AI對人類決策影響

1. 人類決策主導權轉移
   ①機器比你更瞭解自己。
   ②機器未來可以幫你做更好的決策。
   ☞過去人類決策取決於自己的經驗、知識、價值觀以及朋友、家人的意見參考來決定，自己掌握了決策主導權，而因AI在網路上蒐集了人類所有的各種行為，並採用機器學習與大數據分析來分析判斷你是怎樣的人、你的興趣、你喜歡的東西，且其蒐集的是你「實際的行為資料」來進行分析，故它的分析判斷甚至會比你更正確，「它比你更瞭解你」。

2. 人類決策架構分析

▲人類的決策架構圖

▲AI取代人類決策分析圖

3. AI與預測能力的分析
   預測(Prediction)是決策的核心，也是AI目前最擅長的能力。
   ①預測在決策中重要性：人類在決策中心必須能「預測」大概的結果，才能做出「判斷」與「行動」。
   ②AI最擅長的只是預測：與判斷、行動相比，預測才是AI最擅長、最核心的功能。
   例如：預測「分類」、預測「異常」、預測「相關性」、預測「分群」、預測「推薦」，且各種最常用的AI工具包含深度學習、迴歸分析、決策樹、支持向量機(SVM)、貝氏估計，大概也都是預測的工具。
   ③AI與人類的預測能力比較：人類在決策中主要靠的是「直覺」、「過去的經驗」來預測，在許多方面因AI不存在主觀的偏誤，因此AI叫人類能更客觀、準確地做出預測，在很多預測的方面，AI的能力勝過人類常因認知偏誤的直覺判斷。

4. AI在預測與判斷上的限制
   ①已知的已知(Known Known)、已知的未知(Known Unknown)、未知的未知(Unknown Unknown)
   
   ▲AI在預測與判斷的擅長領域分析

   ②情境樣本模式(Context Sample Model)
   ⑴第一象限———AI擅長：一種封閉式系統(Close System)，事件本身不受外在環境變數影響。
   ⑵第三象限———AI不擅長：一種開放式系統(Open System)，影響因素式上述的Known Unknown，其是開放式的、無法預測的、突發的、事前未納入的，各種奇奇怪怪的因素。
   ⑶第二象限———AI還算擅長：不會有太大的干擾因素，雖然因樣本難找，不如第一象限，但AI仍有不錯的預測準確度。
   ⑷第四象限———AI具挑戰：這是AI最具挑戰的領域，雖有許多資料可以訓練，但外在突發影響變數也多，因次變數間的關係「不簡單」、「不明確」、「較為複雜」，不過因AI(尤其是深度學習)可以考慮非常多的變數及變數間互動的關係，因此採用複雜的模式來瞭解複雜的事件，會比人類對於複雜變數的限制，而使AI的預測效果會更好。

5. 決策可以完全自動化的工作
   ①後果明確原則：預測的結果要如何選擇方案來執行的標準上非常明確，沒有目標衝突或兩難的問題，此時就不需要由人類來權衡。
   ②時間快速原則：預測結果後須馬上判斷執行，無法再由人類干涉來慢慢處理。
   ③生命安全原則：預測結果執行是關係到人類生命安全的。
   ④準確度原則：指AI預測準確度高低，若預測的資料準確度很低、不穩定，則當然要由人類做第二次的審查。
   ⑤人性化原則：即使AI可以像人類般的寫詩作畫、參與各種運動比賽，但人類仍喜歡背後有人類體驗的訴求。

參考資料
人工智慧-概念應用與管理　林東清著