媒体把关人是 比以往任何时候都弱, 让本来就对大公司和机构不信任的公众很容易受到谣言和虚假信息的影响。 在 1990 世纪 2000 年代末和 XNUMX 年代初,许多美国人严重依赖 传统媒体来源。 今天, 更多美国人 从他们最喜欢的社交媒体应用程序获取新闻,该应用程序可能会优先考虑参与(引起轰动)而不是教育的内容。 当选民受到热门话题和病毒式帖子的刺激时,立法者制定中间路线政策的政治自由就会减少。 正如加密货币市场参与者因公众对少数不良行为者的关注而遭受损失一样,当机器学习产生次优结果时,人工智能行业将承担政治责任,即使机器学习结果在统计上通常优于由人工智能管理的流程。人类。
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