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人工智能环境下虚拟领导力建设的伦理原则
在信息化发展的新阶段，大数据已经成为十分重要的战略资源。随着大数据体系框架的构建，人工智能的发展有了更多的“可参考数据”。因此，我们引入一个新的思考领域，即人工智能环境下服务与决策的价值。本文选择后者“决策价值”的视角，对人工智能介入人力资源管理领导力的情形进行伦理透视。人工智能是“非理性的社会人”[1]。作为科学决策的对象，人工智能作为“半理性的人”，如果进入全人类的工作群体，会产生什么样的影响？在科技发展的今天，虚拟团队的组建具有跨时间、跨空间、跨地域的特点。对于这种领导决策，Penny Pullan、沈晓斌等学者将其概括为“虚拟领导”，这种领导决策导致信息和领导力的对称性。人工智能的介入成为了一种非常有效的补贴手段。当然，它的介入也带来了一些人与机器之间的伦理冲突。本文正是基于这样的探讨。
预测共同农业政策职位的影响...
摘要。这项研究的目的是通过估计农民在采用有机农业实践和生态习惯时估算农民的反应，对2020年后共同农业政策（CAP）中所采取的农业环境措施的潜在影响进行实质性评估。这项研究是通过基于积极的数学编程（PMP）的基于代理的模型（ABM）进行的。ABM促进了农民之间的相互作用的模拟，从而可以分析农场异质元素。PMP方法论为农民的经济驱动力增加了非理性的尺寸。使用2019年农场会计数据网络（FADN）数据对该模型进行校准，该数据针对意大利的Emilia Romagna地区。我们的发现揭示了对土地使用的重大影响，谷物栽培的谷物培养有利，有利于蛋白质和饲料作物。此外，观察到结构性转移，特别是小型农场数量的减少。我们还评估了环境和经济的影响，观察到CO 2相当于每公顷的排放量，供水需求的增加以及农场之间的整体经济稳定，如每公顷毛利率的变化所表明。
经济的（不幸的）复杂性 - 奥里斯卡尼
当前的金融危机给经济学带来了巨大的压力。古典经济学是 20 世纪 50 年代和 60 年代形成的一种理论，至今仍影响着许多经济学思想。它的基础是经济均衡和理性预期的假设。理论上，不受管制的市场应该是有效的：价格忠实地反映基本价值，而市场则确保资源的最佳配置。任何错误定价或预测错误都应该由经济主体迅速纠正，因为他们完全理性，对世界所有未来状态及其概率了如指掌。因此，这些均衡的市场应该是稳定的：危机只能由外部事件（如自然灾害、恐怖袭击或政治动荡）引发，而绝不会由市场本身的动态（如投机或复杂的金融工程）引发。然而，这与大多数金融危机（包括最近的金融危机）形成了鲜明对比，这些金融危机似乎都是由非理性的市场泡沫引起的。古典经济学深深影响了政府机构和金融机构中许多高层的决策者。过去 20 年的放松管制
货币幻觉下的经济增长
货币幻觉这一术语指的是人们混淆名义量和实际量的一种现象。普遍认为这一术语是由欧文·费雪创造的，他曾用一整本书来探讨这一主题（ Fisher, 1928 ）。凯恩斯主义经济学家和费雪等一些数量理论家经常提到货币幻觉的存在来解释货币的短期非中性。2然而，货币幻觉通常被认为是非理性的，并且会给决策者带来高昂的成本，因此经济学家们一直拒绝在正式分析中使用货币幻觉，阿克洛夫和耶伦（ Akerlof and Yellen）（1985a , b） 可能是一个例外。20 世纪 90 年代中期，越来越多的实证和实验证据重新引发了对货币幻觉的兴趣，并促使阿克洛夫等人开展理论研究。 (1996、2000) 关于菲利普斯曲线的研究，Piazzesi 和 Schneider (2008) 关于房地产市场的研究，以及 Basak 和 Yan (2010) 关于投资者行为的研究。
挪威受助者对美国
右边的 JW Fulbright 引言是关于我们政治生活的困难，这是我们最喜欢的引言之一；它以轻松的方式唤起了参议院外交关系主席的形象，他忍受着国会中关于政治的争吵和摆架子，只是因为他可以从他更偏爱的另一个项目中找到安慰；使学生和研究人员（如本手册中介绍的那些）能够增加人类对科学和艺术的了解，而不受政治议程的影响。正如 Fulbright 在《富布赖特计划：历史》（1965 年）的前言中指出的那样，政治领域和交流计划之间的矛盾可能是鲜明而惊人的：“韦伯斯特说，文明是‘人类文化的理想状态，其特点是完全没有野蛮和非理性行为 - 最大限度地利用物质、文化、精神和人力资源，以及个人在社会框架内的完美调整。’”富布赖特写道：“文明就是教育交流项目的全部。”我们对受助者的期望是有限的；他们一定会做好事，但不一定能使世界文明。不过，我们确实想提醒他们，有一位校友曾称自己为富布赖特学者……一位“不知情的大使”。
安全游戏中资源受限代理的战略发挥
许多研究表明，人类具有“可预测的非理性”特征：他们不会以完全理性的方式行事，但他们偏离理性行为的行为却相当系统化。我们的目标是看看我们能在多大程度上解释和证明这些偏差是理性但资源有限的代理在考虑到其局限性的情况下尽力而为的结果。我们重点研究了护林员-偷猎者游戏，其中护林员试图保护一些地点免遭偷猎。我们通过将偷猎者和护林员建模为概率有限自动机 (PFA) 来捕捉计算限制。我们表明，有了足够大的内存，PFA 可以学会玩博弈中的纳什均衡 (NE) 策略并获得 NE 效用。然而，如果我们限制记忆，我们就会得到更多“类似人类”的行为，例如概率匹配（即访问与犀牛出现的概率成比例的站点），以及避开结果不好的站点（例如，偷猎者被护林员抓获），我们在 Amazon Mechanical Turk 上进行的实验中也观察到了这些行为。有趣的是，我们发现添加概率匹配和增加重要事件（如被抓获）等类似人类的行为实际上可以提高性能，表明这种看似不合理的行为可能非常合理。
QML_v4.4.docx 的 AML 和欺诈检测用例
1. 结构化和洗钱：进行低于阈值的交易以避免被发现——例如，从同一账户进行多次 9,900 美元的交易 2. 结构化和洗钱——例如，同一客户在不同日期从不同分行进行的交易，交易金额低于 5,000 美元，以避免被发现 3. 入侵银行账户并将账户金额清零——一次清空银行账户 4. 通过大额预付款和低于阈值的后续交易进行信用卡交易和洗钱 5. 具有非理性行为或购买模式的入侵信用卡交易 6. 向受制裁或犯罪的人员进行交易，或与风险分类和更新的个人资料不一致 7. 用户从不同的地理位置和设备登录并开始提取大笔资金。有人从指向开曼群岛的风险 IP 地理位置多次登录。 8. 新用户将数百笔小额款项转入其账户并批量提取。 9. 资金存取似乎太快了。 10. 最后，错误警报——银行处理被标记为 5000 美元以上的交易