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數據標註員:AI背後的人類訓練者

隨著企業擁抱人工智慧,僱用工人「訓練」算法以識別各類數據的數據標註行業應運而生。該行業在肯尼亞、印度等低收入國家僱用數十萬工人。
2019年8月1日

小心AI帶來的戰略決策困境

希爾:一篇發人深省的新論文提醒管理者注意人工智慧的局限和風險。如果他們將太多決策委託給機器,他們將失去創新和承擔風險的能力。
2019年5月21日

「科技向善」看起來很美,但複雜性超出馬化騰們的想象

笑蜀:在「算法利維坦」陰影之下,對掌握了算法這一關鍵權力的馬化騰們而言,冷靜的內省——尤其是對過度追求做大做強的反省——最為重要。
2019年5月20日

訓練算法需要每個人的努力

桑希爾:我們應該轉向那些從設計入手保護隱私的服務,刪除那些依賴過度監控的應用程序。
2019年2月13日

FT大視野:算法日益挫敗人類投資者

算法交易被指責為需要對市場的反覆無常和脆弱負責。但隨著人們對全球經濟的焦慮加劇,算法的影響力只會增長。
2019年1月25日

不要盲目相信數據

桑希爾:離開具體背景,數據往往具有誤導性。對於從數據中可以合理得出哪些推論,我們必須非常謹慎。
2019年1月3日

阿里巴巴進軍AI晶片和量子計算機

這家中國電商計劃明年推出其首款人工智慧晶片,此舉反映美中之間的人工智慧「軍備競賽」正在企業領域展開。
2018年9月20日

算法比人公平嗎?

阿胡賈:算法會複製真實世界中的偏見,尤其是種族偏見,計算機科學家想到了一種辦法,可以檢驗某種算法是否有歧視現象。
2018年9月10日

誰來審核決定人生的算法?

奧尼爾:在一些場合,算法已被證明不準確和有偏見。隨著人工智慧進入越來越多關鍵領域,這日益成為一個問題。
2018年8月15日

算法是如何加劇不平等的?

法恩:數位化工具是透明、民主化的「顛覆者」嗎?兩本新書提出,現有的算法對邊緣群體的人權構成了重大威脅。
2018年7月16日

新聞集團CEO呼籲政府設立算法審查委員會

湯姆森建議,各國政府應考慮設立算法審查委員會,為擔心算法濫用的個人、客戶和競爭對手提供必要的透明度。
2018年5月11日

谷歌人工智慧學會診斷眼疾

DeepMind與倫敦知名眼科醫院合作,藉助視網膜掃描圖訓練人工智慧算法,做到比人類專家更快更準探測眼病跡象。
2018年2月5日

算法能推薦好音樂?

相比我當年光顧的唱片和CD店的員工,算法只是糟糕的替代品。於是我決定拋開算法,轉而徵求朋友和專家的推薦。
2018年1月8日

讓人類管好算法

弗洛里迪:我們都可能淪為算法錯誤的受害者,比如不公平的責任認定,或者其他一些「卡夫卡」式的由電腦造成的災難。
2017年5月17日

矽谷在歐洲遭遇反彈

斯蒂芬斯:以數字創新者和顛覆者自居的美國科技集團不久前還似乎勢不可擋,但最近歐洲的兩件事突顯風向改變。
2016年11月7日

谷歌將修改移動搜索排名算法

新算法將青睞「移動友好」網站,歐盟和微軟的網站排名將受影響
2015年4月20日

人類應克服「算法厭惡症」

Two Sigma聯合主席西格爾:我們寧可信任明知有缺陷的主觀判斷,也不願讓算法主宰生活。然而,讓算法承擔它們擅長的領域,人類的生活會更美好。
2015年6月15日

谷歌的神秘算法

谷歌搜索每年帶來的經濟活動已突破1000億美元。決定搜索結果排序的神秘算法因而受到關注,這些算法既能給網站帶來滾滾流量,也能把它們流放到網上「西伯利亞」。
2010年7月19日

不應寬容反社會金融行為

FT專欄作家普倫德:反社會金融行為的頭號樣板是高頻交易。一小撮交易員,以損害真正投資者利益的方式,獲取巨額利潤,這種行為妨害了市場公正。
2010年7月19日

美英股市買賣指令規模五年減半

主因是電腦算法交易日趨盛行,尤其是速度比人眨眼快1000倍的高頻交易
2010年2月22日