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反事实理性：游戏理论的因果方法
在人类决策中的理性行为和非理性行为之间的紧张关系已在从哲学到心理学，神经科学再到行为经济学的广泛学科中得到认可。多代理相互作用的模型，例如冯·诺伊曼（Von Neumann）和摩根斯特恩（Morgenstern）的预期效用理论和纳什（Nash）的游戏理论，为代理在寻求理性时应如何行事提供了严格的数学框架。然而，理性假设受到了广泛的挑战，因为人类决策通常是非理性的，受偏见，情感和不确定性的影响，在某些情况下甚至可能会产生积极影响。行为生态学试图解释这种非理性行为，包括卡尼曼的双重过程理论和Thaler的裸露概念，并说明了与理性的偏差。在本文中，我们通过因果关系分析了这种张力，并开发了一个框架，该框架说明了理性和非理性的决策，我们将其称为因果游戏理论。然后，我们引入了一个称为反事实理性的新颖概念，该概念允许代理人做出选择，以利用其非理性倾向。我们将NASH均衡的概念扩展到反事实的行动，并表明，根据标准游戏理论，反事实行动之后的策略占据了策略。，当并非所有有关其他代理的信息都可用时，我们进一步开发了一种算法来学习此类策略。
QJE-Machine-Gearning-for-Hypothesis Generation ...- cdn
*这是芝加哥展位工作论文的修订版22-15“算法-MIC行为科学：机器学习是科学发现的工具。”我们非常感谢Alfred P. Sloan基金会，Emmanuel Roman和芝加哥大学应用人工智能中心的支持，我们感谢Stephen Billings慷慨共享数据。For valu- able comments we thank Andrei Shleifer, Larry Katz, and five anonymous refer- ees, as well as Marianne Bertrand, Jesse Bruhn, Steven Durlauf, Joel Ferguson, Emma Harrington, Supreet Kaur, Matteo Magnaricotte, Dev Patel, Betsy Levy Paluck, Roberto Rocha, Evan Rose, Suproteem Sarkar, Josh Schwartzstein, Nick Swanson, Nadav Tadelis, Richard Thaler, Alex Todorov, Jenny Wang, and Heather Yang, plus seminar participants at Bocconi, Brown, Columbia, ETH Zurich, Har- vard, the London School of Economics, MIT, Stanford, the University of California Berkeley, the University of Chicago, the University of宾夕法尼亚州，多伦多的大学，2022年的行为经济学年度会议和2022年NBER夏季研究所。对于数据和分析的宝贵帮助，我们感谢Celia Cook，Logan Crowl，Arshia Elyaderani，尤其是Jonas Knecht和James Ross。这项研究由芝加哥大学社会和行为科学机构审查委员会（IRB20-0917）审查，并被认为是豁免，因为该项目依赖于公共数据源的次要分析。所有意见和任何错误都是我们自己的。
利用AI驱动的轻推理论来增强手卫生的依从性：为未来的感染控制铺平道路
手卫生对于预防感染至关重要，但是在医疗保健，学校和社区中保持合规性仍然具有挑战性。尽管有强有力的证据，但由于认知障碍，人手不足，资源有限和抗菌素耐药性而导致失误。行为科学强调了时间限制和影响依从性的认知偏见，其合规率低至40％。Nudge理论通过使用视觉或听觉提示（如听觉提示）来鼓励手动卫生而不施加严格的法规，从而提供了有希望的解决方案。最近的创新将人工智能（AI）与轻推，通过实时反馈提高合规性。AI驱动的系统，例如智能分配器和可穿戴设备，在关键时刻使用视觉或听觉提示提供了提醒。例如，当医护人员进入患者的房间，促使手动卫生时，分配器可能会点亮或发出声音。研究表明，这些AI驱动的干预措施显着提高了依从性，在某些情况下，利率最高为30％。AI还可以分析不合规的模式，在高风险时期内部署个性化的轻推。将轻推理论与游戏化（例如基于团队的竞争和奖励）相结合，进一步加强了积极的习惯。但是，在印度等国家实施AI解决方案面临挑战，包括资源有限，对新技术的抵抗和文化障碍。尽管有障碍，但将AI驱动的轻推与行为策略相结合有可能改变手部卫生实践。这种方法促进了问责制，降低了感染率，并通过将遵守符合纳入日常工作，从而确保更安全的患者护理，为感染控制的可持续改善铺平了道路。
Outlook
Umans拥有强大的感官套件。大多数人通过声音，气味，触摸，口味，温度和痛苦体验世界，但视力最高。2016年对英国成年人的调查发现，平均而言，人们宁愿生活4。6年，而不是看不到的10年（J. Enoch等人。Jama Ophthalmol。137，1317–1320; 2019）。暂时想一想：这些大多数健康，富有的成年人愿意为自己的视线付出超过五年的生活。这是一个统计数据，它捕捉了视力的重要性，但也经常伴随失去它的恐惧。表现出如此强烈的感觉，为预防和治疗视力丧失的工作规模不足为奇。与年龄相关的黄斑变性（AMD）的疗法，是50岁以上的人的失明原因，是发展正常。对于被称为地理萎缩的晚期形式，2023年进步促进药物的到来是一个分水岭。改进的选项很可能随之而来，包括细胞疗法（请参阅第14页）。AMD治疗通常需要直接注射眼球 - 基因疗法可能会颠覆的不适感（S4）。对于已经失去视力的人们，英国达勒姆大学的神经科学家塔勒（Thaler）认为，应该广泛教授回声定位以帮助改善其生活质量（S10）。预防视力障碍也有进展。无论是在家还是在太空中，眼睛健康显然都是优先事项。对于患有遗传疾病视网膜炎的人，有时甚至超过开发人员的期望（S7），光学网络技术的临床试验甚至超出了其开发人员的期望。早期诊断为由人工智能提供支持的眼睛状况，随着技术在印度和泰国认真推出（S12），可能会终于逐渐成长（S12）。盘旋在我们的头顶上，正在努力解决NASA的长期空间飞行“红色风险”之一，并防止国际空间站上的宇航员失去视力（S2）。我们很高兴地感谢Astellas Pharma在产生这种前景方面的财政支持。一如既往，自然保留了所有编辑内容的全部责任。
解开商业秘密和人工智能的法律复杂性
随着生成式人工智能工具的广泛采用，一些评论员认为商业秘密法是保护创新的最佳手段。寻求商业秘密法来保护人工智能表面上很有吸引力。美国法院驳回了人工智能可能是专利发明或版权作品的唯一发明人或创造者的观点[1]，而生成式人工智能的各个方面可能难以克服专利资格、书面描述、实现和新颖性障碍。[2]相比之下，《保护商业秘密法》并不要求人类创造者：它将“所有者”定义为“拥有商业秘密的合法或公平所有权或许可的个人或实体”。[3] DTSA 还将“商业秘密”定义为广泛包括所有形式和类型的信息——只要它符合下面讨论的某些要求。[4]此外，商业秘密不需要预先披露或申请费用。但是，商业秘密法是否是保护公司生成性人工智能创新的万能解决方案？虽然商业秘密保护可能适用于所有形式的信息，但这种覆盖范围可能会使识别信息和任何后续盗用变得困难。此外，受保护的信息还必须受到公司“合理措施的约束，以保持此类信息的秘密性”，并且“从不为其他人所知，并且无法通过适当手段轻易确定，从而获得实际或潜在的独立经济价值，而其他人可以通过披露或使用信息获得经济价值。”[5] 这些要求也为保护设置了障碍，至少引发了人们对商业秘密法是否始终是保护这些创新的最佳工具的质疑。下面，我们将探讨对人工智能的要求并确定其特有的问题。所有形式的信息毫无疑问，商业秘密法目前为保护人工智能创新提供了一些好处，包括不需要人类参与秘密信息的创建。但即使是这种区别也需要进一步分析。尽管美国哥伦比亚特区地方法院去年 8 月在泰勒诉珀尔马特案中驳回了对人工智能的版权保护，但该案的独特之处在于，所谓的版权作品中没有人类的参与。[6]法院明确保留了以下可能性：
糖尿病和血糖变异性增加了肾移植后的30天再入院率
1。Jencks SF，Williams MV，Coleman EA。 在医疗保险费用服务计划中的患者之间进行了重新培训。 n Engl J Med。 2009; 360（14）：1418-1428。 2。 Umpierrez GE，Isaacs SD，Bazargan N，You X，Thaler LM，Kitabchi AE。 高血糖：未诊断糖尿病患者的院内致命的独立标记。 J Clin内分泌Metab。 2002; 87（3）：978-982。 3。 Williams LS，Rotich J，Qi R等。 入院高血糖对急性缺血性中风的死亡率和成本的影响。 神经病学。 2002; 59（1）：67-71。 4。 Foo K，Cooper J，Deaner A等。 单个血清葡萄糖测量可以预测整个急性冠状动脉综合征的不良结果。 心。 2003; 89（5）：512-516。 5。 Whitcomb BW，Pradhan EK，Pittas AG，Roghmann MC，Perencevich En.ImpactofadiserfasshypardimenshyperglyperglycemiaonhospitallitaliceInvariousInvarious重症监护病房人口。 Crit Care Med。 2005; 33（12）：2772-2777。 6。 医疗保险和医疗补助服务中心。 还原计划。 2022年1月7日访问。https：// wwwcmsgov/wwwcmsgov/medicare/medicare-fee-for-service-payment/acuteInpatientpps/readmissions-reduction-reduction-recragram 7。 Saghafian S，Hopp WJ。 公开报告可以治愈医疗保健吗？ 质量透明度在改善患者提供者对齐方面的作用。 操作res。 2020; 68（1）：71-92。 8。 Saghafian S，Hopp WJ。 NAM视角。 9。Jencks SF，Williams MV，Coleman EA。在医疗保险费用服务计划中的患者之间进行了重新培训。n Engl J Med。2009; 360（14）：1418-1428。 2。 Umpierrez GE，Isaacs SD，Bazargan N，You X，Thaler LM，Kitabchi AE。 高血糖：未诊断糖尿病患者的院内致命的独立标记。 J Clin内分泌Metab。 2002; 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33（12）：2772-2777。 6。 医疗保险和医疗补助服务中心。 还原计划。 2022年1月7日访问。https：// wwwcmsgov/wwwcmsgov/medicare/medicare-fee-for-service-payment/acuteInpatientpps/readmissions-reduction-reduction-recragram 7。 Saghafian S，Hopp WJ。 公开报告可以治愈医疗保健吗？ 质量透明度在改善患者提供者对齐方面的作用。 操作res。 2020; 68（1）：71-92。 8。 Saghafian S，Hopp WJ。 NAM视角。 9。J Clin内分泌Metab。2002; 87（3）：978-982。 3。 Williams LS，Rotich J，Qi R等。 入院高血糖对急性缺血性中风的死亡率和成本的影响。 神经病学。 2002; 59（1）：67-71。 4。 Foo K，Cooper J，Deaner A等。 单个血清葡萄糖测量可以预测整个急性冠状动脉综合征的不良结果。 心。 2003; 89（5）：512-516。 5。 Whitcomb BW，Pradhan EK，Pittas AG，Roghmann MC，Perencevich En.ImpactofadiserfasshypardimenshyperglyperglycemiaonhospitallitaliceInvariousInvarious重症监护病房人口。 Crit Care Med。 2005; 33（12）：2772-2777。 6。 医疗保险和医疗补助服务中心。 还原计划。 2022年1月7日访问。https：// wwwcmsgov/wwwcmsgov/medicare/medicare-fee-for-service-payment/acuteInpatientpps/readmissions-reduction-reduction-recragram 7。 Saghafian S，Hopp WJ。 公开报告可以治愈医疗保健吗？ 质量透明度在改善患者提供者对齐方面的作用。 操作res。 2020; 68（1）：71-92。 8。 Saghafian S，Hopp WJ。 NAM视角。 9。2002; 87（3）：978-982。3。Williams LS，Rotich J，Qi R等。入院高血糖对急性缺血性中风的死亡率和成本的影响。神经病学。2002; 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68（1）：71-92。 8。 Saghafian S，Hopp WJ。 NAM视角。 9。2003; 89（5）：512-516。5。Whitcomb BW，Pradhan EK，Pittas AG，Roghmann MC，Perencevich En.ImpactofadiserfasshypardimenshyperglyperglycemiaonhospitallitaliceInvariousInvarious重症监护病房人口。Crit Care Med。2005; 33（12）：2772-2777。6。医疗保险和医疗补助服务中心。还原计划。2022年1月7日访问。https：// wwwcmsgov/wwwcmsgov/medicare/medicare-fee-for-service-payment/acuteInpatientpps/readmissions-reduction-reduction-recragram 7。Saghafian S，Hopp WJ。公开报告可以治愈医疗保健吗？质量透明度在改善患者提供者对齐方面的作用。操作res。2020; 68（1）：71-92。8。Saghafian S，Hopp WJ。NAM视角。9。质量透明度在医疗保健中的作用：挑战和潜在解决方案。2019。2019。Axelrod DA，Schnitzler MA，Xiao H等。对当代肾脏移植实践的经济评估。Am J移植。2018; 18（5）：1168-1176。 10。 Wolfe RA，McCullough KP，Leichtman AB。 对等待名单和移植患者的生存模型的可预测性：计算Lyft。 Am J移植。 2009; 9（7）：1523-1527。 11。 Wolfe RA，Ashby VB，Milford EL等。 对所有透析患者死亡率的比较，等待移植的透析患者以及第一次尸体移植的接受者。 n Engl J Med。 1999; 341（23）：1725-1730。 12。 美国卫生与公共服务部。 器官采购和移植网络。 2021年12月7日访问。https：// optntranstlanthrsagov/data/view-data-reports/build-advanced/2018; 18（5）：1168-1176。10。Wolfe RA，McCullough KP，Leichtman AB。对等待名单和移植患者的生存模型的可预测性：计算Lyft。Am J移植。2009; 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