思维过程或自然语言（尤其是指代思维动作的动词）来识别。这个假设是为了缓解读者对计算主义作为人类思维模仿的可行性的怀疑。此后，原则上认为人是像计算机一样思考的，因此被称为“算法人”。IV. 扩展和推理一条指令在一次操作中最多只能处理两个数据，产生的结果也最多只有一个。这被称为元计算，是思维活动的最小单位。许多元计算按顺序排列为“程序”，以在一段时间内执行任务，其中选择指令和信息来编译程序的方法称为“算法”。AFT 被解释为思维的迂回生产方法，即
算法帐户
llllllllll先生W Yden先生（为自己，B Ooker先生，H Einrich先生，P Eters先生，C Asey先生，C Asey先生，L Uja´n，B Aldwin女士，B Aldwin女士，M Erkley先生，W Hitehouse先生，W Hitehouse先生，S CATHZ先生，S CATHZ先生，H Irono女士和W Arren女士和W Arren女士）介绍了以下法案；这是两次阅读的，并转交给了llllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllll
算法民主
这里的所有写作都是我自己的。这意味着从另一个来源引用的任何逐字引用的内容都会出现在引号中或以明显不同的块引号样式中出现，并且伴随着标识源的脚注（或marginnote）。这意味着我没有在没有明确说明我这样做的情况下解释他人的写作：我认识到更改单词并不能使它成为我的写作。这意味着（如果有的话），我会从“ AI”等生成算法中绘制文本或其他内容，我会明确说明我正在这样做。这意味着，每当我从另一个来源中汲取了实质性见解或想法（包括但不限于互联网上的朋友和匿名作者），我都会以脚注或marginnote的形式来称赞该来源。背景想法（例如作者所熟知的一个名为印度或玉米可食用性的国家的存在是作者预定的受众所熟知的，出于上一句的目的而言。