让 AI 代理变得伟大

快速阅读: 据《芬格尔》最新报道，构建分布式数据信任基础设施，利用组织钱包整合验证数据流，优化决策。引入滑块和Z评分法改善问卷调查，避免简单化倾向。警惕AI仅关注“硬事实”，需平衡人性化与技术应用。

有什么用？一起做出更好的决策。怎么做？对我们大多数人来说，这很清晰——正在欧盟及超过100个国家构建基于分布式数据信任基础设施的人们知道，组织钱包将带来一系列经过验证的数据流，从各类发行方钱包流向持有者钱包，用于各种决策。在决定将可验证及其他数据传递给哪个服务提供商时，内部数据和外部数据都将发挥作用。截至目前，我们主要关注的是将公共部门钱包发布的可验证数据输出到企业和公民的钱包中，反之亦然，通过钱包到钱包的跨组织报告和求职申请。关于不太强验证的数据，涉及较少。此外，关于钱包如何理想地部署、指挥、赋能和控制AI代理的内容也不多，至少可以说是一对动态组合。AI很好地描述了这一点：[LinkedIn文章链接]。

至于不太强验证的数据，我们最终必须认真重新评估以传统方式询问客户和员工的实际价值。当一个人接近满分可能意味着与另一个人少得多的意见相同——这使得平均值也变得无用。引用自我2015年的博客：“这种需求呈指数级增长。同样，旨在使事情更简单的设备、应用程序和解决方案的数量也在增加。所有这些加起来意味着对任何一件事的时间都减少了——而这再次推动了大脑的可塑性变化（正如Kit Yarrow在《解码新消费者思维》中出色描绘的那样）。这个新的大脑不再接受冗长、复杂或无聊的东西。然而，企业往往通过创造更多内容来应对过多内容。> 这个困境的答案相当明显：在正确的时间、地点、设备上提供正确的解决方案，并且要简单明了。如果能有趣和好玩就更好了。游戏化也不错。> 但是你应该避免频繁出现的简单是/否或拇指向上/向下问题。这对提问的组织来说往往是带有倾向性的，甚至可能是危险的（好像总是有100%正确或错误的选择），并且对客户/成员/公民来说可能会非常不愉快。

在ZEF中，这个问题已经在评估、测试、投票和在线购买服务中得到了解决，包括：
1）一个“你有多确定？”滑块（首先不要使用1-5或数字！），
2）通过水平滑块表示“坏到好”，垂直滑块表示“重要性”——它还突出了不太重要的方面：
3）Z评分方法（已专利）消除了答案在两个维度上的差异，从完美主义者和普通人、乐观主义者和悲观主义者、地区间的文化差异等。未经消除不同测量标准的答案平均值是没有意义的（因为用户对同一个滑块位置或数字有不同的含义，而对不同的位置却有相同的含义）——最糟糕的情况下，这可能成为错误行动的基础。

+++AI看不到这一点的危险+++

所以现在我们可以帮助AI代理帮助我们——作为发行人、持有人和验证者，在工作和家庭中处理“硬事实”——可验证的数据。当然，还要要求AI代理获取我们已经完成或将要进行的许多问卷调查的许可内部和外部规范化意义生成结果，提供给客户、员工和供应商。很快，AI代理就会建议下一个……

(以上内容均由Ai生成)