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雷达卡
美德应该被数字化。随着我们越来越依赖于机器来处理越来越多的信息并为所有类型的决策提供认知支持，我们必须考虑让自动化过程，数据假象和推荐系统充满人性化的方法。
我们正处于人工智能（AI）道德决定的十字路口-我所谓的美德（或不行）美德，以解决历史偏见，并在公正的数据和决策基础上强加现实的标准一个更加美好的世界。否则，我们将无法抛弃过时的社会规范和商业惯例，这些准则与道德智慧，独立的肉体或硅对立。
希腊哲学家埃皮克特图斯（Epictetus）说：“一个人不可能学习他认为自己已经知道的东西。” 这在AI及其工程师中尤其重要，因为正在创建系统的系统或人员在嵌入算法时必须考虑周全，有条理且明确。机器将不会并且实际上不能自行执行此操作。
在我领导的所有项目，开发的程序和团队以及团队交付的解决方案中，这都是我必须解决的普遍不足。因此，现在，我将为量化（要广泛使用的一个术语，包括数据科学家，人工智能工程师，机器学习工程师，数据挖掘者，统计学家和其他邻近技能）编纂五个要点。
我认为，以下五个核心优点应该像认可机构制定的那样明确实践。对于量化和AI而言，有必要将它们视为软性和技术性术语，即使不是强制性的，也具有吸引力。
1.弹性
定量和AI都必须：
?适应情况并迅速恢复。
?探索整个解决方案空间和可行方案的工程师条件。
?考虑局部约束的影响，并克服此类条件以减轻过早停车的可能性。
2.谦虚
定量和AI都必须：
?对结果负责。
?不断学习并适应强化学习。
?识别并设计出可以理解或控制得很少的结果。
3.坚毅
定量和AI都必须：
避免沉迷于欣赏问题或专心开发最聪明的解决方案。
着迷于生产力和以新颖的方式完成工作。
提供可审核和可解释的结果。
4.通识教育
定量和AI都必须：
欢迎并与复杂性，多样性和变化一起工作。
严格审查机会或业务问题，全面分析数据并考虑可行的方法来制定解决方案。
与文件清晰，干净，合理地进行沟通，为社会制定健康，负责任的解决方案。
5.移情
定量和AI都必须：
认识并考虑社会影响和他人的感受。
根据理解和同情心发展目标功能或约束。
以更高的目的或意识来识别相互依存和直接联系。
专注于AI
我已经明确指出，每种优点都落在量化指标和AI本身的肩膀上。这表明解决方案的责任与作者模仿韧性，谦逊，勇气，通识教育和同理心的属性同样重要。
人工智能将解放人类的思想，但它不应使我们从思想或美德中解脱。我们无法承受或冒险一个AI充满我们所鄙视的美德的世界。让我们刻意去开发它以及我们自己欣赏的所有美德。
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