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企业管理者可能受益于机器学习算法的透明度
2022年07月23日    阅读量:848    新闻来源:中国机械网 okmao.com  |  投稿

在当今的商业世界中,机器学习算法越来越多地应用于决策过程,这影响到就业、教育和获得信贷。但公司通常对算法保密,理由是担心用户玩游戏会损害算法的预测能力。在越来越多的要求公司使其算法透明的呼声中,一项新的研究开发了一个分析模型,以比较有和没有这种透明的公司的利润。该研究得出结论,算法透明度有好处,但也有风险。

这项研究由卡内基梅隆大学(CMU)和密歇根大学的研究人员进行,发表在《管理科学》上。

CMU Tepper商学院商业技术与营销教授帕拉姆·维尔·辛格(Param Vir Singh)表示:“随着管理者面临提高透明度的呼声,我们的研究结果可以帮助他们做出有益于公司的决策。”他是该研究的合著者。

研究人员通过开发和分析博弈论模型来研究算法透明度如何影响公司和求职者(也称为代理人),该模型捕捉了双方在不透明和透明场景下的行为。在这样做的过程中,作者试图回答四个问题:1)从公司(决策者)的角度来看,即使算法可以被代理操纵,使其透明是否有优势?2) 如果公司使其算法透明,代理会受到什么影响?3) 那些更容易受到代理游戏影响的功能的预测能力会如何影响结果?4) 市场构成(就理想和不理想的因素而言)将如何影响这些结果?

该研究得出结论,算法透明度可能对经理和公司产生积极影响,对代理人产生消极影响。在广泛的条件下,透明度有利于公司,使他们能够激励代理人投资于改进对公司有价值的功能,在某些情况下,提高算法的预测能力。这挑战了传统观点,即使算法透明将始终损害公司的经济利益。

但该研究还得出结论,在算法透明的情况下,代理可能并不总是更好。公司使用算法来区分高类型(更理想)代理和低类型(不理想)代理。这些算法使用了理想的特征(即直接影响公司业绩的因果特征,如在招聘时接受的相关教育或培训)和典型的可玩相关特征(即与代理人类型相关但不影响公司业绩的特征,如高级代理人更可能戴眼镜)。

当公司不透明算法使用的相关特征为其提供分类优势时,高类型代理可以避免对公司希望的昂贵特征投资不足。当一家公司使其算法透明时,所有代理都会对相关特征进行博弈,相关特征的预测能力就会消失。因此,高类型代理必须投资于成本高昂的理想功能,以将自己与低类型代理分离。

“我们的分析表明,企业在面对战略个体时,不应该总是担心在透明度下预测能力的潜在损失,”该研究的合著者、芝加哥大学泰珀商学院商业技术专业的博士生王乔初表示。“相反,他们可以使用算法透明度作为杠杆,激励代理投资于更理想的功能。”

作者们注意到,这项研究的局限性之一是,虽然它表明了透明算法可以给企业带来的经济效益,但企业不想使其算法透明可能是有原因的。这些原因鈥攊包括隐私和竞争鈥攚本研究中未提及。

该研究的合著者、芝加哥大学泰珀商学院商业技术副教授黄(Yan Huang)表示:“我们的模型侧重于招聘场景,其结果可以推广到其他场景,在这些场景中,企业试图进一步洞察或了解个人的私人信息。”。

标签:机械百科机械应用机器人系统及软件
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