科技改變世界,也讓領導人面臨更多複雜的道德決策。我們該如何透過「快思慢想」的理論,使領導人在決策過程中不受認知障礙影響,做出最合乎道德的決定,為世界創造最大的價值?
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。
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。
一些新的資料顯示,「我也是」(#MeToo)反性侵性騷運動對婦女有負面影響。