决策

在信息爆炸、商品选择繁多的时代，人们希望减少决策过程中的复杂性和不确定性，避免因追求额外附加价值（如签名、题词）而带来的麻烦，更倾向于选择简单直接的消费方式。

这两个故事从不同维度反映了人们在日常消费和决策过程中的心理与行为模式，揭示了多种社会心理现象，具体分析如下：外卖小哥请求好评事件·社交压力与自我认知的冲突：外卖小哥请求好评时，提问者内心产生了“教授为了一份‘礼品’去APP写好评有点掉价”的想法，这反映出提问者内心有自我定位与形象维护意识，不愿意因微小利益做出与自我认知不符的行为。

人机环境体系的自主决策感知全面，人可以利用多种感官和经验对环境进行全方位感知，机器系统则提供数据支持，其理解能力更强，人能够理解环境中的复杂关系和不确定性，结合机器系统的数据进行综合判断。

机器系统的自主决策感知有限，主要通过传感器获取有限的环境信息，对环境的理解较为片面，理解能力弱，难以理解环境中的复杂关系、文化背景或人类行为的动机。

这表明生活中充满了不确定性，决策往往是基于有限信息做出的，实际执行过程中难免会遇到各种意外状况，需要及时调整策略，灵活应对。

•数字化转型及其对绩效评估和决策的影响。

人机环境体系的自主决策可靠性更高（综合考虑多种因素），通过人机协同，可以弥补单一系统的不足，提高决策的可靠性。

四、决策的可靠性和风险

机器系统的自主决策可靠性高（在限定条件下），在预设的规则和数据范围内，决策的可靠性偏差不大，而且风险单一，主要风险是算法错误、数据偏差或系统故障。

•用于经济和管理创新的人工智能驱动决策分析。

•行为经济学及其与人工智能和决策分析的交集。

物流与供应链管理、平台经济与运营管理、系统优化与决策分析、电子商务与企业信息化等。

在伦理方面，人工智能的决策可能会引发道德困境。

这些问题目前还没有明确的伦理准则来指导人工智能系统的决策。

因此将促进多模态学习技术的发展，使智能体能够更全面地感知和理解环境，在医疗诊断中，智能体不仅需要从医学影像和病历数据中学习诊断技能，还需要从伦理准则和社会规范中学习如何做出符合人类价值观的决策。

如何将人类的价值观（如道德、伦理、公平等）嵌入智能系统的设计中，使其在处理多样化的事实时能够做出符合人类价值观的决策。

智能系统可以基于数据（事实）进行分析和预测，但如何将这些数据转化为符合人类价值观的决策是一个关键问题。

也可以解决复杂任务的能力，在一些复杂的、涉及多目标和伦理考量的任务中，这种强化学习方法能够更好地平衡不同目标之间的关系，提高智能体的决策能力和适应性。

如何确保智能系统的决策过程是可解释的，使其能够向人类用户说明其决策是如何基于事实和价值做出的，是智能研究中的一个重要方向。

价值性强化将使机器在复杂任务中做出更符合人类期望的决策，从而提高生产效率和资源利用效率，在智能制造中，机器可以根据生产计划、资源分配和环境影响等因素进行综合决策，实现更高效的生产流程。

黑客可以利用系统的漏洞来窃取数据、篡改系统的决策或者使系统瘫痪，通过攻击智能电网中的控制系统，黑客可能会导致大面积停电。

一、决策主体与参与要素

机器系统的自主决策主体主要是机器系统本身，依赖于预设的算法、程序和数据，参与要素有限，主要基于系统内部的传感器数据、预设规则和计算能力，较少考虑外部环境的复杂性和动态性。

人机环境体系的自主决策通过人、机、环境的协同作用，能够更好地应对复杂、动态的环境，发挥人和机器的各自优势，实现高效、灵活的决策。