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探索员工依赖...
摘要人工智能中的快速和前所未有的增长，特别是在生成人工智能（Genai）中，对我们日常生活的各个方面产生了深远的影响，包括我们执行任务和在工作场所中分享知识的方式。尽管对这些AI工具提供的生产率提高了生产率以及围绕其使用的道德问题的实质性研究，但生成AI对员工知识转移的特定影响仍然没有得到充实的影响。知识转移是组织成功的关键方面，涵盖了专业知识和信息的共享。这项研究通过研究如何增加对生成AI工具的依赖来重塑传统知识交流方式，从而解决了文献中的差距。通过对经常在工作中使用生成AI的员工进行半结构化访谈，本研究旨在更深入地了解知识转移过程的变化。关注的关键领域包括AI工具如何增强或替换人类到人类知识共享，过度依赖AI生成的信息的潜力以及对组织学习和协作的影响。这项研究使用了一种定性方法，并找到了两组机制，通过这些方法依赖Genai会影响知识传递：支持机制和限制机制。支持机制包括提高生产率和便利性，从而通过移动知识来源和促进外部化来增强知识转移。这项研究有助于理解Genai在知识转移过程中的双重作用。另一方面，限制机制突出了Genai在同事互动方面的便利驱动的降低的协作和社会化。调查结果表明，尽管Genai可以使知识转移受益，但过度依赖可能会阻碍批判性思维，创造力和共享知识的质量。关键字：生成AI，知识转移，过度依赖，协作，社会化，知识转移过程。
适当依赖人工智能建议
MAX SCHEMMER，德国卡尔斯鲁厄理工学院 NIKLAS KÜHL，德国卡尔斯鲁厄理工学院 CARINA BENZ，德国卡尔斯鲁厄理工学院 ANDREA BARTOS，德国卡尔斯鲁厄理工学院 GERHARD SATZGER，德国卡尔斯鲁厄理工学院
机器理论：人们何时依赖算法？
Jennifer M. Logg，哈佛大学哈佛商学院 作者感谢 Don A. Moore、Leif D. Nelson、Cameron Anderson 和 Michael A. Ranney 提供的有益评论和见解。还要感谢 Clayton Critcher、Linda Babcock 和 Rick Larrick，以及哈佛商学院谈判、组织与市场部门、宾夕法尼亚大学沃顿商学院运营、信息与决策系、卡内基梅隆大学社会与决策科学小组、伦敦政治经济学院公共政策系和加州大学洛杉矶分校安德森管理学院行为研讨会提供的深思熟虑的反馈和讨论。感谢 Jeff Hannon 慷慨招募在国家安全领域工作的参与者。感谢 Berkeley Dietvorst 慷慨分享实验材料。感谢情报高级研究计划活动 (IARPA)、加州大学伯克利分校哈斯商学院论文奖学金和哈斯商学院行为实验室的慷慨资助。感谢 Isaac Weinberg 和 Julia Prims 的研究协助。有关本文的通信请寄至 Jennifer M. Logg，哈佛商学院，哈佛大学，贝克图书馆，彭博中心 433，哈佛商学院，马萨诸塞州波士顿 02163。电子邮箱：jlogg@hbs.edu
为什么长期能源安全依赖可再生能源
一些关键的调整可能会有所帮助。更多的数字化流程、更多的资源以及不同部门之间职责的明确简化，可以提高许可流程的效率和速度。我们还必须承认，生物多样性的考虑阻碍了项目的进展。虽然当然必须尊重对当地环境的影响，但我们现在迫切需要关注对公众利益影响最大的问题，并且必须优先考虑能源安全。通过这些调整，整个许可流程最多应持续两年。
依赖性的依赖计算的一致性
没有可区分性（DCOI）的依赖性计算使用依赖性跟踪来识别类型转换期间的无关参数，并使用没有可区分的参数，以实现与相同统一机制的运行时间和编译时间无关。dCOI还通过使用由观察者级别索引的命题平等类型来内部化有关无法区分性的推理。作为DCOI是一种纯类型系统，先前的工作仅建立了其句法类型的安全性，证明其用作具有依赖类型的编程语言的基础。但是，尚不清楚该系统的任何实例是否适合用作定理的类型理论。在这里，我们确定了一个合适的实例DCOI 𝜔，该实例具有无限的谓词宇宙层次结构。我们表明DCOI 𝜔在逻辑上是一致的，正常的，并且该类型的转换是可决定的。我们使用COQ证明助手机械化了所有结果。
印度对电动汽车的依赖
印度转型国家机构 (NITI Aayog) 是根据 2015 年 1 月 1 日的一项联邦内阁决议成立的。NITI Aayog 是印度政府的首要政策“智囊团”，提供方向性和政策性意见。在为印度政府制定战略和长期政策和计划的同时，NITI Aayog 还向中央和各邦提供相关技术建议。印度政府根据其改革议程，成立了 NITI Aayog 来取代 1950 年成立的计划委员会。这样做是为了更好地满足印度人民的需求和愿望。与过去相比，NITI Aayog 发生了重大变革，它是印度政府的典型平台，旨在让各邦为了国家利益而共同行动，从而促进合作联邦制。