隨著人工智能正在變得民主化，這些不斷發展的智能算法現在正在人類和機器決策的大多數(如果不是全部)方面迅速普及。雖然像智能算法這樣的決策實用程序已經使用多年，但人們越來越關注對算法理解，使用實踐，自動化決策中快速滲透的偏見以及缺乏透明度和問責制的普遍缺乏。因此，確保算法決策的完整性，透明度和信任對于對社會未來具有重大影響的算法創建者來說正在成為一項復雜的挑戰。
人與機器決策過程
無論是網絡空間，地球空間還是空間(CGS)，由于技術革命不僅受到偶然發現的驅動，而且還受到社會需求的驅動，我們個人和集體首先需要首先評估的問題是，是否確實需要做出決策 - 制作算法 - 如果是的話，在哪里以及為什么。此外，決策算法可以填補人類決策過程中的哪些差距?
人工智能工具和技術不僅通過及時有效地協調各種數據源交付，而且通過分析不斷變化的數據源，趨勢，提供定義的預測，開發數據一致性，量化所有數據變量的不確定性，不斷擴大和豐富決策支持。 ，預測人或機器用戶的數據需求，以最合適的形式向人或機器用戶提供信息，并根據收集的情報建議所有可能行動的決定性課程。可以理解的是，這是受歡迎的 - 因為在快速變化的數字時代環境中，人類決策者很難跟上，分析他們面前不斷增長的數據，并做出明智和明智的決策。
然而，即使對于算法決策過程，要做出明智的決策也存在復雜的挑戰。例如，很難知道決策算法是否能夠利用當前的計算和數據分析基礎設施和處理能力做出有效的決策。雖然人工智能很可能在不久的將來在大多數(如果不是全部)決策方面變得普遍，但看到人類決策與人工智能決策之間的競爭將如何發揮將會很有趣。
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