演算法

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搶攻AI大重組時代:小團隊戰贏「共識決」
現代企業多半採取共識決模式,決策會經過各個層級審核,但這往往會犧牲速度;資訊也在往上傳遞時被逐漸扭曲。企業要在AI時代取勝,必須改變結構,設立自主敏捷小組、OVIS決策權架構,董事會也要設法直接取得真實資訊。
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2026/07/09
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
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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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