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无论你认为人工智能是坏的还是好的，我们都有一份节日礼物送给你。我们总结了过去一年中发生的九个故事，可以帮助你深入了解这项快速发展的技术。Boom Times
GSB观点｜人们什么时候才会认为人工智能的风险大于其前景？
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人工智能可以促进重大的经济突破。也可能带来危险的挑战。经济学教授Charles Jones模拟了人们应该如何权衡利弊。Mister Chips
GSB播客｜Jensen Huang：如何利用第一性原理思维来推动决策
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“什么是生成式人工智能？究竟都发生了什么？”在这次“View From The Top”访谈中，Nvidia首席执行官黄仁勋通过追溯人工智能的复杂历史回答了这个问题。Who's the Boss?
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随着人工智能融入更多行业，领导者必须实现情感上的飞跃。在本期《if/then》播客中，徐匡教授认为，人工智能不应被视为一种可怕的力量，而应被理解为一种应用数据的工具。https://www.gsb.stanford.edu/insights/ai-will-be-common-healthcare-stethoscope
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生成式人工智能会成为医疗创新的“圣杯”吗？斯坦福医学院教授、斯坦福商学院讲师Robert Pearl博士希望人工智能可以很快开始帮助医生提供个性化治疗。![]()
认识MOHR：多目标分层推荐系统。市场营销学助理教授Yuyan Wang与Uber Eats合作，建立了一个人工智能增强的推荐系统，以平衡餐厅、顾客和送货司机的不同目标。![]()
长期以来，人们一直使用随机试验来测试政策和干预措施。Susan Athey教授和Jann Spiess正在使用机器学习从这些实验中获得更多见解。https://www.gsb.stanford.edu/insights/peek-inside-doctors-notes-reveals-symptoms-burnout![]()
运营、信息和技术教授Mohsen Bayati使用机器学习来识别医生压力过大的迹象。结果是：工作过度的医生的病例笔记中往往含有倦怠的迹象。https://www.gsb.stanford.edu/insights/communicating-future-defining-where-we-want-ai-take-us![]()
随着ChatGPT变得越来越流畅，我们必须提高沟通标准。在这期《Think Fast, Talk Smart》中，播客主持人Matt Abrahams与斯坦福以人为本人工智能研究所的Russ Altman讨论了沟通的未来。Questioning Answers
https://www.gsb.stanford.edu/insights/ai-generated-survey-responses-could-make-research-less-accurate-lot-less-interesting
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人工智能生成的回复可能会降低调查研究的准确性，并且变得没那么有趣近三分之一的在线调查参与者报告称，他们在某些回答中使用了ChatGPT等大语言模型。组织行为学助理教授Janet Xu研究了这会如何影响研究人员收集的数据的质量。
