How will superhuman artificial intelligence (AI) affect human decision making? And what will be the mechanisms behind this effect? We address these questions in a domain where AI already exceeds human performance, analyzing more than 5.8 million move decisions made by professional Go players over the past 71 years (1950-2021). To address the first question, we use a superhuman AI program to estimate the quality of human decisions across time, generating 58 billion counterfactual game patterns and comparing the win rates of actual human decisions with those of counterfactual AI decisions. We find that humans began to make significantly better decisions following the advent of superhuman AI. We then examine human players' strategies across time and find that novel decisions (i.e., previously unobserved moves) occurred more frequently and became associated with higher decision quality after the advent of superhuman AI. Our findings suggest that the development of superhuman AI programs may have prompted human players to break away from traditional strategies and induced them to explore novel moves, which in turn may have improved their decision-making.


翻译:超级人工智能将如何影响人类决策?这种影响的机制会是什么?我们在 AlphaGo 超越人类表现的领域中,分析了过去 71 年(1950-2021)中超过 580 万个职业围棋选手的棋局。为了回答第一个问题,我们使用一个超级人工智能程序来估计随时间变化的人类决策质量,生成了 5800 亿个对抗事实游戏模式,并比较了实际人类决策和对抗事实的 AI 决策的胜率。我们发现,超级人工智能出现后,人类开始做出显著更好的决策。然后,我们研究了一下人类选手的策略随时间的变化,并发现在超级人工智能的出现之后,新颖的决策(即以前未见过的着法)更频繁地出现,并与更高的决策质量相关联。我们的研究结果表明,超级人工智能程序的发展可能促使人类选手摆脱传统策略并探索新的着法,进而改善他们的决策能力。

0
下载
关闭预览

相关内容

【2022新书】高效深度学习,Efficient Deep Learning Book
专知会员服务
117+阅读 · 2022年4月21日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
重磅开讲:图灵奖得主—— Joseph Sifakis
THU数据派
0+阅读 · 2022年6月13日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【推荐】ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年12月17日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
31+阅读 · 2022年12月20日
Arxiv
82+阅读 · 2022年7月16日
VIP会员
相关资讯
重磅开讲:图灵奖得主—— Joseph Sifakis
THU数据派
0+阅读 · 2022年6月13日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【推荐】ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年12月17日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员