mirror of
https://github.com/Estom/notes.git
synced 2026-04-04 03:17:44 +08:00
69 lines
1.6 KiB
Markdown
69 lines
1.6 KiB
Markdown
# Human-agent
|
||
## Human Conmputer Interaction
|
||
|
||
Internal Locus of Control
|
||
人具有绝对的主导作用。
|
||
=> Human-AI interaction
|
||
人没有绝对的主导权
|
||
|
||
## Human-Agent Collective
|
||
|
||
对人工智能的支持与反对，引发对人工智能能利弊的思考。
|
||
|
||
人与AI组成的共生态。
|
||
### 生态特点
|
||
* flexible autonomy 要有灵活的自主性。
|
||
autonomously whitout reference to their owner
|
||
human in/over/out of the loop
|
||
|
||
* agile teaming
|
||
dynamically合作方式动态变化
|
||
|
||
* incentive enginnering
|
||
|
||
* accountable informationg infrastructure
|
||
可以去解释原因，人能理解的结果。可解释AI，能够满足人的逻辑的结果的解释。能够对AI最优解提供具有说服力的解释。这也作为与人类狗同的一部分。
|
||
|
||
### Ethical AI vs. Human-Agent Collective对比
|
||
人工智能伦理学与智能体生态
|
||
伦理学衡量一件事的维度：数量、规则、价值。
|
||
|
||
面对道德问题时，如何设计系统。
|
||
|
||
DP 差分隐私保护。一种隐藏数据但能保重同态分布的方案。
|
||
|
||
## Collective Ethical Decision-making
|
||
|
||
多agent网络信任传递
|
||
|
||
分工（不同构）agent
|
||
|
||
联邦学习-把最好的数据以最快的速度拿出来。
|
||
|
||
多智能体-对抗->优化最后的解释。
|
||
|
||
|
||
|
||
## 案例1-劝说别人
|
||
|
||
生成短视频在淘宝上买东西。
|
||
|
||
wundt curve刺激节奏曲线。包括情绪、
|
||
|
||
利用9张图生成短视频。
|
||
|
||
## 案例2-医学系统
|
||
|
||
channel 诊断。初步分析病因，将病人分配给具体领域的专家。
|
||
|
||
|
||
## 案例3-超时招聘
|
||
|
||
分布式训练模型，用于选择合适的临时工。
|
||
|
||
|
||
|
||
value senesitive design
|
||
用来发现潜在的价值。
|
||
|