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World File Search System家长制
算法的家长制：自主与自动化
人工智能（AI）融入医疗保健中代表了一个重大的技术进步，具有彻底改变临床实践的潜力。随着AI工具在决策中变得越来越普遍，自主和自动化之间的张力将变得越来越明显。，尽管AI可以在效率和准确性方面提供可观的好处，但它也引起了人们对患者和医师的自治潜在丧失的担忧。通常鼓励患者在医疗保健决策中发挥积极作用，他们的自治意识对于维持动机和遵守治疗至关重要。同样，医生依靠自己的自主权来满足自己的职业生活，并具有意义和尊重。随着AI模型扮演更多的决策角色，有可能将医疗保健动态转移到“算法的家长式主义”模型中，在这种模型中，AI可能被认为是无误的。这种转变需要仔细考虑如何平衡AI的使用与保存人类代理。对患者和临床医生的AI素养将是安全人机相互作用的重要支柱，同时需要对AI在医疗保健中的情感和心理影响进行进一步研究。随着社会进入这个新的辅助医学时代，指导和道德框架对于确保技术安全增强医疗保健至关重要，同时保持健康的患者饮用者关系。关键字：人机互动；人类计算机相互作用；医生关系；人工智能;乳腺癌
老年糖尿病与家长制跷跷板模式
摘要 糖尿病前期是糖尿病发展的风险因素，本身并不是一种疾病。糖尿病前期的患病率随着年龄的增长而增加，在美国，75 岁以上的人群中患病率接近 50%。虽然改变生活方式和治疗可能会使那些未来很多年的人受益，但不太可能使预期寿命有限的患者受益。尽管如此，英国和其他地方的一些高龄患者仍被贴上了糖尿病前期的标签。虽然理想的做法是在进行任何潜在异常血液检测之前仔细考虑其影响，但在常规实践中这并不总是可行的。在本文中，我们讨论了临床医生在管理高龄患者糖尿病前期血液检测时采用的务实、合乎道德的方法。我们认为，在决定告知哪些患者他们可能被贴上糖尿病前期标签时，应使用家长制的“跷跷板”模式。那些可能从标签中受益的患者应该被告知，而那些不会受益的患者则不应该被告知。如果利弊不明确，应与个别患者深入讨论结果及其潜在意义。我们不主张向任何患者隐瞒信息。相反，我们建议临床医生根据患者的具体情况来了解糖尿病前期与患者的相关性，并在告知他们之前考虑利弊。这种方法除了糖尿病前期外，还可能用于其他先决条件和风险因素。
技术家长制：测量量表的发展和验证
技术的重点：福利意图如何调节TP的影响？在透明度和支持之间达到适当的平衡对于智能产品的接受至关重要（Rochi，2023； Venkatesh，2022）。透明度不足会导致人身控制的丧失（Botti＆Iyengar，2006年），而过度支持可能导致信息超负荷（Schein＆Rauschnabel，2023）。此外，用户与智能产品之间的相互交流（互动性）对感知的侵入性产生负面影响（Lucia -Palacios＆Pérez -López，2021年）。对于智能产品也是如此，在这种产品中，未经请求的建议可以导致消费者忽略技术建议并触发回旋镖效果（Feng＆Magen，2016）。因此，Rochi（2023）提出，提供更多的支持最初提高了感知的有用性，但是在某种程度上，它达到了峰并开始下降，从而产生了倒立的U形效应。TP的福利维度与其他两个维度之间的相互关系需要进一步研究。
张夏准《产业政策的政治经济学》
引言 1.1 效率：政府失灵文献 1.1.1 公共物品 1.1.2 非竞争性市场 1.1.3 外部性 1.2 道德：家长制和契约主义 1.2.1 家长制和契约主义 1.2.2 国家应该做什么？ 1.2.3 一些思考 1.3 意图：政治经济学文献 1.3.1 自治国家方法 1.3.2 利益集团方法 1.3.3 自私自利的官僚方法 1.3.4 总结 1.4 能力：政府失灵文献 1.4.1 信息问题 1.4.2 寻租 结论
动态经济中的位置偏好和效率
摘要。本文基于内生增长模型，描述了位置偏好不会引起跨期扭曲的条件，并推导出在这些条件不满足的情况下的最佳税收政策反应。在我们的模型中，个人在消费和财富方面都具有位置性，相对关注部分反映了与其他国家人民的比较，我们区分了（传统）福利主义政府和不尊重位置偏好的家长制政府。我们还将分析扩展到多国框架，并表明地方家长制政府之间的纳什竞争导致全球社会最优，而地方福利主义政府之间的纳什竞争则不会。
动态经济中的位置偏好和效率
摘要。本文基于内生增长模型，描述了位置偏好不会引起跨期扭曲的条件，并推导出在这些条件不满足的情况下的最佳税收政策反应。在我们的模型中，个人在消费和财富方面都具有位置性，相对关注部分反映了与其他国家人民的比较，我们区分了（传统）福利主义政府和不尊重位置偏好的家长制政府。我们还将分析扩展到多国框架，并表明地方家长制政府之间的纳什竞争导致全球社会最优，而地方福利主义政府之间的纳什竞争则不会。
医学和... 中的“民主化”人工智能
大数据应用和机器学习软件，通常称为人工智能 (AI)，不仅仅是改善通信和数据交换、优化工作流程或实现社会商品化的工具。相反，这些工具被视为一种新的、当然是更好的生活方式的推动者。大科技不仅仅是销售产品或服务；它致力于让世界变得更美好 (Daub, 2020 )。我们在医学和医疗保健领域的数字技术和人工智能讨论中看到了类似的趋势。数字技术被开发并用于各种诊断和治疗实践，例如健康数据管理、图像识别、决策支持系统和辅助技术 (Briganti and Le Moine, 2020 ; Mishra, 2022 )。在这些技术的讨论中，诸如“颠覆”（Rubeis，2020）和“革命”（Topol，2012）等价值观念浓厚的术语尤为突出。最近，“民主化”一词也被添加到这个列表中。Eric Topol 是医学和医疗保健领域 AI 讨论中最杰出的发言人之一，他认为这些技术将改变医疗实践和医疗保健系统结构，从而使医学民主化（Topol，2012；Topol，2015；Steinhubl 和 Topol，2018；Topol，2019）。从这个角度来看，AI 不仅仅是一种改善孤立医疗实践的新工具。按照 Topol 的说法，最终目标是“深度同理心”（Topol，2019）。深度同理心是指优化数据使用和工作流程，让医生从耗时且机械的任务中解放出来，从而有更多空间专注于与患者的关系 (Topol, 2019)。Topol 将深度同理心描述为数字化与民主化相结合的过程的顶峰。此次讨论的另一个关键方面是患者对个人健康数据的所有权、控制权和访问权。Topol 将“医生为保持对患者数据的控制而采取的压制性力量”与家长制联系起来 (Topol, 2019, p.270)，并声称“随着消费者不仅仅是生成信息，而且拥有信息，医疗家长制将会逐渐消失”(Topol, 2019, p.24)。从这个角度看，患者作为消费者和数据所有者被赋予了权力，可以平等地面对医疗保健专业人员。Topol 所称的这种“深度医学”是由人工智能技术和大数据的使用实现的。然而，在正在进行的关于医学和医疗保健领域人工智能的辩论中，民主化这一术语的这种特殊用法并未得到普遍认同。当医疗专业人员工作流程的优化和患者赋权融合在一起时，我们将彻底摆脱家长制，从而使医学民主化。“民主化人工智能”是一个模糊的术语，涵盖了各种含义、问题和愿景。它的使用在两个极点内以细微差别延伸，每个极点都反映了对生物医学技术的力量及其在创新过程中的作用的相互竞争的理解（Timmermans 和 Berg，2003 年；Metzler 和 Åm，2022 年）。一极包括将人工智能定义为可以民主化医学和医疗保健的变革推动者。医学和医疗保健是应该变得更加民主的对象，数据