7大专业，3大平台，10位教授

北京大学光华管理学院

为爱学习的小伙伴们发福利啦

北大光华“高能公开课”

光华管理学院B站官方账号

已全部更新

欢迎学习并“一键三连”！

记得文末扫码加入

北大光华高能学习小组哦

本期课堂，北大光华应用经济学系助理教授高彧为你讲解《专业训练会导致人们对AI的信赖降低吗？》。

问答时间，get重点！

问

同学A：现在人工智能的应用越来越广泛，但关于AI的伦理问题、责任划分问题等也成为了大家热议的话题。在研究中，AI的应用是否也存在难题呢？

高彧教授：

虽然说到技术的发展总是激动人心，但是技术的落地和应用却往往是复杂的。一方面，我们的生活中充斥着人工智能和算法在商业中的大量应用，比如导航软件、打车软件、购物软件、社交媒体软件等等。另一方面，专业人员，比如医生、律师、法官等对人工智能的接纳往往滞后于其技术的发展。

拿医疗领域的应用为例。我们已经看到，人工智能技术给医学领域带来了革命性的进展：比如诊断心脏疾病，用聊天机器人给出医疗建议，通过图片识别癌症等等。尽管有诸多证据表明，医疗人工智能的表现已经可以超越大多数医生，但是现实中医生往往不愿意使用医疗辅助系统。不仅仅是中国的医生，医生对医疗辅助系统应用不足是一个全球存在的现象。怎样把医疗辅助系统推荐给医生，让医生愿意使用，从而提高病人的福利，降低社会医疗成本，一直是实践中的难题。

答

问

同学B：感觉相对于普通人，医生、律师、法官等专业人士对人工智能的接纳和信任程度更低，是否是由于他们受到过专业训练才会如此呢？可以通过研究论证吗？

高彧教授：

专业人员不愿意接纳人工智能辅助系统可能有很多方面的原因。科学研究方法告诉我们，如果一个现象背后有很多可能的解释，那我们往往需要在所有别的条件不变的情况下，去探索某一个变量的变化对我们关心的结果的影响。我和两位交叉平台上的小伙伴一起，在一个研究项目中，探索在所有别的条件不变的情况下，专业训练如何影响人们对人工智能的依赖。

我们通过行为实验构建了一个特殊的场景：邀请参加实验的被试，根据一个人的出生地、性别、年龄、毕业学校、模拟考的成绩来预测这个人的高考成绩。我们随机把一半的被试分到A组，另一半是B组。A组的被试每完成一个预测任务，都会收到及时的反馈，告知他预测值与真实值的偏差；而B组的被试只有在所有任务都完成后才会收到一个延迟的反馈。我们发现A组的同学经过及时反馈和学习的过程，预测的表现已经显著好于B组的同学。因此我们把A组称为专家组，因为这些被试得到了关于预测的训练；把B组称为非专家组。

接下来的任务中，每个被试在做完一次预测之后会收到AI的建议，告诉他AI预测的分数是多少，被试可以根据AI的建议修改自己的预测。我们发现，跟非专家组相比，专家组的被试更多地根据AI的建议对自己的答案进行了修改。

这与“传说”中的观点刚好相反，说明专业训练本身并不会催生对AI的不信任。得到了这一个思路的答案，我们就可以继续出发，从其他方面入手继续探索“医生、律师、法官等对人工智能的接纳为什么滞后于其技术的发展”这一问题。

答

高彧 教授

北京大学光华管理学院应用经济系助理教授。她于2017年毕业于荷兰伊拉斯姆斯大学(Erasmus University)，专业为行为经济学。她目前主要从事决策理论，风险与不确定性，跨期选择下的行为研究，并且应用行为与决策理论，以实验室与实地实验为工具，研究个体行为，如养老金发放，可持续发展与气候变化等公共议题。她的研究成果发表在

⬅️ 北大光华高能学习小组

欢迎大家扫码添加

交流学习心得体会

相关链接：暑期档 | 北大光华x哔哩哔哩向你发送 “高能公开课”！王汉生：统计学不研究统计 | 北大光华“高能公开课”任菲：“百亿补贴”最终能帮企业赚到钱吗？| 北大光华高能公开课李怡宗：如何读懂企业财报 | 北大光华高能公开课张庆华：年轻人如何选择未来发展的城市？| 北大光华高能公开课张宇：房地产行业的“打法”正在改变 | 北大光华高能公开课

盖嘉：这个锅，营销不背 | 北大光华高能公开课

董韫韬：完美主义领导，激发还是压抑了你的创造力？| 北大光华高能公开课仲为国：灵魂人物离任，企业怎么办？| 北大光华高能公开课王翀：大数据有什么用？研究者告诉你 | 北大光华高能公开课