麻省理工学院推出“算法与行为科学”跨学科课程

留学申请微信咨询

微信扫描左侧二维码

或点击下方按钮咨询

麻省理工学院（2024USNews美国大学排名：2）（MIT）推出了一门名为“算法与行为科学”的新课程，旨在通过跨学科的方法，利用机器学习工具来理解人类行为、减少偏见并改善社会。该课程由经济学助理教授Ashesh Rambachan和访问讲师Sendhil Mullainathan共同教授，重点研究行为经济学和机器学习在决策中的应用。Rambachan研究机器学习在刑事司法系统和消费者贷款市场中的经济应用，并开发了使用横截面和动态数据确定因果关系的方法。Mullainathan则利用机器学习来理解人类行为、社会政策和医学中的复杂问题，并共同创立了Abdul Latif Jameel Poverty Action Lab (J-PAL)。

MIT的跨学科方法

麻省理工学院的这门课程不仅仅是对机器学习和行为经济学的简单结合，而是通过跨学科的方法，深入探讨了如何利用机器学习工具来理解和改善人类行为。塔利亚·康克尔（Talia Konkle），哈佛大学心智与行为跨学科研究计划（Mind Brain Behavior Interfaculty Initiative，简称MBB）的主任，展示了跨学科研究在理解人类行为中的重要性。康克尔教授的研究通过计算模型描述了人类视觉系统的组织结构，并使用行为技术、人类功能性神经成像、计算建模和机器学习方法来表征心智的表征空间。她的工作表明，跨学科的方法可以提供更全面的视角，帮助我们更好地理解复杂的人类行为。

机器学习在减少偏见和改善社会结果中的作用

机器学习在减少偏见和改善社会结果方面具有巨大的潜力。研究表明，AI驱动的招聘过程可以提高招聘质量、增加效率并减少事务性工作。然而，算法偏见导致了基于性别、种族、肤色和个性特征的歧视性招聘实践。为了解决这一问题，研究建议实施技术措施，如无偏数据集框架和改进的算法透明度，以及管理措施，如内部公司伦理治理和外部监督。这些措施可以帮助减少算法偏见，确保AI系统在招聘过程中的公平性。

在麻省理工学院的课程中，学生们学习如何使用机器学习工具，理解其工作原理，并将行为经济学的见解形式化，以便更好地与机器学习工具结合。通过这种方式，学生们可以更好地理解和减少算法偏见，从而改善社会结果。

机器学习在刑事司法和消费者贷款市场中的应用

机器学习在刑事司法和消费者贷款市场中的应用也引起了广泛关注。2023年，至少25个州、波多黎各和哥伦比亚特区提出了与人工智能相关的法案，其中18个州和波多黎各通过了决议或立法。这些立法主要集中在政府使用、私营部门使用、健康使用、教育和培训、责任使用以及研究和监督等方面。

例如，康涅狄格州要求州行政服务部对所有使用人工智能的系统进行清查，并从2024年2月1日起对这些系统进行持续评估，以确保不产生非法歧视或差异影响。德克萨斯州创建了一个人工智能咨询委员会，负责研究和监控州机构开发、使用或采购的人工智能系统。这些立法和决议反映了各州在应对人工智能带来的机遇和挑战方面的多样化努力，旨在确保人工智能技术的可靠、稳健和可信赖的应用。

在麻省理工学院的课程中，Rambachan教授研究了机器学习在刑事司法系统和消费者贷款市场中的经济应用，并开发了使用横截面和动态数据确定因果关系的方法。这些研究不仅有助于理解这些领域中的复杂问题，还可以为政策制定提供科学依据，帮助改善社会结果。

行为经济学与机器学习工具的结合

行为经济学与机器学习工具的结合是麻省理工学院课程的一个重要方面。行为经济学通过研究人类行为的偏差和非理性决策，提供了丰富的见解，而机器学习工具则可以帮助将这些见解形式化，并应用于实际问题中。

例如，机器学习在商业中的应用案例包括聊天机器人、推荐引擎、动态定价、客户流失模型、客户细分、欺诈检测、网络威胁检测、优化算法、决策支持系统、预测性维护、监控和质量保证、情感分析和信息提取系统等。这些应用展示了机器学习工具在不同领域中的广泛应用和潜力。

在麻省理工学院的课程中，学生们通过跨学科的数据驱动方法，研究和发现算法如何改进问题解决和决策过程。经济学博士生Jimmy Lin在课程开始时对其持怀疑态度，但随着课程的进行，他逐渐改变了看法，并认为该课程为未来的研究提供了新的视角和灵感。

课程的目标和意义

麻省理工学院的这门课程展示了更好构建的算法如何在各个学科中改进决策，并通过建立经济学、计算机科学和机器学习之间的联系，自动化人类最佳选择以改善结果，同时尽量减少或消除最差的选择。课程的目标既包括科学研究（理解人类行为），也包括政策驱动（通过改进决策来改善社会）。

通过这门课程，学生们不仅可以学习到机器学习和行为经济学的基本知识，还可以通过实际项目和案例研究，深入理解这些工具在不同领域中的应用。这种跨学科的方法不仅有助于培养学生的综合能力，还可以为他们未来的研究和职业发展提供坚实的基础。

结论

总的来说，麻省理工学院推出的“算法与行为科学”课程通过跨学科的方法，利用机器学习工具来理解人类行为、减少偏见并改善社会。课程的目标既包括科学研究，也包括政策驱动，旨在通过改进决策来改善社会结果。通过这种跨学科的数据驱动方法，学生们可以更好地理解和应用机器学习工具，从而在不同领域中实现更好的决策和结果。

这门课程不仅展示了机器学习和行为经济学的结合如何在各个学科中改进决策，还通过实际案例和项目，帮助学生深入理解这些工具的应用和潜力。通过这种方式，麻省理工学院的这门课程为未来的研究和职业发展提供了新的视角和灵感，展示了跨学科方法在理解和改善人类行为中的重要性。