演算法

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AI不會取代人類,但使用AI的人會取代不用AI的人
卡林.拉哈尼(Karim Lakhani)是哈佛商學院教授,研究專長為職場科技、特別是人工智慧(AI)。他是研究數位轉型對商業世界影響的先驅,並與人合著有《領導者的數位轉型》(Competing in the Age of AI)。他表示,顧客會期待企業提供經過AI提升的體驗,因此企業領導人必須為所有員工(而不只是技術相關的員工)提供與AI相關的各種實驗、沙盒(sandbox)、內部培訓營及使用案例。對於現代企業組織而言,變革與變革管理已經是必備、而非選配的技能。
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2023/10/13
AI讓1%的人變超級人類、99%被淘汰?簡立峰:別把大腦外包給AI
20年前,他是Google台灣的第一號員工,致力讓AI幫助人類更快找到答案;20年後,他卻提醒我們別把大腦外包給AI。Google台灣前董事總經理簡立峰說:「這一次的AI,會讓1%的人擁有99%的財富。」從搜尋引擎到生成式AI,他親身見證了知識如何從稀缺變廉價,也提醒我們:當AI愈來愈聰明,思考反而變得更昂貴。
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管理AI系統,你需要做出「關於決策的決策」
由AI推動的精細決定,稱做「微決策」。鑒於AI愈發融入公司的營運決策系統,身為人類的經理人,比起傳統的「做決策」,現在更需要做出「關於決策的決策」,也就是人類該如何與AI搭配,進行各種工作層面的決策。本文介紹四種架構,將幫助你確定,人類該何時介入,以及如何介入。
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2022/01/14
演算法正在惡化經濟不平等
使用人工智慧的企業,通常會雇用一小群高薪員工,再搭配數百萬個低薪勞工。新的數位鴻溝正在不斷擴大,一邊是有辦法得到高等教育與領導能力培訓的勞工,另一邊是無力取得這些資源,甚至還會受到演算法管理的勞工。面對演算法造成的不平等,企業領導人必須扮演重要的角色,不只應該為自由工作者規畫一些溝通、回饋意見和升遷的管道,還必須認真思考如何重新訓練員工,並提升社區參與。
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2021/04/04
別讓演算法決定你的人生
我們被人看見的能力,日益由編碼和邏輯構成的演算法所控制,而撰寫程式的,是很容易犯錯的人類。另外,決定和控制這類程式運算結果的,往往是黑盒子。長期下來,這類演算法將限制我們可看到的內容,進而強化社會偏見。隨著人工智慧觸及的範圍擴大,這類風險只會愈來愈高。
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2019/12/17
你的演算法是否捍衛了公平標準?
如果演算法並未支持你對公平性設下的標準,會發生什麼情況?本文提到發生在亞馬遜公司的狀況,以及ProPublica一篇有關機器偏見的文章,並得出結論:公司領導人必須對衡量公平性進行自我教育,以便決定如何為組織定義公平性。這也意味著,應該要把所選的公平性衡量標準納入關鍵績效指標,搭配傳統的業務衡量標準一起使用。
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2019/12/05
別讓演算法被偏誤擾亂
Google、亞馬遜、微軟與臉書,仍未找出解決之道。
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2019/06/10
資料科學無法分析一切》演算法還不能擔當招募大任
招募方面的最新發展看來既有前景,也令人擔憂。
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人類快被超越?加速中的人工智慧
人工智慧的強大之處,即是透過蒐集的大數據,加上演算法運算能力、領域專業知識的know-how,進行自我診斷、學習,再自我進化。
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2017/07/27
演算法助你做好決策
成功大學資工系暨研究所系主任謝孫源導讀〈康納曼教你精準判斷〉一文,談論什麼是演算法,能帶來什麼效益?演算法可以減少商業決策上的雜音,但仍有兩項主要限制:商業環境變數多且變化大;所需的軟硬體成本高。
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