把直覺外包給AI做決策真的可行嗎?利與弊一次看|《直覺鍛鍊》
在人工智慧逐漸滲透生活的時代,我們的思考與學習能力也面臨新的挑戰。AI能幫助我們追蹤偏見、修正錯誤決策,甚至提醒我們避免衝動行為。但同時,把決策過度外包給AI,可能讓我們的「生物直覺」逐漸退化。透過《直覺鍛鍊》提出的科學方法,我們能更好地理解直覺與人工智慧的關係,找到一種平衡...
在人工智慧逐漸滲透生活的時代,我們的思考與學習能力也面臨新的挑戰。AI能幫助我們追蹤偏見、修正錯誤決策,甚至提醒我們避免衝動行為。但同時,把決策過度外包給AI,可能讓我們的「生物直覺」逐漸退化。透過《直覺鍛鍊》提出的科學方法,我們能更好地理解直覺與人工智慧的關係,找到一種平衡...
退休後,很多人反而因為金錢、家庭和健康而感到更焦慮。理財作家嫺人在《有錢到老後》中提醒我們,不必事事追求完美,也不必跟別人比較,而是學會在有限的資源與時間裡,做出最智慧的選擇,享受每一次旅行、每一段陪伴,讓人生變得更自在、有溫度。
阿特金森提出十五項務實方案,以最完整的經濟政策建言,建構公平正義。
貧富不均是現代公共辯論裡最熱門的議題之一。很多人針對所得前1%與後99%的對比著述,大家也愈來愈清楚貧富不均的程度更勝以往。美國總統歐巴馬以及國際貨幣基金組織總裁拉嘉德(Christine Lagarde)都說過,對抗愈來愈嚴重的貧富不均是優先要務。但如果我們有心要縮小貧富不均,能做些什麼?愈來愈高漲的公眾意識如何轉化成真正能拉近差距的政策與行動?
「向過去學習」或許是老生常談,但卻是真理。過去是標竿,讓我們能判斷貧富不均能拉近到什麼地步;過去也是線索,讓我們知道該怎麼去做。幸運的是,所得分配的歷史研究是經濟學裡近年來頗有進展的學門,由於經濟不均的跨國長期實證研究大有進展,我才可能寫出這本書。