现在 ，AI已经进入我们生涯方方面面 ，怎样与AI配合事情、生涯已经成为难以回避的议题。AI的建议一定更好吗 ？应当怎样看待AI与人的关系 ？AI与人 ，怎样实现1+1>2 ？
本期节目约请伟易博市场营销系助理教授张颖婕为你解读：“人机协同中怎样引发人的价值”。
人工智能手艺的快速生长 ，让AI在包括教育、医疗、效劳等领域的商业应用获得了鼎力大举推广。AI不再是一个生硬的盘算机科学研究领域 ，也不再是只有程序员才讨论的问题。它已经最先深入各人生涯的每个角落 ，成为各人茶余饭后的谈资。
可是 ，有机缘也意味着有挑战。在实践中 ，我们也发明 ，AI并纷歧定能实现令人知足的商业价值 ，甚至还可能会引发一系列社会问题。好比 ，之前有一篇广为撒播的公众号文章《外卖骑手 ，困在系统里》 ，就展现了只管智能算法使得外卖平台的收益在短期内有显着提高 ，可是极致准确的算法却在挑战着外卖骑手 ，要求他们在极为苛刻的条件下抵达算法预计后给出的送达标准。虽然短期内消耗者由于送餐快获得了较好的体验 ，可是成也算法 ，败也算法 ，恒久来看平台也面临着骑手和消耗者的流失的问题。别的 ，还会增添社会交通清静隐患。
为什么会泛起这样的情形呢 ？着实细想 ，AI的商业应用 ，很洪流平上是处于“人机协同”模式。也就是说 ，AI的落地需要人的配合也需要人的协作。那么我们不禁会好奇 ，在AI手艺已经相对成熟的现阶段 ，人能施展多大的作用呢 ？或者说 ，人是否能挖掘出AI未能触及或者未能实现的价值呢 ？
带着这些疑问 ，张颖婕教授及其相助者在互联网金融借贷平台上做了一系列实验来举行实证探索。详细来说 ，借贷平台在审核申请者质料的时间 ，古板上是依赖于履历富厚的人工审核员 ，但近年来也一直引入机械学习算法举行先期展望推荐 ，进而再由人工审核员做最终判断。研究团队通过实验较量了人工审核员在引入机械学习算法前后的行为特征 ，发明在大部分情形下 ，人工审核员在和算法给出的意见纷歧致时 ，会倾向于听从算法的意见。可是 ，当提供了用户大数据以及算法的详细机制诠释之后 ，人们会在看到算法建议之后 ，自觉地举行一个重思索的历程 ，不再一味地以为AI是好的 ，而是对AI举行修正。这样的协作行为使得整个系统的展望准确率提升了一倍 ，也就是系统违约率从原先的6%降低到3.8%。这样的效果是现有的机械学习模子都难以抵达的。
一言以蔽之 ，虽然AI很智能 ，可是在现阶段AI的商业化应用中 ，我们需要运用要领来激励AI与人的高效协作 ，由于人的智慧、人的价值是禁止忽视的。
张颖婕 ，现任伟易博市场营销系助理教授 ，于清华大学获得盘算机科学和经济学双学位 ，于美国卡内基梅隆获得信息治理学博士学位 ，曾在美国德州大学达拉斯分校商学院任助理教授。研究兴趣包括智能商务、大数据剖析、智慧都会研究等。研究要领包括计量经济要领、机械学习、field experiment设计、结构化模子建模等。研究效果揭晓于治理学顶级期刊Information Systems Research、Transportation Research Part C、ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology等。曾获得2019年信息辖档挽域顶会最佳聚会论文奖、INFORMS ISS Nunamaker-Chen Dissertation Award。
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