Algorithmen machen weniger Fehler als Menschen. Warum vertrauen wir ihnen nicht?

Algorithmen machen weniger Fehler als Menschen. Warum vertrauen wir ihnen nicht?

Algorithmen machen weniger Fehler als Menschen. Warum vertrauen wir ihnen nicht?

Produziert durch Sway-Gerichtsurteile, medizinische Diagnosen, Versicherungszitate: Dies sind Urteilsrufe, die Menschen jeden Tag unvollkommen …


Produziert durch Sway-Gerichtsurteile, medizinische Diagnosen, Versicherungszitate: Dies sind Urteilsrufe, die Menschen jeden Tag unvollkommen machen. Das Problem ist “Lärm”, sagt Nobelpreisträger und Autor Daniel Kahneman. Lärm ist Kahnemans Bezeichnung für die natürliche Variabilität. . .
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Produziert von “Sway”

Gerichtsurteile, medizinische Diagnosen, Versicherungszitate: Dies sind Urteilsrufe, die Menschen jeden Tag unvollkommen machen.

Das Problem ist “Lärm”, sagt Nobelpreisträger und Autor Daniel Kahneman. Lärm ist Kahnemans Begriff für die natürliche Variabilität, die Menschen in die Entscheidungsfindung einbringen, und das Thema seines neuen Buches, das er mit Olivier Sibony und Cass Sunstein schrieb. Lärm ist eine Realität menschlicher Vielfalt. Aber es kann auch unerwünscht sein – insbesondere, wenn es die Fairness eines Systems beeinträchtigt und Entscheidungen mit hohen Einsätzen menschlichen Launen überlässt.

In diesem Gespräch spricht Kara Swisher mit Kahneman darüber, wie Unternehmen und Einzelpersonen Lärm reduzieren können, wie Systeme fairer werden können und ob es uns allen besser geht, wenn wir einige dieser Entscheidungen von Maschinen treffen lassen.

Gutschrift. . . Illustration der New York Times; Poolfoto von Carsten Rehder

Gedanken? Senden Sie eine E-Mail an sway @ nytimes. com. Transkripte jeder Episode sind mittags verfügbar.

“Sway” wird von Nayeema Raza, Blakeney Schick, Heba Elorbany, Matt Kwong und Daphne Chen produziert und von Nayeema Raza und Paula Szuchman herausgegeben; Faktenprüfung durch Kate Sinclair; Musik und Sounddesign von Isaac Jones; Mischen von Erick Gomez. Besonderer Dank geht an Matt Frassica, Shannon Busta, Kristin Lin und Liriel Higa.

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