人工智能算法越来越多地被公共机构作为决策助手,并承诺克服人类决策者的偏见。同时,他们可能会在人类算法中引入新的偏见。在心理学和公共行政文献上,我们调查了两个关键偏见:即使面对来自其他来源的警告信号(自动化偏见)的警告信号,对算法建议过度依赖,并选择性地采用算法建议时,这与刻板印象相对应(Selective Adherence)。我们通过在荷兰瓦中进行的三项实验研究评估这些研究,讨论了我们发现对公共部门决策在自动化时代的影响。总体而言,我们的研究表明,对已经脆弱和处境不利的公民自动化自动化的潜在负面影响。
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下一代物理科学涉及机器人科学家 - 自主物理科学系统,能够在封闭环中实验设计,执行和分析。这样的系统已显示出对科学探索和发现的现实成功,包括首次发现一流的材料。为了构建和使用这些系统,下一代劳动力需要在不同领域的专业知识,包括ML,控制系统,测量科学,材料合成,决策理论等。但是,教育滞后。教育工作者需要一个低成本,易于使用的平台来教授所需的技能。行业还可以使用这样的平台来开发和评估自主物理科学方法论。我们介绍了科学教育的下一代,这是建立低成本自治科学家的套件。该套件在马里兰州大学的两门课程中用于教授本科和研究生自治物理科学。我们以自主模型探索,优化和确定的双重任务来讨论其在课程中的用途及其更大的能力,并以自主实验的“发现”为例。
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