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您会接受 AI 建议吗？预测 AI 辅助决策中的人类行为
互联网用户每天都会在网上做出许多决策。随着近年来人工智能的快速发展，人工智能辅助决策（由人工智能模型提供决策建议和信心，而人类做出最终决策）已成为人机协作的新范式。在本文中，我们旨在定量了解人类决策者是否以及何时会采纳人工智能模型的建议。我们通过将人类决策者在每个决策任务中的认知过程分解为两个部分来定义人类行为模型空间：效用部分（即评估不同动作的效用）和选择部分（即选择要采取的动作），然后我们在模型空间中执行系统搜索以确定最适合现实世界人类行为数据的模型。我们的研究结果强调，在人工智能辅助决策中，人类决策者的效用评估和行动选择受到他们自己对决策任务的判断和信心的影响。此外，人类决策者表现出在效用评估中扭曲决策信心的倾向。最后，我们还分析了随着决策的利害关系不同，人类对人工智能建议的采纳行为的差异。
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为什么这很重要？• 由于 800xA 模拟器的非仿真性质，操作员培训课程和控制应用研究是在与生产系统完全相同的环境中进行的 • 结合 ABB Ability™ 过程电力模拟器，最终用户可以模拟整个工厂（即使在设计阶段），并评估过程和电网系统之间的影响 • 决策者可以在规划阶段运行模拟场景以优化设备设计和控制策略 • 生命周期模拟器可用于虚拟调试并在调试之前培训工厂人员 • 操作员和决策者可以研究他们的设备在预期条件和场景下的行为，而不会影响工厂
一位贵族说政府“陷入困境”，这是千真万确的
但在另一个无益的两极分化中，公众言论越来越被对没有数据支持的奇思妙想的信仰所扭曲，或者被政策制定者所扼杀，他们拒绝相信不符合他们议程的有说服力的、黯淡的数据。决策者可能会说，这些严峻的数字在撒谎，或者他们“不认识它们”，但这需要一个有组织的“谎言”，一个像 mRNA 阴谋论者所青睐的大谎言，因为每个医疗服务信号都亮着红灯。服务正在萎缩，从每一个数据点来看都是如此；卫生和社会护理工作者感到失望（doi:10.1136/bmj.p288 doi:10.1136/bmj.p298 doi:10.1136/bmj.p272doi:10.1136/bmj.p301），并转向工业行动以发出自己的声音（doi:10.1136/bmj.p282）。19 20 12 21 22
南澳大利亚的绿铁与钢战略 澳大利亚繁荣资源 凝胶655 SA氢探索更新发现天2024
•所有36个关键矿物质和战略材料•氢生产和存储•可再生能源•碳捕获和存储•提供了对行业和政策制定者可以使用的资源潜力的首次通过估计
应对威权国家不对称挑战
对于试图阻止或惩罚来自中国、俄罗斯和其他专制国家的不对称挑战的美国领导人和政策制定者来说，信息一直是一种未得到充分利用的工具。北京和莫斯科对信息工具的反应比对军事、经济和外交工具的反应更为消极，尤其是那些挑战政权对信息控制的信息工具。美国政策制定者应专注于批评审查制度，倡导信息获取自由，并使用技术或网络手段破坏专制国家的信息/通信控制。这样做为美国及其民主盟友提供了一个机会，可以平衡专制国家旨在操纵民主社会开放信息环境的做法，以及针对专制政权依赖信息控制来维持权力的工具。
探索政策周期中公民参与的新领域讨论文件
全球化、数字化、人口结构变化和生态相互依存的趋势不断加速，这意味着政策制定者越来越需要在动荡、不确定、复杂和模糊的条件下解决嵌套和相互关联的政策问题。虽然“日常”政策问题仍然占据了政策制定者相当一部分注意力，并且将始终受益于公民参与，但在解决“根本”政策选择时，包容性和有意义的公民参与变得至关重要。事实上，这些复杂的政策问题没有简单的“正确”或“错误”的解决方案，而是涉及在社会不同群体、地区和国家之间权衡长期和短期的决策。然而，正如 2024 年经合组织信任调查显示的那样，在这些复杂问题上，重新获得公民对机构的信任的回旋余地也是最大的。
买入欧洲现金股权交易趋势
“在整个欧洲的销量较低，看到买方公司与做市商建立直接双边关系并不奇怪，尤其是在系统的，不包括 /低投资者Alpha的系统性现金流交易领域。< / div>。< / div>以T Rowe价格，我们非常密切地监控执行格局，并在我们认为这对我们的执行结果有益时与类似商人（例如做市商）进行互动。但是，我们也采取非常周到的方法来确保我们代表我们的基础客户实现最佳执行，因为我们的许多流动都有细微差别，这些差异并不总是为市场建设者的工作流提供。” - 埃文·坎威尔（Evan Canwell），股票交易者和市场结构分析师，T Rowe Price