这家名为Humu的创业公司使用AI“轻推”工作人员来完成某些任务
使用机器学习来分析数据并找到可以改进的领域
然后通过电子邮件或短信将'Nudges'发送给经理和员工
三位前Google员工认为，人工智能可能是让您在工作中更快乐的秘诀。
据“纽约时报”报道，他们的创业公司Humu使用机器学习来解析员工数据，然后“轻推”工人帮助他们改善可能使他们的工作生活更美好的领域。
通过电子邮件或短信向员工提供微调，并期望激励员工完成小任务，最终目标是改善整个组织中国机械网okmao.com。
据“纽约时报”报道，Humu成立于2017年，目前有15家公司，无论大小，都是客户。
它基于“轻推引擎”，鼓励人们根据他们的最佳利益做出决策，而不是根据最简单的事情做出决策。
谷歌的人力资源团队使用了这些相同的原则，旨在激励员工省钱，浪费更少的食物并做出其他主动选择。
“经常我们想成为更好的人，”Humu的首席执行官，谷歌前人事业务负责人拉斯洛·博克告诉“纽约时报”。
'我们希望成为我们希望的人。但我们需要提醒一下。
“如果正确地调整人们的行为方式和人的表现，轻推就会产生强大的影响。”
据“纽约时报”报道，Humu使用机器学习来简化发送给客户的内容，以及根据员工的反应如何传递信息的时间和方式。
每个轻推都是针对不同目的而量身定制的，许多Humu的客户只将它们发送给经理。
例如，经理可能会“轻推”以记住要求他们的团队成员提供意见，而员工可能会被推动为他们的经理提出问题。
Humu的客户之一，沙拉连锁店Sweetgreen，使用Humu来确定员工人数少于预期，他们认为他们有机会在公司推进自己的职业发展。
Humu建议商店经理与员工单独会面，讨论晋升机会。
向一位Sweetgreen经理发送的推文写道：'考虑每个团队成员需要哪些技能才能获得成功，无论是他们目前的角色还是长期的职业生涯。
'做笔记。准备这份技能清单将帮助您发现团队出现的机会 - 所以现在值得投入工作！
因此，Sweetgreen经理了解到员工希望将技能多样化。
据报道，专家们已经注意到，申请可能存在风险，因为它可能会促使工人完成对雇主更有利的任务，而不是他们自己的个人利益。
印第安纳大学商业法和伦理学助理教授托德·霍（Todd Haugh）对“泰晤士报”说，这些公司是唯一知道推动目的的公司。
“设计轻推的人就是那些将其利益放在首位的人。”
人工智能如何学习？
AI系统依赖于人工神经网络（ANN），它试图模拟大脑的工作方式以便学习。
可以训练人工神经网络以识别信息中的模式 - 包括语音，文本数据或视觉图像 - 并且是近年来人工智能的大量发展的基础。
常规AI使用输入来通过向其提供大量信息来“教授”关于特定主题的算法。
实际应用包括谷歌的语言翻译服务，Facebook的面部识别软件和Snapchat改变实时过滤器的图像。
输入该数据的过程可能非常耗时，并且仅限于一种类型的知识。
一种称为对抗性神经网络的新型人工神经网络将两个AI机器人的智慧相互对立，这使得他们可以相互学习。
此方法旨在加快学习过程，并改进AI系统创建的输出。