噪声 丹尼尔卡尼曼 epub(噪声人类判断的缺陷epub)

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越来越关注算法决策中的偏见，但是，在得出关于算法的一般性结论之前，我们应当记住，某些算法不仅比人类判断更准确，而且也更公平。为什么我们不更多地利用规则通过这一简短的机械性决策之旅，我们总结出，各种规则之所以会超越人类判断，有两个原因。首先，如第9章所述，不仅仅是最新的和更为复杂的技术，所有机械性预测技术都能显著改善人类的判断。个性化的模式和情境噪声的结合会极大地影响人类判断的品质，因为简单的规则和无噪声是提高决策品质的关键。明智的简单规则比人类的判断要好很多。其次，当数据足够丰富时，我们可以用复杂的人工智能技术找出有效的模式，并使其预训力远超简单模型。这些模型相对于人类判断的优势在于，它们不仅没有品声，而且还具有利用更多信息的能既然算法具有如此多的优点，得到大量证据的支持，那么为什么我们在本书中讨论的各种类型的专业判断，没有广泛地使用算法呢?尽管对算法和机咒学习的讨论很热烈，但人们对它们的使用仍然很有限〈“一些特定领域除外)。许多专家不关心诊断性

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判断与机械性判断讨优训劣，而是相信自己的判断。他们对上自己的直党充满信心，并对机器能否做得更好持怀疑的态度。他们将算法决策视为不人道的，认为使用算法是一种放奔贡任的表现。尽管算法诀策已取得了令人瞩目的进步，但是在诸如医学诊断等领域，使用算法仍然不是惯常的做法，也很少有企业在招聘和晋升决策中使用算法。好莱坞电影制作公司的高管们是根据自己的经验判断而非公式来选择拍摄哪部电影的，图书出版商也在做同样的事情。而且，正如迈克尔。刘易斯(MichaelLewis)的畅销书《点球成金》Copeyrpa77)所讲述的那样，人们之所以对阁迷于统计的奥克兰田径队的故事印象深刻，恰恰是因为算法在运动团体中的运用是一种例外而非常规。即使在今天，教练、经理人以及与他们共事的其他人通常更相信自己的直觉，并坚持认为统计分析不可能取代人类自身展好的判断力。梅尔和他的合滥者在1996年的一篇论文中，列举了精神科医生、医师、法官和其他专业人士反对机械性判断的至少17种理由，并对这些

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理由进行了驭斥。他们得出的结论是，需要结合社会心理因素来解释临床医生对这类判断的排斥，这些因素包括“对技术性失业的疏惧”“了解不足”和“对计算机的普遍厌恶”。从那时起，研究人员已经确定了导致这种排斥的其他因素。我们不打算在这里对该研究进行完整的回顾，本书的目标是为改善人类判断提供建议，而不是像弗兰克尔法官那样，主张“用机器取代人类”。但是，关于哪些因素会导致人类抵触机械性预测，其中的一些发现与我们对人类判断的讨论有关。最近的一项研究得出了一个点，人们对算法并非全盘否定。例如，当信和算法宙观对算法的抵制或天下并不代人们愿意给算法机会，面一旦表一味地拒绝采用新的决策ee让《一这种反应似乎是明智的:为什么要在你不信任的算法上肖绚精力呢?作为人类，我条利生民生日忆会于全作，伺芝下我们个故人分于的特权，我人堪是完美出二全:>上上。由于存在这种直和党性的期望，人们仍可能不信任算法，而继续相信和目己的判断方，即使自己的判断明显不尽如人意。这种态度是根深和

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