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1 人机结合

1.1 人机结合的挑战

1. 如何处理好人与机器的决策的关系？
2. 智能决策的不透明、不可解释性…
3. 出了问题该谁负责？

案例1：设想救护车调度系统造成混乱

• 某城市使用一个机器学习平台来进行城市里医院的救护车调度工作。起初，这个平台工作地很高效，纽约的医疗体系运转地井井有条。但在上线的几个月后，它开始将任务集中分配给个别医院，造成了拥挤和混乱。
• “系统在此之前做出了奇怪的决定，结果总是被证明是天才的……我们不知道到底发生了什么，但我们只是认为人工智能知道它在做什么”。

1. 我们应该怎样使用调度系统？它的意见应该多大程度地被采纳？出现问题时如何人为地应急呢？
2. 当我们不知道调度系统为什么做出决策的时候，是否应该信任它？应该采取什么措施？
3. 出现事故之后，我们应该怎样处理事故责任各方？

案例2 ：【TED】如何让人类与人工智能合作来改善业务

https://www.bilibili.com/video/BV1rQ4y1K7hC?t=827.7

【TED演讲】如何让人类与人工智能合作来改善业务

案例3：人工智能辅助医疗诊断

2021年，汤珂教授在华东师范大学做了一次学术报告：该报告设计了人工智能辅助人类决策的实验，发现人工智能可以更好的帮助医生进行诊断。
实验分两轮，第一轮为医生自主诊断20个病例，第二轮针对同样的病例，AI首先给出诊断结果，之后看医生是否修改其判断。
本文收集了351位医生的样本，获得了7020条病例诊断数据。当AI和医生在第一轮判断不同时，第二轮40%的医生修改了其答案，在AI的帮助下，医生的准确率平均提升了9%

汤珂 教授
清华大学社会科学学院经济所

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