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特邀评论：行为策略：（重新）确认基础
1. 特刊介绍 Powell 等人 (2011) 的里程碑式工作确立了管理学和组织学中一个全新研究领域的界限：行为策略。行为策略“将认知和社会心理学与战略管理理论与实践相结合。行为策略旨在将关于人类认知、情感和社会行为的现实假设带入组织的战略管理，从而丰富战略理论、实证研究和现实世界的实践” (Powell，2011，第 1371 页)。这一领域牢固地扎根于一些宏大学者的关键社会和认知心理学假设 (Cristofaro，2017a；Abatecola 和 Cristofaro，2020；Urío 等人，2022) 中，例如：Barnard (1938) 关于他的“逻辑和非科学推理”； Cyert 和 March (1963) 的“企业行为理论”和“主导联盟”概念、Kahneman 的“前景理论”（Kahneman and Tversky，1979）和“启发式和偏见”计划（Kahneman，2011）、Hambrick 和 Mason (1984) 将组织视为其高层管理团队的反映的观点、以及 Thaler (1999) 的“助推理论”和“心理账户”概念。首先，有必要回顾 Simon (1957) 的“有限理性”概念，该概念与战略概念相结合，可描述如下：
通过结合机器学习和自动常识性推理来构建智能系统
我们提出了一种模仿人类智力的建筑系统的方法。我们的方法使用机器学习技术（包括生成AI系统）来从图片，文本等中提取知识，并将其表示为（预定的）谓词。接下来，我们使用S（CASP）自动平价推理系统以与人类的方式非常相似的方式来检查这种提取的知识和理由的一致性。我们已经将AP-PRACH用于构建系统，以进行视觉问题答案，特定于任务的聊天机器人可以“理解”人类对话并与他们进行交互交谈，以及依靠常识性推理的自主驾驶系统。本质上，我们的方法模仿了人类如何处理他们使用感应和模式识别来获取知识的知识（Kahneman的系统1思维，类似于使用机器学习模型），然后使用推理来得出结论，产生响应或采取行动（Kahneman的系统2思维，对自动推理来说，是对自动推理的）。
社会科学走向量子：从量子视角解释人类的决策、认知偏见和达尔文选择
现在如何才能将其与社会科学联系起来？不确定的量子世界如何导致确定的经典世界（包括我们的社会生活）是一个难以理解且最难以理解的秘密之一，尤其是考虑到量子力学涵盖了经典物理学，而其实际适用性仅限于亚原子粒子。从量子世界到宏观现实的这一过程在物理科学中称为退相干（Zeh，1970）。如果社会生活不是由经典世界决定，而是由波函数形式的量子决定，会怎样？这（社会生活）还包括经济学及其研究领域，例如决策理论。本文特别关注的是包括认知偏见在内的心理决策理论，该理论从根本上是由诺贝尔奖获得者行为经济学家卡尼曼和特沃斯基 (Tversky & Kahn eman, 1973 , 1974 , 1983 ; Kahneman & Tversky, 1979 , 1984 ; Kahneman, 2011 ) 塑造的。除了认知偏见这一特点之外，人类的决策行为总体上也应该从量子达尔文主义的角度来看待，以期设计一种新的决策行为量子模型。因此，研究问题如下：首先，量子物理学的发现如何转移到社会科学 (包括经济学)，会产生哪些新的视角？其次，如何从量子物理学的角度对 (行为) 决策理论进行不同的解释？第三，量子达尔文主义的视角如何完善人类的决策行为？
人工智能对传统人类分析的影响
分析师的作用是评估数据并提供可行的见解，帮助组织做出明智的决策并执行有效的运营。v 人类分析师拥有宝贵的技能，尤其是直觉判断和批判性思维；这些技能使他们能够快速、细致地综合复杂信息。vi 人类直觉，正如丹尼尔·卡尼曼的开创性著作《思考，快与慢》中所描述的那样，使人类能够在没有意识推理的情况下做出快速、往往准确的判断，有时能够发现纯分析方法可能无法识别的模式或异常。vii 人类还拥有批判性思维的技能，这是一种更慢、更慎重的推理过程，卡尼曼将其描述为复杂问题解决和决策任务所必需的。这种直觉和推理的结合是人类独有的，使人类分析师能够快速实时评估新信息，并具有对准确分析至关重要的深刻背景理解。viii
视觉感知是否很奇怪？ -Müller-Lyer幻觉和...
2 Kahneman（2011）：“现在您已经测量了线条，您 - 您的系统2，有意识的是您称为'我 - 有一个新的信念：您知道行是平等的[…]，但您仍然将底线视为更长的底线。您选择相信测量值，但您不能阻止系统1做事；尽管您知道它们是平等的，但您不能决定将线路视为平等。要抵制幻觉[…]，您必须学会不信任鳍时对线条的印象。要实施该规则，您必须能够识别虚幻的模式并回忆您对此的了解。如果您可以做到这一点，那么您将永远不会被穆勒 - 莱er幻觉所欺骗。，但是您仍然会认为一行比另一行更长。”
在快速进步的情况下管理极端的AI风险
Yoshua Bengio Mila -Quebec AI研究所，蒙特罗张教大学AI国际治理研究所，张教大学shai Shaiv-Shalev-Shwartz，耶路撒冷吉利安·吉利安·哈德菲尔德大学多伦多，施瓦茨·雷斯曼学院。技术与社会，矢量研究所。不列颠哥伦比亚省杰夫·克莱恩大学，载体学院Tegan Maharaj大学多伦多大学，Schwartz Reisman Inst。技术与社会，矢量研究所。Frank Hutter Ellis Institute t ubingen，弗里伯格·阿利姆·吉纳斯大学卖出牛津·希拉·希拉·希拉·麦克拉斯大学多伦多，施瓦茨·雷斯曼学院。技术与社会，矢量研究所。Qiqi Gao东部中国政治学与法律大学Ashwin Acharya Rand公司David Krueger剑桥大学ANCA DRAGAN DRAGAN UC BERKELEY UC BERKELEY PHILIP UNIOPYS OXFORD FORDER OXFORD StUART Stuart Russell UC Berkeley Daniel Daniel Daniel Kahneman公立与国际事务学院学院，大学Qiqi Gao东部中国政治学与法律大学Ashwin Acharya Rand公司David Krueger剑桥大学ANCA DRAGAN DRAGAN UC BERKELEY UC BERKELEY PHILIP UNIOPYS OXFORD FORDER OXFORD StUART Stuart Russell UC Berkeley Daniel Daniel Daniel Kahneman公立与国际事务学院学院，大学
我们学到多少？测量通过选择与贝叶斯更新的对称和不对称偏差
ilke aydogan：i.aydogan@ieseg.fraurélienbaillon：baillon@em-lyon.com emmanuel kemel：emmanuel.kemel@gemel@greg-hec.com chen li：c.li@ese@ese.eur.nl，我们感谢Peter Wakker和Han Bleichrodt和Han Bleichrodt的帮助和讨论。Baillon承认NWO Vidi Grant 452-13-013的财务支持。Aydogan承认该地区Haut-De-France（2021.00865 Clam）和欧盟的Horizon Horizon Europe Research and Innovation计划，根据Grant协议（101056891具有能力）。li感谢NWO Veni Grant VI.Veni.191E.024的财务支持。1 See, for instance, Phillips and Edwards ( 1966 ), Edwards ( 1968 ), Tversky and Kahneman ( 1974 ), El-Gamal and Grether ( 1995 ), Oswald and Grosjean ( 2004 ), Möbius, Niederle, Niehaus, and Rosenblat ( 2022 ), Bén- abou and Tirole ( 2016 ), Ambuehl and Li ( 2018 ).
经济理论及其相互对立的解释
3 最有名的替代标准理论的竞争者可以说是卡尼曼和特沃斯基的前景理论。然而，这一理论也经过了修改和完善，对于所谓的“理论”的功能形式，并没有达成共识。有关正在进行的辩论，请参阅 Bernheim 和 Sprenger (2020) 以及 Abdellaoui 等人 (2020)，他们批评了前一篇论文，但也承认累积前景理论存在许多描述性缺陷。同样，半双曲线消费随时间变化的模型也因其经验上的缺陷而受到批评（Benhabib 等人，2010 年）。最后，许多实验结果似乎过于脆弱，无法作为稳健理论的基础（例如，参见 Grimm 和 Mengel (2010) 关于最后通牒博弈的论文，以及 Hertwig、Barron、Weber 和 Erev (2004) 关于小概率的作用的论文）。
计划 - 索菲：神经符号计划体系结构
近年来，人工智能（AI）的概念引起了人们的关注，基于AI的工具越来越多地融入了我们的日常生活中。随着这一研究的吸引力，中心的一个核心之一是，端到端的机器学习或符号AI方法是否可以导致有效的AI模型，或者是否需要将这些技术集成到协同的系统中。我们相信成为最有希望的整合途径。为此，我们介绍了神经象征性建筑的专业化，即Sofai（慢速和快速AI），灵感来自D. Kahneman的著作“ Thinking，Thinking，Fast and Slow and Slow”的认知框架。我们的系统旨在解决各种场景中的计划问题，并在经典环境中具有特定的效果。计划 - 索菲利用多种计划方法，每种方法具有独特的特征，并将其归类为快速或缓慢的，同时纳入了治理的元认知过程。最后，我们评估了该系统针对最先进的计划的性能，这表明我们的解决速度和计划的最佳性之间的平衡表现出了坚实的平衡。