Daniel Kahneman
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2 天有情绪数据
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AI安全：CISO心智模型与“威利在哪里？”类比
本文探讨了网络安全专业人士如何开发更有效的模型来应对AI时代的复杂性。文章将寻找“威利在哪里？”的认知挑战与识别由AI驱动的复杂安全威胁的任务进行了类比。文章还触及了“Nexus Pass”的概念，将其作为理解和缓解这些不断演变的风险的框架。
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开发者使用 AI 进行项目事后剖析以发现隐藏风险
一位开发者为 Claude 和 Codex 等 AI 编码助手创建了一项自定义技能，用于对项目计划进行“事后剖析”。这项技术改编自 Gary Klein 和 Daniel Kahneman 的理论，通过指示 AI 假设一个计划已经失败，然后解释原因。开发者利用这一点来识别编码决策和项目想法中潜在的风险和隐藏假设，旨在获得比标准评审更具体、更可操作的见解。
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新研究表明大型语言模型可能发展出自身偏见
一项新研究表明，大型语言模型（LLMs）不仅可能反映人类偏见，还可能发展出自己独特的偏见。一项涉及人类和人工智能专家的研究旨在量化不断增长的人工智能能力所带来的风险。研究结果表明，需要像行为经济学家 Daniel Kahneman 那样，对 LLM 的行为进行更深入的理解。
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心理学家：直觉校准提升幸福感
心理学家和神经科学家研究表明，遵循直觉，或称“直觉校准”，可以显著提升幸福感。这种做法包括注意到、接受并采取行动来响应内部信号，这些信号通常是分析性思维之前的身体反应。一个由自我连接组成的框架，包括对内部状态的觉察、接受和行为校准，是培养这项技能和实现更大福祉的关键。
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领导者在分析令人失望的结果时面临“关键的岔路口”
领导者经常面临令人失望的结果，这呈现了一个“关键的岔路口”，他们可以选择接受简单的解释，或者批判性地审视结果。选择后一条道路，“关键回应”，涉及诚实的检查和纠正，从而实现组织学习和改进。这与“情绪化回应”形成对比，后者推卸责任并增加了重复犯错的可能性。文章概述了可能导致预期结果偏离的六个常见因素，例如数据缺口、缺乏背景信息、错误假设和个人偏见，并强调了在诊断失败时智力诚实的重要性。
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预测市场未能兑现承诺，被体育博彩和加密货币主导
理论上，预测市场能够汇集分散的知识以做出更好的决策，并且其规模已显著增长，Polymarket 和 Kalshi 等平台的月交易额现已达数十亿美元。然而，绝大部分交易量是由体育博彩和加密货币投机驱动的，而非政策相关问题。尽管 Google 和 CIA 等一些机构曾尝试过内部市场，但其更广泛的社会预测能力受到阻碍，因为除了个人投注者之外，对其预测的需求有限，尽管在风险监测和新闻解读方面具有潜在优势。