谁来为AI解答疫情下人类异常行为数据的疑惑

亚马逊对算法进行的调整随后影响到在线广告上的投入，这些算法决定花在广告上的金额取决于无数变量，但最终决定是基于用户对其有多少价值的估计，这其中，有许多方法可以预测客户的行为，包括有关过去购买的数据，以及广告公司根据不同人的在线活动进行的推荐。

但是现在，Cline说，想要预测点击广告的人是否会购买产品，最佳的参考因素之一就是送达时间，这也是Nozzle在和客户讨论调整算法时提出的意见。例如，如果你认为你不能比竞争对手更快地交付产品，那么想在广告拍卖中超过他们，所进行的花费可能就是无效的。

这一切只有专业团队才能做到。Cline认为，目前的情况让很多人大开眼界，很多人以为自动化系统都可以自己运行，“但实际上，你需要一个数据科学团队，从而把社会事件和算法事件联系起来。一个算法永远也不会主动挑选出这些东西”。

现在已经步入了万物相连的时代，从疫情中已经可以广泛地感受到，这也触动了在更典型的时代仍然隐藏着的机制。如果要寻找一线生机，那么现在正是时候对新暴露出来的系统进行盘点，同时弄清楚如何设计得更好，使系统更有弹性。

如果要信任机器，我们就需要对它们进行监督。

【本文是51CTO专栏机构大数据文摘的原创译文，微信公众号“大数据文摘（ id: BigDataDigest）”】

（编辑：应用网_阳江站长网）

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