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人工智慧與惡的距離
法規管制
｜
數位版文章
｜
2019/12/9
想做出符合倫理道德的決定，通常並不容易，時至今日又更加困難。智慧型機器、低成本的運算、大量消費者數據資料，這些不僅提供絕佳的機會給現代組織，也讓21世紀的領導人面對一項道德兩難：是不是只要合法的事情就能做？ 當然，未來必定還會有很多法規。對企圖心旺盛的政治人物與法規監理機構來說，大型科技公司開始像...
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"人工智慧與惡的距離"
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【管理用聽的】在職場中，何時該採取主動
精選專題
｜
數位版文章
｜
2019/12/9
主動的員工績效更好、貢獻更多，而且更創新，因為如果要創造正向改變，這類員工不需要指示，就會主動進行，因此，在職場中他們往往很搶手。 不過，太過主動也可能會出差錯。如果沒有將主動性引導到正確的方向，可能會造成反效果，並對組織、領導人、團隊成員與個人，造成意外的負面後果。 近期一項研究發現，...
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讓醫師投入創新三大做法
研發
｜
數位版文章
｜
2019/12/8
目前市面上不乏各種數位健康照護產品，號稱能夠提升病患照護，並達成四重目標：增進病人體驗、改善大眾健康、降低成本、改善健康照護提供者的工作生活。這些產品包括各種應用程式、裝置、擴增智慧（augmented intelligence），以及資料分析。但目前還不清楚，其中有多少產品能依據實際的使用者需求，...
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定向廣告與動態定價讓偏見長存？
行銷
｜
數位版文章
｜
2019/12/7
理論上，行銷個人化應該會是公司與顧客雙贏的主張。行銷科技可以用獨一無二的方式提供令人滿意的顧客體驗，做法是恰當地結合溝通、推薦與促銷，而所有這些都會針對每個人的特定品味來量身制定。 雖然手法拙劣的個人化做法，可能為這種做法帶來汙名，但鎖定目標對象的技術日益變得更複雜精細。機器學習與大數據的新進展，...
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善用人工智慧了解病因
技術
｜
數位版文章
｜
2019/12/6
目前，健康照護的領導人正全心接納人工智慧（AI）。不過，我們廣泛檢視了個案研究和研究文獻之後發現，他們絕大多數的人工智慧計畫，聚焦在開發出可以「預測」癌症等問題的演算法，以便以較低花費更迅速地做出更好的診斷。他們的組織很少將資源用於了解疾病「為何」發生的人工智慧工作。若要讓醫療介入措施盡可能有效果，...
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你的演算法是否捍衛了公平標準？
技術
｜
數位版文章
｜
2019/12/5
在最近備受關注的人工智慧（AI）偏見醜聞之後，企業已經開始了解到必須重新思考本身的人工智慧策略，不僅要把人工智慧公平性（AI fairness）納入策略，而且要更廣泛地把演算法公平性（Algorithmic Fairness）當成一項基本原則。我任職的務實學院（Pragmatic Institute...
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