Какие плюсы и минусы: «Плюсы и минусы»: как принимать правильные решения

Хотя работа с виртуальной командой имеет ряд преимуществ, она также сопряжена с рядом рисков.Итак, ниже вы взвесите плюсы и минусы политики удаленной работы.

Ваша окончательная оценка +4 (21 за-17 против), поэтому имеет смысл внедрить политику удаленной работы, которая позволяет членам вашей команды работать из дома несколько дней в неделю.

Ключевые моменты

Взвешивание плюсов и минусов — это быстрый и простой способ принять объективные и взвешенные решения. Количественная оценка вариантов поможет вам взвесить свое решение.

Начните с написания решения, которое вы должны принять, в верхней части листа бумаги. Затем разделите его пополам и назовите одну сторону «Плюсы», а другую — «Минусы». Под каждым заголовком запишите все возможные преимущества следования определенному курсу действий и все возможные отрицательные результаты.

На данном этапе ваше решение может быть ясным. Если нет, вы можете оценить свои плюсы и минусы, чтобы показать важность каждого из них. Итоговая сумма поможет вам решить, стоит ли принимать решение.

Как создать значимый список сторонников мошенничества

Есть много решений, с которыми вы столкнетесь при поиске работы. Список плюсов и минусов — это простой способ сравнить преимущества и недостатки вашего выбора. Тщательно составленный список сторонников правонарушений может сделать для вас правильное решение, а также пролить свет на мысли, лежащие в основе этого решения. В этой статье мы представляем способы создания диаграммы «за» и «против», а также шаги по созданию собственного списка «против», который поможет в принятии решений в будущем.

Что такое список «за» и «против»?

Список плюсов и минусов — это диаграмма, которая поможет вам принять решение. К положительным сторонам списка вы добавляете все положительные результаты решения. С другой стороны, вы добавляете все неблагоприятные исходы. Это позволяет вам визуализировать различные аспекты решения и возможные результаты, чтобы вы могли сделать более продуманный выбор.

Во многих ситуациях одна сторона набирает больше очков, чем другая, что упрощает процесс принятия решений.Например, вы можете составить список «за» и «против», чтобы определить, следует ли вам просить о повышении. Если ваши плюсы длиннее, чем минусы, вы можете более уверенно попросить своего менеджера о повышении.

Вы можете создать свой собственный список плюсов и минусов, или многие онлайн-приложения могут помочь с форматированием. Создавая список плюсов и минусов, выберите наиболее подходящий для вас формат: на бумаге, на телефоне или компьютере.

Связано: Типы графиков и диаграмм

Как создать список «за» и «против»

Чтобы получить наилучшие результаты из списка «за» и «против», организуйте его и заполните следующим образом:

1. Отформатируйте таблицу «за» и «против»
2. Выберите метод заполнения списка
3. Проведите мозговой штурм и перечислите «за» решения
4. Изучите и перечислите риски или недостатки решения
5. Добавьте сторонние «за» и «против»

1.Отформатируйте таблицу «за» и «против»

В верхней части списка «за» и «против» напишите решение, которое вы обдумываете. Например: «Принятие должности в Parakeet Inc.» Под ним создайте две колонки. Слева напишите «Плюсы». Обозначьте правый столбец «Минусы». Этот формат является причиной того, что список «за» и «против» также называется T-диаграммой.

2. Выберите метод заполнения вашего списка

Прежде чем вы начнете заполнять список «за» и «против», подумайте о том, какой процесс будет наиболее простым для вас.Некоторые люди перечисляют «за», а затем «против». Другие предпочитают генерировать все положительные или отрицательные стороны одновременно, а затем переключаться на другую сторону.

Используйте тот метод, который дополняет ваш ум. Если вы выберете первый подход, вы с большей вероятностью создадите сбалансированную структуру, тогда как второй подход может более четко указать ваши предпочтения, поскольку вы можете закончить с большим количеством причин с одной стороны, чем с другой.

3. Проведите мозговой штурм и перечислите плюсы решения.

После построения T-диаграммы подумайте о преимуществах вашего решения.Некоторые преимущества могут быть очевидными и незамедлительными, в то время как вы можете обнаружить другие после тщательного обдумывания и размышлений. Задавая вопросы, вы сможете понять некоторые преимущества, связанные с каждым результатом, например:

• Каковы основные преимущества этого решения?
• Какой благоприятный исход вы получите, чего у вас нет в настоящее время?
• Чего вы могли бы сделать?
• Как это будет способствовать достижению ваших текущих карьерных целей?
• Как он позиционирует вас в будущем?
• Как это влияет на других в вашей жизни?

4.Изучите и перечислите риски или недостатки решения.

На другой стороне таблицы «за» и «против» должны быть указаны причины, по которым это решение не отвечает вашим интересам. Опять же, некоторые из них будут очевидны, например, долгая поездка в пробках. Другие потребуют от вас изучить свои карьерные цели. Вы можете задать следующие вопросы, чтобы определить некоторые из недостатков:

• От чего вы отказываетесь?
• Какие риски связаны с этим решением?
• Какие проблемы создает эта должность, и можете ли вы их преодолеть?
• Как эта должность может помешать или, возможно, отложить достижение ваших карьерных целей?

5.Добавьте сторонние «за» и «против»

В некоторых случаях вам может потребоваться рассмотреть, как решение может повлиять на другие. Ближе к концу вашего списка подумайте, как другие могут подумать о вашем решении. Попробуйте подумать о том, как ваши коллеги, менеджер, наставник и члены семьи могут отнестись к вашему решению или как оно может повлиять на них. Запишите и эти перспективы.

Пример списка «за» и «против»

Используя идеи выше, мы создали пример списка сторонников для принятия предложения о работе.Слева показаны преимущества принятия должности, а справа — вещи, от которых вы откажетесь в этом примере:

Плюсы

• Увеличение зарплаты на 10 000 долларов
• Две дополнительные недели отпуска
• Компания мечты
• Членство в спортзале оплачено
• Карьера и будущий потенциал
• Более высокая зарплата = покупка дома
• Высококачественная должность
• Ценный опыт для резюме
• Партнер любит новое место

Минусы

• Оплата парковки
• Нет больничных, они приехал из отпуска
• Работа не мечта
• Более длительные поездки на работу
• Требуется новый гардероб, соответствующий дресс-коду
• Требуется детский сад
• Повышенный риск
• Не могу работать с текущим наставником
• Расходы на переезд

Решения о работе многогранны , а понимание положительных и отрицательных сторон может помочь вам принять более обоснованное решение.Предварительная таблица — это простой способ скомпилировать и визуализировать компоненты, которые больше всего повлияют на ваш выбор. Освоение этого простого инструмента может помочь вам в принятии многих будущих решений как на рабочем месте, так и за его пределами.

Think Insights — Плюсы и минусы: подход к принятию решений

• Новая работа, да или нет?
• Дорогие каникулы на Карибах — хорошая идея?
• Стоит ли начинать многолетнее обучение?

Нет более простого метода для принятия решений, чем старый добрый список плюсов и минусов. Все, что вам нужно, это лист бумаги с двумя колонками для плюсов и минусов. Слева перечислите аргументы в пользу решения (Плюсы). Точно так же перечислите аргументы против (против) справа. Легко, не правда ли?

Писать — мощно

Наш мозг любит теряться в клубке расплывчатых мыслей.Сможете ли вы держать в голове все аргументы одновременно? Если да, то поздравляю! Однако многим из нас это трудно сделать. Когда в голове бесчисленное множество аргументов, сложно вести обзор. Даже процесс нанесения этого на бумагу может быть очень многообещающим. Помните китайскую пословицу:

Самые слабые чернила сильнее, чем самая прочная память

Записывание освобождает ваши умственные способности для мышления и принятия решений.Кроме того, этот подход также добавляет визуальное измерение, помогающее облегчить процесс принятия решений. Вы создали список. Однако один столбец значительно длиннее другого. Тем не менее, все это не кажется полезным, чем раньше. Что хорошего в том, что у вас есть 10 плюсов, но от одного минуса у вас сильно болит голова? Здесь вам может помочь метод Бенджамина Франклина!

История метода

В 1772 году теолог Джозеф Пристли, услышав о его успешном методе принятия сложных решений, попросил совета у Бенджамина Франклина.В письме он описал свой метод:

Чтобы справиться с этим, я могу разделить половину листа бумаги линией на два столбца, написав поверх одного «за» и «против».

Похоже на список плюсов и минусов, не так ли? Но потому что процесс немного сложнее.

Процесс

1. Задайте себе четкий вопрос!

Существует множество методов принятия решений. Однако для закрытых вопросов больше всего подходит метод Бенджамина-Франклина.Это вопросы, на которые вы можете ответить «Да» или «Нет».

Хороший пример: следует ли мне принимать новое предложение о работе?
Плохой пример: поехать ли мне на летние каникулы в Италию, США или Испанию?

2. Найдите плюсы и минусы!

Логический шаг, который вы уже знаете из стандартного списка плюсов и минусов: слева вы перечисляете преимущества, справа — аргументы, которые говорят против. Согласно методу Бенджамина Франклина, не торопитесь, особенно когда дело касается принятия важного решения.Не все наши мысли присутствуют в какой-то момент. Возможно, вам не придется принимать окончательное решение до конца недели, а не сегодня. Если да, распределите процесс на следующие несколько дней.

3. Оцените важность отдельных точек!

С этого момента попытайтесь количественно оценить воздействие, используя конкретные числа. Положите конец разрозненному письму. Вместо этого напрягите свой мыслительный процесс и заострите внимание. Мозг еще больше будет греметь! Игра с числами заставит вас вспотеть.Но у этого подхода есть свои плюсы. Наконец-то вы получите что-то осязаемое и достойное внимания! Однако спросите себя, насколько важны отдельные моменты. Если возможно, используйте числовую шкалу для определения относительных весов, скажем, от 1 до 10, причем 10 — это чрезвычайно важная точка.

4. Оцените вероятность плюсов и минусов пунктов

Затем попытайтесь предсказать возможность материализации отдельных элементов (за и против). Опять же, вы можете назначить баллы от 1 до 10, где 1 крайне маловероятно, а 10 — очень точно.

5. Определите вес

По общему признанию, Бенджамин Франклин не упомянул, как именно взвешивать отдельные аргументы. Однако оценка важности и вероятности — разумные и важные шаги. Итак, возьмите свой калькулятор или создайте электронную таблицу Excel, чтобы вычислить произведение этих числовых значений. Впоследствии вы получите общий вес аргументов, как за, так и против.

6. Избавьтесь от лишних аргументов!

Пришло время упростить! Удалите аргументы с такой же низкой оценкой.Например, вы можете сбросить половину баллов с низким рейтингом, чтобы получить набор для выбора. Эти вопросы с низким рейтингом могут быть важны сами по себе, но не играют решающей роли в процессе принятия решений. Тем не менее, здесь следует быть предельно осторожным, чтобы не иметь атрибутов неправильной важности или вероятности. Итак, проверьте еще раз.

Затем удалите пары, которые совпадают по важности и вероятности в обоих индивидуальных значениях. Если список по-прежнему слишком длинный и запутанный, исключите пары, совпадающие только по общему весу.Таким образом, вы можете надежно удалить аргументы, чтобы прийти к наиболее убедительным аргументам за или против определенного курса действий.

7. Анализируй и решай!

После того, как вы удалили аргументы балансировки, пришло время для окончательного анализа:

• Одна сторона значительно длиннее другой? Это может быть четким указанием на ваше решение
• В чем важность плюсов по сравнению с важностью минусов?
• Какова вероятность плюсов по сравнению с важностью минусов?
• Как распределяются рейтинги важности и вероятности?
• Есть какие-нибудь наблюдаемые закономерности?

Внутреннее ощущение

В конце концов, несмотря на все числа, расчеты, размышления и оценки, вы можете найти все «за» и «против» и сопутствующие результаты не совсем верно .Если так, доверьтесь своему чутью! Эти вопросы также могут помочь вам в дальнейшем:

• Какое общее впечатление?
• Есть ли какие-то факторы, которые кажутся важными, несмотря на противоречивые цифры?
• Как выбрать другого человека?
• Кого еще я могу спросить?

Людям всегда приходилось принимать решения. Бенджамин Франклин описал методику для всех, кто достигает своих пределов с обычным списком плюсов и минусов. Вы стоите перед важным решением? Тогда попробуйте! Не забывайте: в конце концов, несмотря на все анализы, интуиция все же может помочь принять решение!

Знатоки плюсов и минусов алгоритмов

Алгоритмы — это инструкции для решения проблемы или выполнения задачи. Рецепты — это алгоритмы, как и математические уравнения. Компьютерный код алгоритмичен. Интернет работает на алгоритмах, и весь онлайн-поиск осуществляется с их помощью. Электронная почта знает, куда обращаться, благодаря алгоритмам. Приложения для смартфонов — это не что иное, как алгоритмы. Компьютерные и видеоигры — это алгоритмическое повествование. Сайты знакомств, рекомендательные книги и туристические сайты не могли бы функционировать без алгоритмов. Картографические системы GPS доставляют людей из точки A в точку B с помощью алгоритмов.Искусственный интеллект (ИИ) — это не что иное, как алгоритмы. Материалы, которые люди видят в социальных сетях, передаются им с помощью алгоритмов. Фактически, все, что люди видят и делают в сети, является продуктом алгоритмов. Каждый раз, когда кто-то сортирует столбец в электронной таблице, задействуются алгоритмы, и большинство финансовых транзакций сегодня выполняется с помощью алгоритмов. Алгоритмы помогают гаджетам реагировать на голосовые команды, распознавать лица, сортировать фотографии, строить и водить автомобили. Взлом, кибератаки и алгоритмы взлома криптографического кода.Сейчас появляются самообучающиеся и самопрограммируемые алгоритмы, поэтому вполне возможно, что в будущем алгоритмы будут писать много, если не большинство алгоритмов.

Алгоритмы часто представляют собой элегантные и невероятно полезные инструменты, используемые для выполнения задач. В основном это невидимые помощники, невероятно улучшающие человеческие жизни. Однако иногда применение алгоритмов, созданных с добрыми намерениями, приводит к непредвиденным последствиям. Последние новости связаны с этими проблемами:

• Британский фунт упал на 6.1% в секундах 7 октября 2016 г., частично из-за валютных торгов, инициированных алгоритмами.
• Инженеры Microsoft создали Twitter-бота под названием «Tay» прошлой весной в попытке поболтать с миллениалами, отвечая на их запросы, но через несколько часов он начал публиковать расистские, сексистские и отрицательные твиты, основанные на алгоритмах, которым он «учился». как отвечать другим, основываясь на том, что было написано в Твиттере.
• Facebook попытался создать функцию для выделения популярных тем со всего сайта в лентах пользователей.Во-первых, команда людей отредактировала функцию, но споры разгорелись, когда некоторые обвинили платформу в предвзятом отношении к консерваторам. Итак, Facebook передал работу алгоритмам только для того, чтобы обнаружить, что они не могут отличить настоящие новости от фейковых.
• Кэти О’Нил, автор книги Оружие разрушения математики: как большие данные увеличивают неравенство и угрожают демократии , указала, что прогнозная аналитика, основанная на алгоритмах, имеет тенденцию наказывать бедных, на примере алгоритмической практики найма.
• Созданные из лучших побуждений алгоритмы могут быть саботированы злоумышленниками. 21 октября 2016 года на восточном побережье США произошел спад интернета после того, как хакеры забросали Dyn DNS, обработчик интернет-трафика, информацией, которая перегружала его сети, что открыло новую эру интернет-атак с подключенных к Интернету устройств. Это произошло после того, как в сентябре эксперт по интернет-безопасности Брюс Шнайер предупредил, что «кто-то учится отключать интернет». А злоупотребление алгоритмом ленты новостей Facebook и всеобщее распространение фейковых новостей в Интернете стали предметом споров, поскольку в 2016 году U.С. Президентские выборы продолжились.
• Исследователь Эндрю Тутт призвал к «Управлению по контролю за продуктами и лекарствами для алгоритмов», отметив: «Рост все более сложных алгоритмов требует критического осмысления того, как наилучшим образом предотвратить, сдержать и компенсировать вред, который они причиняют…. Алгоритмическое регулирование потребует единообразия на федеральном уровне, экспертной оценки, политической независимости и предпродажной проверки, чтобы предотвратить — не подавляя инновации — внедрение на рынок неприемлемо опасных алгоритмов.”
• В октябре 2016 года Белый дом опубликовал два отчета, в которых подробно описываются достижения алгоритмов и искусственного интеллекта и планы решения связанных с этим проблем, а также опубликован декабрьский отчет, в котором излагаются некоторые потенциальные последствия автоматизации, основанной на искусственном интеллекте, для рынка труда США и других стран. экономия.
• 17 января 2017 года Институт будущего жизни опубликовал список из 23 принципов полезного искусственного интеллекта, созданный собранием заинтересованных исследователей на конференции в Асимолар, в Пасифик-Гроув, Калифорния.Среди более чем 1600 подписантов были Стивен Хокинг, Илон Маск, Рэй Курцвейл и сотни ведущих мировых исследователей искусственного интеллекта.

Использование алгоритмов распространяется по мере того, как предприятия и правительства создают, собирают и анализируют огромные объемы данных. Некоторые называют это веком алгоритмов и предсказывают, что будущее алгоритмов связано с машинным обучением и глубоким обучением, которое будет становиться все лучше и лучше все более быстрыми темпами.

В то время как многие из 2016 U.В ходе вскрытия президентских выборов в С. отмечалось революционное влияние веб-инструментов на их исход. Генеральный директор XPrize Foundation Питер Диамандис предсказал, что «пять крупных технологических тенденций сделают эти выборы скучными». Он сказал, что достижения в области квантовых вычислений и быстрая эволюция ИИ и агентов ИИ, встроенных в системы и устройства в Интернете вещей, приведут к гипер-преследованию, влиянию и формированию избирателей и гиперперсонализированной рекламе, а также создадут новые способы искажать реальность и увековечивать ложь.

Аналитики, такие как Аниш Аниш из Стэнфордского университета, предвидят, что алгоритмы возьмут на себя государственную и частную деятельность в новую эру «альгократического управления», которое вытеснит «бюрократические иерархии». Другие, такие как Шошана Зубофф из Гарварда, описывают появление «капитализма наблюдения», который организует экономическое поведение в «информационной цивилизации».

Чтобы прояснить нынешнее отношение к потенциальным последствиям алгоритмов в следующем десятилетии, Исследовательский центр Pew Research Center и Imagining the Internet Center Университета Илона провели широкомасштабный опрос экспертов в области технологий, ученых, корпоративных практиков и руководителей правительств.На вопрос о том, что будет в следующем десятилетии, ответили около 1302 человека:

Будет ли суммарный эффект алгоритмов положительным для людей и общества или отрицательным для людей и общества?

Ненаучный опрос показал, что 38% этих респондентов предсказали, что положительное влияние алгоритмов перевесит отрицательное для отдельных людей и общества в целом, в то время как 37% заявили, что отрицательное влияние перевесит положительное; 25% сказали, что общее влияние алгоритмов будет примерно 50-50, положительное-отрицательное.[См. «Об этом опросе экспертов» для получения дополнительной информации об ограничениях этого образца.]

Участников попросили объяснить свои ответы, и большинство из них написали подробные пояснения, которые дают представление о обнадеживающих и тревожных тенденциях. Респондентам было разрешено ответить анонимно; они составляют незначительное большинство письменных разработок. Эти результаты не отражают всех точек зрения, которые возможны для подобного вопроса, но они раскрывают широкий спектр ценных наблюдений, основанных на текущих тенденциях.

В следующем разделе мы предлагаем краткое описание семи ключевых тем, обнаруженных в письменных разработках. После этого вводного раздела дается более подробный анализ мыслей респондентов по каждой из тем. Все ответы слегка отредактированы по стилю.

Среди этих респондентов существует довольно единое мнение о том, что алгоритмы, как правило, невидимы для публики, и в следующем десятилетии их влияние будет расти в геометрической прогрессии.

Репрезентативное заявление об этой точке зрения поступило от Барри Чудакова , основателя и директора Sertain Research и StreamFuzion Corp. Он ответил:

«Если бы каждый алгоритм внезапно перестал работать, это был бы конец света, каким мы его знаем» (Педро Доминго The Master Algorithm ). Факт: Мы уже перевели наш мир на машинное обучение и алгоритмы. Теперь вопрос в том, как лучше понять и управлять тем, что мы сделали?

«Алгоритмы — полезный артефакт, чтобы начать обсуждение более широкой проблемы влияния помощи с технологией на нашу жизнь.А именно, как мы можем увидеть их в работе? Рассмотреть и оценить свои предположения? И самое главное для тех, кто не создает алгоритмы для жизни — как мы узнаем, как они работают, где они действуют, какие допущения и предубеждения им присущи и как сделать их прозрачными? Как рыбы в аквариуме, мы можем видеть, как они плавают, и не спускать с них глаз.

Факт: мы уже перевели наш мир на машинное обучение и алгоритмы. Теперь вопрос в том, как лучше понять и управлять тем, что мы сделали?
Барри Чудаков

«Алгоритмы — новые арбитры принятия человеческих решений практически в любой области, которую мы можем себе представить, от просмотра фильма (распознавание эмоций Affectiva) до покупки дома (Zillow.com) на беспилотные автомобили (Google). Deloitte Global прогнозирует, что к концу 2016 года более 80 из 100 крупнейших мировых компаний, производящих программное обеспечение для предприятий, будут иметь когнитивные технологии, опосредованные алгоритмами, которые будут интегрированы в свои продукты. «лучший стандарт, с которым можно сравнивать само человеческое познание». Они также являются стимулом для рассмотрения того же самого познания: как мы думаем и что значит думать с помощью алгоритмов, опосредующих наш мир?

«Главный положительный результат этого — лучшее понимание того, как принимать рациональные решения, и в этой мере лучшее понимание самих себя.В конце концов, алгоритмы генерируются методом проб и ошибок, путем тестирования, наблюдения и приведения к определенным математическим формулам, касающимся выбора, который делался снова и снова — и это может быть использовано для трудных выборов и проблем, особенно когда интуитивно мы не можем легко увидеть ответ или способ решения проблемы. Правило 37%, оптимальная остановка и другие алгоритмические выводы — это основанные на фактах руководства, которые позволяют нам использовать мудрость и математически подтвержденные шаги для принятия лучших решений.

«Дополнительным положительным результатом является возможность подключения. В технологическом повторении того, что духовные учителя говорили на протяжении веков, наши вещи демонстрируют, что все связано — или может быть — связано со всем остальным. Алгоритмы с настойчивостью и повсеместностью насекомых автоматизируют процессы, которые раньше требовали человеческих манипуляций и мышления. Теперь они могут управлять основными процессами мониторинга, измерения, подсчета или даже просмотра. Наша машина может сказать нам, чтобы мы притормозили.Наши телевизоры могут предложить фильмы для просмотра. В продуктовом магазине на ужин можно предложить здоровое сочетание мяса и овощей. Siri напоминает вам, что у вас годовщина.

«Основные негативные изменения сводятся к простому, но теперь довольно сложному вопросу: как мы можем увидеть и полностью понять значение алгоритмов, запрограммированных в повседневных действиях и решениях? Загвоздка вот в чем: чей это вообще разум? … В наших системах нет, и нам необходимо встроить то, что Дэвид Гелернтер назвал «верхним взглядом», — способность не только создавать технологические решения, но также видеть и исследовать их последствия, прежде чем мы будем строить бизнес-модели, компании и рынки на их сильных сторонах, и особенно об их ограничениях.”

Чудаков добавил, что это особенно необходимо, потому что в следующем десятилетии и далее: «За счет расширения сбора и анализа данных и последующего применения этой информации к процессам и объектам, которые ранее не применялись, добавляется уровень интеллекта или манипуляции мышлением. этот слой. Так что возможности предсказания преследуют нас, как домашнее животное. Результат: по мере того, как информационные инструменты и прогнозная динамика получают более широкое распространение, наша жизнь будет все больше зависеть от их внутренних выводов и повествования, которые они порождают.”

«Общее влияние повсеместных алгоритмов в настоящее время невозможно подсчитать, потому что присутствие алгоритмов в повседневных процессах и транзакциях сейчас настолько велико и в основном скрыто от общественности. Все наши системы расширенного мышления (алгоритмы подпитывают программное обеспечение и возможности взаимодействия, которые создают системы расширенного мышления) требуют большего, а не меньшего, и более глобальной перспективы, чем нам удавалось ранее. Расширяющийся сбор и анализ данных и, как следствие, применение этой информации может вылечить болезни, уменьшить бедность, принести своевременные решения людям и местам, где больше всего нужды, и развеять тысячелетние предрассудки, необоснованные выводы, бесчеловечные практики и игнорирование всего. виды.Наши алгоритмы теперь переопределяют то, что мы думаем, как мы думаем и что мы знаем. Нам нужно попросить их подумать о своем мышлении — обратить внимание на подводные камни и врожденные предубеждения, прежде чем они усвоятся и их будет труднее устранить.

«Чтобы создать надзор, который оценил бы влияние алгоритмов, сначала нам нужно увидеть и понять их в контексте, для которого они были разработаны. Это само по себе является непростой задачей, требующей от беспристрастных экспертов обратного отслеживания процесса разработки технологий для поиска моделей и формул, на основе которых были созданы алгоритмы.Затем, сохраняя все знания под рукой, экспертам необходимо трезво оценить преимущества и недостатки или риски, которые создают алгоритмы. Кто готов к этому? У кого есть время, бюджет и ресурсы, чтобы исследовать и рекомендовать полезные варианты действий? Это описание работы 21 века — и рыночная ниша — поиск реальных людей и компаний. Чтобы сделать алгоритмы более прозрачными, циркуляры с информацией о продуктах и ​​продуктах могут включать схему алгоритмических предположений, сродни боковой панели по питанию, которая сейчас встречается на многих упакованных пищевых продуктах, которые будут информировать пользователей о том, как алгоритмы влияют на интеллект в данном продукте, и краткое описание последствий этих предположений.”

Ряд респондентов отметили множество способов, которыми алгоритмы помогут разобраться в огромных объемах данных, отметив, что это вызовет прорыв в науке, новые удобства и человеческие возможности в повседневной жизни, а также все большую способность связывать людей с информация, которая им поможет. Они выполняют, казалось бы, чудесные задачи, которые люди не могут сделать, и они будут продолжать значительно увеличивать человеческий интеллект и помогать в достижении великих дел.Типичным сторонником этой точки зрения является Стивен Даунс , исследователь Национального исследовательского совета Канады, который перечислил следующие положительные изменения:

«Примеры:
Банки . Сегодня банки предоставляют кредиты на основании очень неполных данных. Это правда, что многие люди, которые сегодня имеют право на получение ссуд, не получат их в будущем. Однако многие люди — и, возможно, гораздо больше людей — смогут получить ссуды в будущем, поскольку банки отказываются использовать такие факторы, как раса, социально-экономическое положение, почтовый индекс и т. Д., Для оценки пригодности.Более того, с большим объемом данных (и с более интерактивными отношениями между банком и клиентом) банки могут снизить свои риски, тем самым предоставляя больше кредитов, в то же время предоставляя ряд услуг, индивидуально направленных на то, чтобы реально улучшить финансовое состояние человека.

«Поставщики медицинских услуг . Здравоохранение — это значительные и растущие расходы не потому, что люди становятся менее здоровыми (на самом деле, в обществе, наоборот, верно), а из-за значительных накладных расходов, необходимых для поддержки все более сложных систем, включая рецепты, страхование, помещения и многое другое.Новые технологии позволят поставщикам медицинских услуг переложить значительную часть этой нагрузки на человека, который (с помощью систем личной поддержки) будет лучше управлять своим здоровьем, координировать и управлять своим собственным лечением и создавать меньшую нагрузку на систему. . По мере того, как общие расходы на здравоохранение снижаются, становится все более целесообразным предоставлять медицинское страхование с одним плательщиком для всего населения, которое, как известно, имеет положительные результаты и эффективность в отношении здоровья.

«Правительства .Значительная часть государственного управления основана на регулировании и мониторинге, которые больше не потребуются с развертыванием автоматизированных систем производства и транспортировки, а также сенсорных сетей. Это включает в себя многие из повседневных (и часто неприятных) взаимодействий, которые мы имеем сегодня с правительством, начиная с нарушений правил дорожного движения, проявления гражданского недовольства, несправедливого обращения в коммерческих и юридических процессах и т. Д. Простой пример: одна из самых серьезных политических проблем в Соединенных Штатах — это манипуляция политическими границами в интересах действующих игроков.Избирательные подразделения, созданные с помощью алгоритма, в значительной степени исключают подтасовку (и, когда они открыты и обсуждаются, могут быть изменены для улучшения этого результата) ».

Выборка дополнительных ответов от анонимных респондентов:

Эффективность алгоритмов приведет к большему творчеству и самовыражению.

• «Алгоритмы находят знания в автоматическом режиме намного быстрее, чем это обычно возможно».
• «Алгоритмы могут обрабатывать базы данных достаточно быстро, чтобы избавиться от бюрократии и бюрократии, которые в настоящее время замедляют прогресс.”
• «Мы увидим меньше загрязнения, улучшим здоровье людей, меньше экономических отходов».
• «Алгоритмы могут уравнять доступ к информации».
• «Эффективность алгоритмов приведет к большему творчеству и самовыражению».
• «Алгоритмы могут уменьшить проблемы с транспортировкой; они могут определить заторы и альтернативные времена и пути ».
• «Беспилотные автомобили могут значительно сократить количество несчастных случаев в год, а также улучшить качество жизни большинства людей.”
• «Более адресная доставка новостей, услуг и рекламы».
• «Больше научно-обоснованных социальных наук, использующих алгоритмы для сбора данных из социальных сетей и переходов по ссылкам».
• «Улучшенная и более активная работа полиции, направленная на районы, где можно предотвратить преступность».
• «Меньше слаборазвитых регионов и больше международных коммерческих обменов».
• «Алгоритмы уменьшают трения при принятии решений, покупках, транспортировке и многих других действиях.”
• «Боты будут следовать приказам покупать ваши акции. Цифровые агенты найдут нужные вам материалы ».
• «Все ошибки можно исправить. Это будет означать, что алгоритмы со временем станут только более эффективными в соответствии с желаниями человечества ».

Темы, освещающие проблемы и проблемы

Участники этого исследования были в значительной степени согласны с тем, что многочисленные положительные стороны ускорения зависимости от кода будут продолжать стимулировать распространение алгоритмов; однако, как и во всех великих технологических революциях, у этой тенденции есть и обратная сторона.Большинство респондентов указали на проблемы, главная из которых заключалась в последних пяти основных темах настоящего отчета; у всех есть подтемы.

Тема 3: Человечество и человеческие суждения потеряны, когда данные и прогнозное моделирование приобретают первостепенное значение

Прогресс в области алгоритмов позволяет технологическим корпорациям и правительствам собирать, хранить, сортировать и анализировать массивные наборы данных. Эксперты, участвовавшие в этом опросе, отметили, что эти алгоритмы в первую очередь написаны для оптимизации эффективности и прибыльности без особых размышлений о возможных социальных последствиях моделирования и анализа данных.Эти респонденты утверждали, что люди считаются «вкладом» в процесс и не рассматриваются как реальные, мыслящие, чувствующие, изменяющиеся существа. Они говорят, что это создает ошибочное, логически управляемое общество и что по мере развития процесса, то есть когда алгоритмы начинают писать алгоритмы, люди могут оказаться вне цикла, позволяя «роботам решать». Представитель этой точки зрения:

Барт Книжненбург , доцент кафедры ориентированных на человека вычислений в Университете Клемсона, ответил: «Алгоритмы будут извлекать выгоду из удобства и прибыли, тем самым дискриминируя определенные группы населения, но также разрушая опыт всех остальных.Целью алгоритмов является соответствие некоторым нашим предпочтениям, но не обязательно всем : они, по сути, представляют собой карикатуру на наши вкусы и предпочтения. Мой самый большой страх заключается в том, что, если мы не настроим наши алгоритмы для самоактуализации , людям будет просто слишком удобно следовать советам алгоритмов (или, что слишком сложно выходить за рамки таких советов), превращая эти алгоритмы в себя. -исполнение пророчеств и превращение пользователей в зомби, которые потребляют исключительно легкие в употреблении предметы.”

Анонимный футуролог сказал: «Это происходит с самого начала промышленной революции. Каждый раз, когда вы создаете человеческую систему, оптимизированную для повышения эффективности или прибыльности, вы дегуманизируете персонал. Эта дегуманизация теперь распространилась на наше здравоохранение и социальные службы. Когда вы удаляете человечество из системы, в которую включены люди, они становятся жертвами ».

Другой анонимный респондент написал: «Мы просто не можем зафиксировать каждый элемент данных, который представляет обширность человека и его потребности, желания, надежды, желания.Кто и какие данные собирает? Знают ли вообще люди, отраженные в точках данных, или они просто согласились с условиями обслуживания, потому что у них не было реального выбора? Кто зарабатывает на данных? Как кто-нибудь может узнать, как его / ее данные обрабатываются и для каких целей, чтобы оправдать какие цели? Нет прозрачности, а надзор — фарс. Все это скрыто от глаз. Я всегда буду убежден, что данные будут использоваться для обогащения и / или защиты других, а не отдельных лиц. Это основная природа экономической системы, в которой мы живем.”

Выборка отрывков, связанных с этой темой, от других респондентов (подробнее см. Полные версии в полном тексте отчета):

Алгоритмы обладают способностью формировать решения людей, даже не подозревая об этом, предоставляя тем, кто контролирует алгоритмы, несправедливое положение власти.

• «Потенциал добра огромен, но вероятность неправильного использования и злоупотребления — преднамеренного и непреднамеренного — может быть больше».
• «Компании стремятся максимизировать прибыль, а не максимизировать общественное благо.Хуже того, они переупаковывают стремление к прибыли как общественное благо. Мы приближаемся к пику волны, нижней стороной которой является новая этика манипуляции, маркетинга, почти полное отсутствие конфиденциальности ».
• «То, что мы видим уже сегодня, — это то, что на практике такие вещи, как« дифференцированное ценообразование », не помогают потребителю; это помогает компании, которая продает вещи и т. д. »
• «Отдельные люди будут пастись, как скот, с предсказуемо разрушительными последствиями для верховенства закона, социальной справедливости и экономики.”
• «Есть стимул только для дальнейшего сокрытия присутствия и операций алгоритмического формирования коммуникационных процессов».
• «Алгоритмы… усиливают негативное влияние пробелов и исключений данных».
• «Алгоритмы обладают способностью формировать индивидуальные решения, даже если они этого не знают, что дает тем, кто контролирует алгоритмы, несправедливую власть».
• «Тот факт, что с помощью алгоритмов можно использовать Интернет для почти чтения наших мыслей, означает, [что] те, кто имеет доступ к алгоритмам и их базам данных, имеют огромные возможности для манипулирования большими группами населения.”
• «Пугает отсутствие подотчетности и полная непрозрачность».
• «Судя по утилитарным метрикам, у алгоритмического принятия решений нет недостатков; тот факт, что это приводит к постоянной несправедливости по отношению к тем самым классам меньшинства, который он создает, будет проигнорирован. Общее Благо стало дискредитированным, устаревшим пережитком Прошлого ».
• «В экономике, в которой все больше доминирует крошечная, очень привилегированная и изолированная часть населения, это будет в значительной степени воспроизводить неравенство в их интересах.Критика будет преуменьшена и отвергнута из-за того, что весь процесс прикрывается цифровой «логикой» ».
• «Алгоритмы — это новое золото, и трудно объяснить, почему средний« хороший »расходится с индивидуальным« хорошим »».
• «Мы будем интерпретировать негативное индивидуальное воздействие как необходимый сопутствующий ущерб от« прогресса »».
• «Это убьет местный интеллект, местные навыки, языки меньшинств, местное предпринимательство, потому что большая часть доступных ресурсов будет истощена глобальными конкурентами.”
• «В прошлом алгоритмы создавались программистом. В будущем они, вероятно, будут развиваться с помощью интеллектуальных / обучающихся машин…. Люди потеряют свободу выбора в мире ».
• «Будет только хуже, потому что нет« кризиса », на который нужно реагировать, и, следовательно, нет не только мотивации к изменениям, но и всех причин для продолжения, особенно со стороны заинтересованных влиятельных кругов. Нас ждет кошмар ».
• «Веб 2.0 обеспечивает больше удобства для граждан, которым нужно отвезти домой, но в то же время — и было бы наивно думать, что это совпадение — он также является монетизированным, корпоративным, лишающим возможности, каннибализирующим предвестником Конца времен.(Я преувеличиваю для эффекта. Но ненамного.) »

Здесь связаны две нити мышления. Во-первых, создатели алгоритмов (авторы кода), даже если они стремятся к инклюзивности, объективности и нейтральности, встраивают в свои творения свои собственные взгляды и ценности. Во-вторых, наборы данных, к которым применяются алгоритмы, имеют свои ограничения и недостатки. Даже наборы данных с миллиардами единиц информации не отражают полноты жизни людей и разнообразия их опыта.Более того, сами наборы данных несовершенны, потому что они не содержат входных данных от всех или репрезентативной выборки всех. В этих ответах раскрываются две темы:

Джастин Райх , исполнительный директор лаборатории обучающих систем Массачусетского технологического института, заметил: «Алгоритмы будут в первую очередь разработаны белыми и азиатскими мужчинами — на основе данных, выбранных этими же привилегированными участниками — для пользы потребителей, таких же, как они сами. Большинство людей, занимающих высокие посты, сочтут эти новые инструменты удобными, безопасными и полезными.Вред от новых технологий больше всего пострадает те, кто уже находится в неблагоприятном положении в обществе, где рекламные алгоритмы предлагают объявления о залоге, которые предполагают, что читатели являются преступниками, заявки на получение ссуды, которые наказывают людей за доверенных лиц, настолько связанных с расой, что они эффективно наказывают людей на основе расы, и похожие проблемы ».

Дадли Айриш , инженер-программист, заметил: «Все, позвольте мне повторить, что все обучающих данных содержат ошибки. По большей части это связано либо с расой, либо с классом, с изрядной долей простого наказания людей за то, что они не используют стандартный диалект английского языка.Перефразируя Иммануила Канта, из кривых бревен этих наборов данных никогда не было сделано ничего прямого ».

Выборка цитат других респондентов, связанных с этой темой (подробности см. В полном тексте отчета):

Одной из величайших проблем следующей эпохи будет балансировка защиты интеллектуальной собственности в алгоритмах с защитой субъектов этих алгоритмов от несправедливой дискриминации и социальной инженерии.

• «Алгоритмы по определению обезличены и основаны на общих данных и обобщенных предположениях.Люди, пишущие алгоритмы, даже основанные на данных, не являются репрезентативной подмножеством населения ».
• «Если вы начнете с места неравенства и используете алгоритмы, чтобы решить, какой вероятный исход для человека / системы, вы неизбежно усилите неравенство».
• «Со всеми нами будут плохо обращаться как с более однородными, чем мы есть».
• «Результатом может быть институционализация предвзятых и вредных решений под предлогом:« Решение принял компьютер, поэтому мы должны его принять.’”
• «Алгоритмы будут отражать предвзятое мышление людей. Мусор на входе, мусор на выходе. Это затронет многие аспекты жизни, но лишь немногим поможет. Надзор будет очень трудным или невозможным ».
• «Алгоритмы ценят эффективность выше правильности или справедливости, и со временем их эволюция продолжит те же приоритеты, которые изначально сформулировали их».
• «Одной из величайших задач следующей эпохи будет балансировка защиты интеллектуальной собственности в алгоритмах с защитой субъектов этих алгоритмов от несправедливой дискриминации и социальной инженерии.”
• «Алгоритмы претендуют на то, чтобы быть справедливыми, рациональными и беспристрастными, но просто навязывают предрассудки без возможности обращения».
• «Если только алгоритмы не являются по существу открытым исходным кодом и, как таковые, могут быть изменены по отзывам пользователей справедливым образом, то право, которое вероятные производители алгоритмов (корпорации и правительства) должны делать выбор, благоприятный для себя, будь то в отношении интернет-условий обслуживания или договоренности о приверженности или политические предубеждения привнесут в алгоритмы как сознательные, так и бессознательные предубеждения.”

В ответах многих респондентов были очевидны две взаимосвязанные идеи об общественных делениях. Во-первых, они предсказали, что будущее, основанное на алгоритмах, увеличит разрыв между разбирающимися в цифровых технологиях (преимущественно самыми обеспеченными, которые являются наиболее желаемой демографической группой в новой информационной экосистеме) и теми, кто не настолько связан или не может участвовать. . Во-вторых, они заявили, что социальное и политическое разделение будет поддерживаться алгоритмами, поскольку категоризация и классификации, основанные на алгоритмах, направляют людей в эхо-камеры повторяющегося и усиленного медиа и политического контента.Два наглядных ответа:

Райан Хейс , владелец Fit to Tweet, прокомментировал: «Двадцать лет назад мы говорили о« цифровом разрыве », когда люди имеют доступ к компьютеру дома по сравнению с теми, у кого его нет, или теми, у кого есть доступ к нему. Интернет против тех, кто этого не сделал…. Однако через десять лет жизнь человека, чьи возможности и восприятие мира дополнены датчиками, обрабатываются мощным ИИ и подключен к огромным объемам данных, будет сильно отличаться от жизни тех, у кого нет доступа. к этим инструментам или знанию того, как их использовать.И этот разрыв будет сохраняться постоянно, когда те, у кого меньше возможностей, будут более уязвимыми во многих отношениях для тех, у кого больше ».

Адам Гисмонди , приглашенный учёный из Бостонского колледжа, написал: «Я опасаюсь, что, поскольку пользователи изолированы в различных идеологических областях, человеческая способность к сочувствию может пострадать. Сопротивление противоположным точкам зрения бросает нам вызов, и если мы сможем (активно или пассивно) избегать других с другими точками зрения, это негативно повлияет на наше общество.Будет интересно увидеть, какие функции наши крупные компании в области социальных сетей добавят в ближайшие годы, поскольку они будут иметь огромную власть над структурой информационного потока ».

Выборка цитат других респондентов, связанных с этой темой (подробности см. В полном тексте отчета):

Общий эффект для некоторых людей будет положительным. Это будет плохо для бедных и необразованных. В результате цифровой разрыв и неравенство в уровне благосостояния будут расти.Это будет чистым негативом для общества.

• «Если нынешний экономический порядок останется на месте, то я не вижу роста алгоритмов, основанных на данных, которые принесут большую пользу кому-либо, кроме самых богатых в обществе».
• «Предположительно, социальное неравенство станет овеществленным».
• «Главный риск состоит в том, что менее регулярные пользователи, особенно те, которые объединяются на одном или двух сайтах или платформах, не разовьют эту функцию навигации и выбора и окажутся в невыгодном положении.”
• «Алгоритмы делают дискриминацию более эффективной и обеззараженной. Положительный эффект будет заключаться в увеличении прибыли для организаций, способных избежать рисков и затрат. Негативные последствия будут иметь все, что алгоритмы сочтут рискованными или менее прибыльными ».
• «Общество будет расслоено в зависимости от того, какой провайдер доверия / идентификации может позволить себе / иметь право работать. Уровень конфиденциальности и защиты будет разным. «» Джексона «» Лоис Макмастер [Буджолд] внезапно кажется немного более пугающе реалистичным.”
• «У нас есть радикально расходящиеся наборы ценностей, политических и других, и алгоритмы всегда основаны на системах ценностей их создателей. Таким образом, сценарий представляет собой один из огромных открытий возможностей — экономических и иных — под контролем либо таких, как Цукерберг, либо седых движителей глобального капитала, либо… ».
• «Общий эффект будет положительным для некоторых людей. Это будет плохо для бедных и необразованных. В результате цифровой разрыв и неравенство в уровне благосостояния будут расти.Это будет чистым негативом для общества ».
• «Расовая изоляция в потребительском таргетинге. Исключение по признаку пола в таргетинге на потребителей. Исключение класса в таргетинге на потребителей…. Националистическое исключение в потребительском таргетинге ».
• «Если алгоритмы, управляющие потоком новостей, подавляют противоречивую информацию — информацию, которая бросает вызов предположениям и ценностям отдельных людей — мы можем увидеть усиление крайностей разделения мировоззрений среди быстро расходящихся субпопуляций».
• «Возможно, мы движемся к потокам информации с наименьшим общим знаменателем.”
• «Эффективность и приятность, а также серотонин, которые исходят от предписаний, сильно переоценены. Важно сохранить в нашей жизни некоторый хаос ».

Ряд участников этого опроса выразили озабоченность по поводу изменений в информационных диетах общественности, «атомизации СМИ», чрезмерного акцента на крайних, уродливых, странных новостях и предпочтения «правдивости» над чем-то еще. фактический материал, который может иметь жизненно важное значение для понимания того, как быть ответственным гражданином мира.

Распространение искусственного интеллекта (ИИ) может вызвать серьезную безработицу и все связанные с этим последствия.

Анонимный генеральный директор сказал: «Если задача может быть эффективно представлена ​​алгоритмом, то ее можно легко выполнить с помощью машины. Негативная тенденция, которую я здесь вижу, заключается в том, что с развитием алгоритма люди будут заменены машинами / компьютерами для выполнения многих работ / задач. Какая же тогда будет судьба Человека? »

Выборка цитат других респондентов, связанных с этой темой (подробности см. В полном тексте отчета):

Я предвижу, что алгоритмы заменят почти всех рабочих без реальных возможностей для замененных людей.

• «Искусственный интеллект и роботы могут подорвать рабочую силу до потенциальной 100% безработицы среди людей. Они будут умнее, эффективнее, продуктивнее и дешевле, поэтому для корпораций и бизнеса имеет смысл двигаться в этом направлении ».
• «Значительный рост производительности за счет автоматизации приведет к увеличению неравенства между рабочими и владельцами капитала».
• «Современное западное общество построено на социальной модели, согласно которой Капитал обменивается на Труд для обеспечения экономического роста.Если лейбористы больше не участвуют в этом обмене, последствия будут огромными ».
• «Отсутствие работы, рост населения и меньшая потребность в автономном функционировании среднестатистического человека. Какая часть этого теплая и нечеткая? »
• «Я предвижу, что алгоритмы заменят почти всех рабочих без реальных возможностей для замененных людей».
• «В долгосрочной перспективе это может быть хорошо для людей, если они откажутся от малоценных повторяющихся задач и мотивируют их выполнять те, которые создают более высокую ценность.”
• «Надеюсь, страны ответят введением форм минимального гарантированного прожиточного минимума и бесплатного образования после K-12; в противном случае самые умные будут использовать онлайн-ресурсы, чтобы быстро превзойти обычных людей, а самые богатые будут использовать свою экономическую мощь для получения большего политического преимущества ».

Респонденты этого опроса предложили различные идеи о том, как отдельные люди и культура в целом могут реагировать на алгоритмизацию жизни.Они выступали за то, чтобы общественное образование воспитывало у широкой публики грамотность о том, как работают алгоритмы. Они также отметили, что те, кто создает и развивает алгоритмы, не несут ответственности перед обществом, и утверждали, что должен быть какой-то метод, с помощью которого они несут ответственность. Комментарии представителя:

Сьюзан Этлингер , отраслевой аналитик Altimeter Group, сказала: «Так же, как мы все чаще хотим знать место и условия производства нашей еды и одежды, мы должны задаться вопросом, как принимаются наши данные и решения.Какова цепочка поставок этой информации? Есть ли четкое руководство и контрольный журнал? Были ли предположения основаны на частичной информации, неверных источниках или нерелевантных контрольных показателях? Достаточно ли мы обучили наши данные? Были ли задействованы нужные заинтересованные стороны, и чему мы научились на своих ошибках? Результатом всего этого является то, что в следующем десятилетии весь наш способ управления организациями будет перевернут. Способность создавать и изменять реальность будет заключаться в технологиях, которые по-настоящему понимают лишь немногие.Таким образом, чтобы гарантировать, что мы успешно используем алгоритмы, будь то финансовая или человеческая выгода или и то, и другое, нам необходимы структуры управления и подотчетности. Легче сказать, чем сделать, но если когда-либо было время объединить самые умные умы в отрасли с самыми умными умами в академических кругах для решения этой проблемы, то сейчас самое время ».

Крис Кутарна , автор книги Age of Discovery и сотрудник Оксфордской школы Мартина, писал: «Алгоритмы — это явная форма эвристики, способ упорядочивания определенных выборов и решений, чтобы мы не постоянно пили из огня. гидрант сенсорных входов.Эта стратегия выживания всегда развивалась вместе с человечеством и со сложностью наших социальных систем и сред данных. Явное осознание наших упрощающих предположений и эвристики — важный момент, на котором наш интеллект и влияние созревают. Что изменилось сейчас, так это растущие возможности для явного программирования этой эвристики, чтобы выполнять упрощение вне человеческого разума и внутри машин и платформ, которые доставляют данные миллиардам индивидуальных жизней.Нам потребуется время, чтобы развить мудрость и этику, чтобы понять и направить эту силу. Между тем, мы, честно говоря, не знаем, насколько хорошо и безопасно это применяется. Первым и наиболее важным шагом является повышение социальной осведомленности о том, кто, как и где это применяется ».

Выборка цитат других респондентов, связанных с этой темой (подробности см. В полном тексте отчета):

Нам нужна какая-то радужная коалиция, чтобы выработать правила, которые не позволят встроенной предвзятости и групповому мышлению влиять на результаты.

• «Кто охраняет стражей? И, в частности, какие «опекуны» что и для кого делают, используя обширный массив информации? »
• «В капитализме нет стимулов бороться с пузырями фильтров, профилированием и негативными эффектами, а государственное / международное управление практически бессильно».
• «Механизмы надзора могут включать более строгие протоколы доступа; подписать этические кодексы для цифрового управления и назначить хранителей информации; онлайн-отслеживание повторного использования информации отдельными лицами; функции отказа; установка сроков доступа; запрещены продажи третьим лицам без согласия.”
• «Если не приложить больше усилий, чтобы сделать настоящую информационную грамотность частью базового образования, будет класс людей, которые могут использовать алгоритмы, и класс, используемый алгоритмами».
• «Потребители должны быть информированы, образованы и, по сути, должны быть активными в своей ориентации на что-то тонкое. В этом суть компьютерной грамотности в 21 веке ».
• «Решающее значение будет иметь поиск основы для обеспечения прозрачности и оценки результатов. Также необходимо иметь широкое представление об алгоритмической «цепочке создания стоимости», и эти данные являются ключевым фактором и не менее ценны, чем алгоритм, который они обучают.”
• «Алгоритмическая подотчетность — это масштабный проект, требующий навыков теоретиков и практиков, юристов, социологов, журналистов и других. Это неотложная глобальная задача, за поддержкой которой нуждаются целеустремленные и мобилизованные эксперты ».
• «В конце концов, закон об ответственности за программное обеспечение будет признан нуждающимся в реформе, поскольку прямо сейчас программисты могут избежать наказания за убийство».
• «Закон непредвиденных последствий указывает на то, что возрастающие уровни социальной и технической сложности, закодированные в алгоритмах, гарантируют, что произойдут непредвиденные катастрофические события — вероятно, не те, о которых мы беспокоились.”
• «В конечном итоге мы будем развивать механизмы, чтобы дать потребителям больший контроль, что должно привести к большему пониманию и доверию…. Противодействие будет неизбежным, но необходимым и в конечном итоге приведет к балансу, который будет более выгодным для всех нас ».
• «Нам нужна какая-то радужная коалиция, чтобы выработать правила, которые не позволят встроенной предвзятости и групповому мышлению влиять на результаты».
• «Алгоритмы слишком сложны, чтобы быть прозрачными или полностью безопасными.Эти факторы будут и дальше влиять на направление нашей культуры ».
• «Я ожидаю, что будут разработаны метаалгоритмы, чтобы попытаться противостоять негативам алгоритмов».

Анонимные респонденты поделились следующими комментариями по теме:

• «Золотое правило: тот, кто владеет золотом, устанавливает правила».
• «Плохие парни, кажется, намного опережают хороших парней».
• «Сопротивление бесполезно».
• «Алгоритмы определяются людьми, которые хотят продать вам что-то (товары, услуги, идеологии) и будут искажать результаты в пользу этого.”
• «Алгоритмы, безусловно, полезны, но, вероятно, недостаточны, если они не сочетаются с человеческими знаниями и политической волей».

Наконец, это предсказание анонимного участника, который видит вероятную конечную точку как одну из двух крайностей:

«Общий удар будет утопией или концом человеческого рода; золотой середины не предвидится. Я подозреваю, что это утопия, учитывая, что мы пережили по крайней мере один экзистенциальный кризис (ядерный) в прошлом и что наш путь к миру, хотя и медленный, но прочный.”

Мнения ключевых экспертов о будущем влиянии алгоритмов

Ниже приводится краткая подборка комментариев нескольких из многих ведущих аналитиков, участвовавших в опросе:

«Направление людей к полезной информации»

Винтон Серф , член Зала славы Интернета, вице-президент и главный евангелист в Интернете в Google: «Алгоритмы в основном предназначены для того, чтобы направлять людей к полезной информации, и я считаю это чистым позитивом».

Остерегайтесь «непроверенных, неотслеживаемых, необработанных моделей»

Кори Доктороу , писатель, активист по информатике в MIT Media Lab и совладелец Boing Boing, ответил: «Выбор в этом вопросе слишком ограничен.Правильный ответ: «Если мы будем строго использовать модели машинного обучения, они улучшат ситуацию; если мы будем использовать их, чтобы скрыть несправедливость прикрытием машинного эмпиризма, будет хуже ». Amazon использует машинное обучение для оптимизации своих стратегий продаж. Когда они вносят изменения, они делают прогноз относительно его вероятного результата в отношении продаж, а затем используют данные о продажах из этого прогноза для уточнения модели. Подрядчики системы прогнозирования приговоров в американской пенитенциарной системе используют машинное обучение для оптимизации рекомендаций по вынесению приговора.Их модель также делает прогнозы о вероятных исходах (при повторном преступлении), но не отслеживает, дает ли их модель хорошие прогнозы, и нет никаких уточнений. Это позволяет им делать ужасные прогнозы без последствий. Эта характеристика непроверенных, неотслеживаемых, неотработанных моделей присутствует во многих местах: в списках наблюдения террористов; модели профилирования для уничтожения дронов; современные системы красной черты / Джима Кроу, ограничивающие кредит; алгоритмы прогнозирования полиции; и т. д. Если мы санкционируем или установим нормативные ограничения в отношении методов, которые исправляют это подлое поведение, то мы можем использовать эмпиризм для исправления предвзятости и повышения справедливости и беспристрастности фирм и государства (а также государственно-частных партнерств).Если же, с другой стороны, практика продолжается как есть, она заканчивается своего рода кошмаром в кафкианском стиле, когда мы делаем что-то, «потому что компьютер так говорит», и мы называем это справедливым, «потому что компьютер так говорит».

«Будет преобладать общая тенденция к положительным результатам»

Джонатан Грудин , главный исследователь Microsoft, сказал: «Мы наконец достигли состояния симбиоза или партнерства с технологиями. Алгоритмы не контролируются; люди создают и корректируют их.Однако положительные эффекты для одного человека могут быть отрицательными для другого, а отследить причины и следствия может быть сложно, поэтому нам придется постоянно работать, чтобы понять и скорректировать баланс. В конечном итоге большинство ключевых решений будут политическими, и я оптимистично уверен, что общая тенденция к положительным результатам будет преобладать, учитывая огромный потенциал роста использования технологий. Меня меньше беспокоит преобладание плохих актеров, чем непреднамеренные и незамеченные негативные последствия, подкрадывающиеся к нам.”

«Безликие системы больше заинтересованы в наблюдении и рекламе, чем в реальных услугах»

Док Сирлс , журналист, спикер и директор Project VRM в Центре Беркмана Гарвардского университета, написал: «Самая большая проблема с алгоритмами сегодня — это природа черного ящика некоторых из самых крупных и важных алгоритмов. Примером может служить тот, который используется Dun & Bradstreet для определения кредитоспособности. Методы, лежащие в основе принимаемых им решений, совершенно непонятны не только для тех, чья репутация оценивается, но и для большинства людей, управляющих алгоритмом.Только программисты могут точно знать, что делает алгоритм, и даже они могут не понимать, что происходит. В некоторых случаях невозможно точно сказать, почему и как достигается решение алгоритма. И даже если ответственные стороны точно знают, как работает алгоритм, они назовут это коммерческой тайной и будут скрывать. Уже есть отпор непрозрачности алгоритмов, а иногда и огромных систем, стоящих за ними. Многие законодатели и регулирующие органы также хотят, чтобы, например, обширные серверные фермы Google и Facebook были более известны и поняты.Эти объекты имеют размер, масштаб и в некотором смысле важность атомных электростанций и нефтеперерабатывающих заводов, но почти не контролируются регулирующими органами. Это изменится. В то же время изменится размер сущностей, использующих алгоритмы. Они будут становиться все меньше и многочисленнее, поскольку больше ответственности за жизнь отдельных людей уходит от безликих систем, более заинтересованных в наблюдении и рекламе, чем в фактическом обслуживании ».

Призыв к #AlgorithmicTransparency

Марк Ротенберг , исполнительный директор Информационного центра электронной конфиденциальности, заметил: «Основная проблема с алгоритмическим принятием решений — это отсутствие подотчетности.Машины буквально превратились в черные ящики — даже разработчики и операторы не до конца понимают, как производятся выходные данные. Проблема усугубляется «цифровым сциентизмом» (моя фраза) — непоколебимой верой в надежность больших данных. «Алгоритмическая прозрачность» должна стать фундаментальным требованием для принятия всех решений на основе ИИ. Существует более серьезная проблема с увеличением результатов, основанных на алгоритмах, за пределами риска ошибки или дискриминации — возрастающая непрозрачность принятия решений и растущее отсутствие подотчетности со стороны человека.Нам нужно противостоять реальности, что власть и власть переходят от людей к машинам. Вот почему #AlgorithmicTransparency — одна из величайших проблем нашей эпохи ».

Данные «будут использованы не по назначению»

Ричард Столлман , член Зала славы Интернета и президент Фонда свободного программного обеспечения, сказал: «Люди будут вынуждены передать все личные данные, которые будут оценивать алгоритмы. Накопленные данные будут использоваться различными способами — компаниями, которые их собирают, мошенниками, взломщиками, которые крадут данные с сайта компании, и государством с помощью писем национальной безопасности.Я слышал, что люди, которые отказываются от использования Facebook, подвергаются некоторой дискриминации. Возможно, скоро им будет отказано во въезде, например, в США. Даже если США на самом деле этого не сделают, люди будут опасаться, что они это сделают. Сравните это с оценкой китайского социального послушания для интернет-пользователей ».

Люди должны жить с результатами алгоритмов, «даже если они боятся рисков»

Дэвид Кларк , член Зала славы Интернета и старший научный сотрудник Массачусетского технологического института, ответил: «Я вижу, что положительные результаты перевешивают отрицательные, но проблема будет в том, что определенные люди пострадают от отрицательных последствий, возможно, очень серьезных, и общество пострадает. должны решить, что делать с этими результатами.Эти результаты, вероятно, будут различаться по характеру и по нашей способности понять, почему они произошли, и эта реальность напугает некоторых людей. Но, как мы видим сегодня, люди чувствуют, что они должны использовать Интернет, чтобы стать частью общества. Даже если они опасаются последствий, люди соглашаются с тем, что они должны жить с результатами этих алгоритмов, даже если они опасаются рисков ».

«Это затронет КАЖДУЮ область жизни. Каждый. Одинокий. Один. ’

Баратунде Терстон , научный сотрудник MIT Media Lab, обозреватель Fast Company и бывший директор по цифровым технологиям The Onion, написал: «Основные положительные изменения: 1) Отговорка о незнании вещей будет значительно уменьшена по мере того, как информация станет еще более связанной и полный.2) Ошибки, возникающие в результате ошибок в человеческих суждениях, «знаниях» или времени реакции, будут значительно сокращены. Назовем это принципом «роботы ездят лучше людей». Сегодняшние водители будут ныть, но через 50 лет никто не захочет водить машину, если они смогут использовать это время, чтобы испытать неотличимую от реальности иммерсивную виртуальную среду, наполненную кучей ботов Бейонсе.

«3) Коррупция, которая существует сегодня в результате человеческого обмана, значительно сократится — взяток, взяточничества, кумовства.Если алгоритмы построены хорошо и надежно, возможность добавить эту неэффективность (например, нанять какого-нибудь идиота, потому что он ваш кузен) должна уменьшиться. 4) В целом, мы должны добиться гораздо более эффективного распределения ресурсов, включая дорогие (в долларах или экологических издержках) ресурсы, такие как ископаемое топливо. По сути, алгоритмическое понимание начнет влиять на дизайн наших домов, городов, транспортных сетей, уровни производства, обработку отходов и многое другое. В мире, где у каждого американца есть машина, которой она никогда не пользуется, много избыточности.Мы должны стать намного более энергоэффективными, если уменьшим дублирование процессов, создаваемых людьми.

«Но будут и негативные изменения: 1) Увеличится скорость взаимодействия и объем обрабатываемой информации — все станет быстрее. Ни один из результатов повышения эффективности, достигнутых технологиями, никогда не приводил к большему количеству досуга, отдыха или счастья. Мы просто будем больше делать покупки, больше работать, решать больше вещей, потому что наши возможности делать все это увеличатся. Это похоже на добавление полос на шоссе в качестве решения для управления дорожным движением.Когда вы это делаете, вы просто поощряете больше людей водить машину. Настоящая уловка состоит в том, чтобы не добавлять больше автомобильных полос, а построить мир, в котором меньше людей нуждаются или хотят водить машину.

«2) Будет алгоритмическое и ориентированное на данные угнетение. Учитывая, что эти системы будут созданы явно несовершенными и предвзятыми людьми, мы, вероятно, создадим новые и гораздо менее заметные формы дискриминации и угнетения. Создатели этих алгоритмов и сборщики данных, используемых для их тестирования и первичной обработки, не имеют ни малейшего представления о всестороннем понимании культуры, ценностей и разнообразия.Они забудут проверить свое распознавание изображений на темной коже или свои медицинские диагностические инструменты на азиатских женщинах или их транспортных моделях во время крупных спортивных мероприятий в сильном тумане. Мы предположим, что машины умнее, но мы поймем, что они такие же тупые, как и мы, но лучше скрывают это.

«3) Целые группы людей будут исключены, и они, скорее всего, не узнают о параллельной реальности, с которой они не сталкиваются. Это затронет все сферы жизни. Каждый. Одинокий. Один.»

Призыв к «реформе отрасли» и «более разумным режимам регулирования»

Технолог Анил Даш сказал: «Лучшие части алгоритмического влияния сделают жизнь лучше для многих людей, но худшие излишества действительно непредсказуемо нанесут вред наиболее маргинализованным группам.Нам потребуется как отраслевая реформа внутри технологических компаний, создающих эти системы, так и гораздо более продуманные режимы регулирования, чтобы справиться со сложными возникающими проблемами ».

«Мы — общество, которое берет свое жизненное направление с ладони»

Джон Маркофф , автор книги Машины любящей благодати: поиск точек соприкосновения между людьми и роботами и старший писатель The New York Times, заметил: «Меня больше всего беспокоит отсутствие алгоритмической прозрачности.Все чаще мы являемся обществом, которое берет свое жизненное направление с ладони — наших смартфонов. Руководство по всему, от лучшего корейского барбекю до того, кого выбрать для супруга, генерируется алгоритмически. Однако мало что известно о ценностях и мотивах разработчиков этих систем ».

Исправьте «организационный, общественный и политический климат, который мы создали»

Дана Бойд , основатель Data & Society, прокомментировал: «Алгоритм сам по себе ничего не значит.На карту поставлено то, как создается и используется «модель». Модель состоит из набора данных (например, обучающих данных в системе машинного обучения) вместе с алгоритмом. Алгоритм — ничто без данных. Но модель тоже ничто без варианта использования. Эту же технологию можно использовать для расширения прав и возможностей людей (например, для выявления людей, находящихся в группе риска) или для нанесения им вреда. Все зависит от того, кто использует информацию для каких целей (например, социальные службы или полиция). Из-за нездоровой динамики власти в нашем обществе я с сожалением подозреваю, что результаты будут гораздо более проблематичными — механизмы, ограничивающие возможности людей, сегментирующие и разделяющие людей на неравные группы, а также использующие слежку, чтобы заставить людей попадать в более тяжелые ситуации.Но так быть не должно. То, что поставлено на карту, не имеет ничего общего с технологиями; это напрямую связано с созданным нами организационным, общественным и политическим климатом ».

У нас уже есть алгоритмическая проблема: Кредитные баллы

Хеннинг Шульцринне , член Зала славы Интернета и профессор Колумбийского университета, отметил: «У нас уже были первые индикаторы трудностей с алгоритмическим принятием решений, а именно кредитные рейтинги. Их вычисления непрозрачны, и затем они использовались для всех видов целей, далеких от предоставления ссуд, таких как принятие решений о приеме на работу или сегментирование клиентов для различного обращения.Они приводят к утечке большого количества частной информации и раскрываются, намеренно или по неосторожности, организациям, которые действуют не в лучших интересах потребителя. Исправление данных сложно и требует много времени, поэтому они вряд ли будут доступны лицам с ограниченными ресурсами. Неясно, как предлагаемые алгоритмы решают эти хорошо известные проблемы, учитывая, что они часто не регулируются никакими правилами. Во многих областях входные переменные либо грубые (и часто являются косвенными показателями гонки), например домашний почтовый индекс, либо крайне инвазивны, например, мониторинг поведения при вождении поминутно.В целом, учитывая отсутствие законов о конфиденциальности, у организаций, которые могут наблюдать за нашим поведением, например у рекламных брокеров, есть все стимулы для монетизации поведенческой информации. Как минимум, учреждения, оказывающие широкое влияние на общество, должны будут раскрывать используемые входные переменные, то, как они влияют на результат, и подлежат проверке, а не только индивидуальные исправления в записях. Честный, поддающийся проверке анализ затрат и выгод, измеряющий повышенную эффективность или лучшие результаты в отношении потери конфиденциальности или непреднамеренной дискриминации, позволил бы избежать принятия решений типа «поверьте нам, это будет замечательно, и это будет искусственный интеллект!».”

Алгоритмы «создают ценность и сокращают расходы» и будут улучшены

Роберт Аткинсон , президент Фонда информационных технологий и инноваций, сказал: «Как практически все технологии прошлого, алгоритмы будут создавать ценность и сокращать затраты, намного превышающие любые затраты. Более того, по мере того, как организации и общество приобретут больше опыта в использовании алгоритмов, появятся естественные силы для улучшения и ограничения любых потенциальных проблем ».

«Цель должна заключаться в том, чтобы помочь людям усомниться в авторитете»

Джудит Донат из Гарвардского центра Беркмана Кляйна по Интернету и обществу ответила: «Данные могут быть неполными или неправильными, а алгоритмы могут содержать ложные предположения.Опасность более широкого использования алгоритмов заключается в том, что процесс принятия решений становится оракульным: непрозрачным, но неоспоримым. Решение — дизайн. Процесс должен быть не черным ящиком, в который мы вводим данные и на выходе получаем ответ, а прозрачным процессом, предназначенным не только для получения результата, но и для объяснения того, как он пришел к этому результату. Системы должны иметь возможность создавать четкий, разборчивый текст и графику, которые помогут пользователям — читателям, редакторам, врачам, пациентам, соискателям ссуды, избирателям и т. Д.- понять, как было принято решение. Системы должны быть интерактивными, чтобы люди могли исследовать, как изменение данных, предположений и правил повлияет на результаты. Алгоритм не должен быть новым авторитетом; цель должна состоять в том, чтобы помочь людям усомниться в авторитете ».

Делайте больше для обучения программистов с разным мировоззрением

Эми Уэбб , футуролог и генеральный директор Future Today Institute, написала: «Чтобы наши машины думали, мы, люди, должны помогать им учиться. Наряду с другими предварительно запрограммированными наборами данных для обучения наши личные данные используются, чтобы помочь машинам принимать решения.Однако не существует стандартных этических требований или предписаний для разнообразия, и в результате мы уже начинаем видеть более мрачное будущее, разворачивающееся в настоящем. Приведу слишком много примеров, но я перечислю несколько: потенциальные заемщики отказываются обращаться к банкам, лица с черными именами видят себя в рекламе, разыскивающей преступников, люди, которым отказывают в страховании и медицинском обслуживании. В большинстве случаев эти проблемы возникают из-за ограниченного мировоззрения, а не потому, что кодировщики по своей природе расисты.У алгоритмов есть отвратительная привычка делать именно то, что мы им говорим. Итак, что происходит, когда мы приказываем нашим машинам учиться у нас? И начать принимать решения самостоятельно? Единственный способ решить проблему алгоритмической дискриминации в будущем — это инвестировать в настоящее. Подавляющее большинство кодеров — белые и мужчины. Корпорации должны делать больше, чем публиковать отчеты о прозрачности своих сотрудников — они должны активно инвестировать в женщин и цветных людей, которые скоро станут следующим поколением работников.И когда настанет день, они должны выбрать новых сотрудников как по своим навыкам, так и по своему мировоззрению. Университеты должны удвоить свои усилия не только для набора разнообразных студентов — администраторы и преподаватели должны поддерживать их до окончания учебы. И не только студенты. Университеты должны диверсифицировать свои факультеты, чтобы студенты видели свое отражение в своих учителях ».

Влияние в краткосрочной перспективе будет отрицательным; в долгосрочной перспективе будет положительным

Ямайс Кашио , выдающийся научный сотрудник Института будущего, заметил: «Влияние алгоритмов на раннем этапе перехода будет в целом негативным, поскольку мы (люди, человеческое общество и экономика) пытаемся научиться интегрировать эти технологии. .Предвзятость, ошибки, коррупция и многое другое сделают реализацию алгоритмических систем хрупкой и сравнительно легко сделают использование этих ошибок для злого умысла, политической власти или лулзов. К тому времени, когда переход состоится — вероятно, через 20 лет, а может и чуть меньше — многие из этих проблем будут преодолены, и дополнительные адаптации (например, потенциальное повышение универсального базового дохода) начнут приносить общую пользу. Другими словами, краткосрочный (это десятилетие) отрицательный, долгосрочный (следующее десятилетие) положительный.”

История будет продолжаться

Майк Либхольд , старший научный сотрудник и выдающийся научный сотрудник Института будущего, прокомментировал: «Будущее влияние алгоритмов на нашу жизнь будет меняться со временем по мере того, как мы осваиваем новые компетенции. Темпы принятия и распространения будут очень неравномерными и будут зависеть от естественных переменных географических регионов, окружающей среды, экономики, инфраструктуры, политики, социологии, психологии и, что наиболее важно, образования. Рост преимуществ машинного интеллекта для человека будет больше всего сдерживаться нашей коллективной компетенцией в области проектирования и эффективного взаимодействия с машинами.Как минимум, нам нужно научиться формировать эффективные вопросы и задачи для машин, как интерпретировать ответы и как просто обнаруживать и исправлять машинную ошибку ».

Сделайте алгоритмы «понятными, предсказуемыми и управляемыми»

Бен Шнейдерман , профессор информатики в Университете Мэриленда, писал: «Хорошо спроектированные алгоритмы усиливают человеческие способности, но они должны быть понятными, предсказуемыми и управляемыми. Это означает, что они должны быть прозрачными, чтобы пользователи могли понимать последствия их использования, и они должны подвергаться постоянной оценке, чтобы критики могли оценить предвзятость и ошибки.Каждой системе требуется ответственное контактное лицо / организация, которая поддерживает / обновляет алгоритм и социальную структуру, чтобы сообщество пользователей могло обсуждать свой опыт ».

В ключевых случаях передать управление пользователю

Дэвид Вайнбергер , старший научный сотрудник Гарвардского центра Беркмана Кляйна по Интернету и обществу, сказал: «Масштабный алгоритмический анализ может выявить предсказательные и полезные взаимосвязи, даже если они находятся за пределами человеческих возможностей их понять.Это нормально, когда ставки низкие, например, рекомендация книги. Там, где ставки высоки, например, при алгоритмической фильтрации новостной ленты, нам нужно быть гораздо более осторожными, особенно когда стимулы для создателей не соответствуют интересам отдельных лиц или более широким социальным благам. В этих последних случаях рекомендуется предоставить пользователю больший контроль ».

Диализ — NHS

Если вам рекомендуется диализ, вы часто можете выбрать, пройти ли ему гемодиализ или перитонеальный диализ.

Оба метода диализа одинаково эффективны для большинства людей, поэтому обычно это зависит от личных предпочтений.

Но могут быть ситуации, когда лучше всего подходит конкретный тип диализа.

Например, перитонеальный диализ может быть рекомендован для:

• детей в возрасте 2 лет и младше
• людей, у которых все еще есть ограниченная функция почек
• взрослых, у которых нет других серьезных заболеваний, таких как болезнь сердца или рак

Гемодиализ может быть рекомендован людям, которые не могут самостоятельно проводить перитонеальный диализ, например лицам с нарушениями зрения, деменцией или плохим самочувствием.

Любое решение, которое вы примете относительно процедуры, не будет окончательным. Можно переходить от одного к другому.

Гемодиализ

Преимущество гемодиализа в том, что у вас 4 дня в неделю без диализа.

Процедура в диализном центре обычно включает использование диализного аппарата 3 раза в неделю, каждый сеанс обычно длится около 4 часов. Вам нужно будет планировать свою жизнь вокруг этих занятий.

Поскольку сеансы проводятся в диализной клинике, вам, возможно, придется регулярно ездить на лечение. Но, возможно, удастся научиться пользоваться этим оборудованием дома.

При домашнем гемодиализе вы можете выбирать, когда и где проводить сеансы диализа. Вы также можете пройти диализ на ночь. Это может помочь вам вести нормальный распорядок дня и путешествовать с машиной.

Если вы проходите лечение в диализном центре и путешествуете в другую страну, вам необходимо заранее договориться о доступе к диализному центру.

Сообщите персоналу вашего диализного центра заранее, так как они могут организовать для вас направление в диализное отделение в вашем пункте назначения.

На веб-сайте Global Dialysis есть база данных диализных отделений по всему миру, но эти отделения могут взимать плату.

Еще одним недостатком гемодиализа является ограничение диеты и количества выпиваемой жидкости.

Многим людям, получающим гемодиализ в диализном центре, приходится избегать определенных продуктов, и им обычно советуют не пить больше пары чашек жидкости в день.

Однако данные свидетельствуют о том, что проведение более регулярных сеансов диализа дома может помочь вам избежать ограничений в питании и жидкости.

Прочтите о побочных эффектах гемодиализа

Перитонеальный диализ

В отличие от гемодиализа, преимущество перитонеального диализа состоит в том, что не требуется регулярных посещений диализного отделения и его можно проводить дома.

Также меньше ограничений на диету и потребление жидкости для людей, находящихся на перитонеальном диализе, по сравнению с теми, кто находится на гемодиализе.

Одним из основных недостатков перитонеального диализа является то, что его нужно проводить каждый день, что может показаться вам деструктивным.

Вы также можете расстроиться, если тонкая трубка (катетер) навсегда останется в брюшной полости (животике), хотя ее часто можно спрятать под одеждой.

Еще одним серьезным недостатком перитонеального диализа является риск развития перитонита — инфекции тонкой мембраны, выстилающей брюшную полость.

В редких случаях брюшина может постепенно утолщаться и покрываться рубцами.Некоторым людям может потребоваться перейти на гемодиализ через несколько лет, чтобы этого не произошло.

Еще одним недостатком перитонеального диализа является то, что используемый диализный раствор может вызвать снижение уровня белка, что может привести к недостатку энергии и, в некоторых случаях, к недоеданию.

Увеличение веса также является возможным побочным эффектом.

Прочтите о побочных эффектах перитонеального диализа

Непрерывный перитонеальный диализ в сравнении с автоматическим

Если вы выберете перитонеальный диализ, вам нужно будет решить, хотите ли вы пройти непрерывный амбулаторный перитонеальный диализ (CAPD) или автоматический перитонеальный диализ ( APD).

Прочтите, как проводится перитонеальный диализ, чтобы получить дополнительную информацию об этих процедурах.

Главное преимущество CAPD — портативность. Это дает вам больше свободы уезжать из дома.

Например, вы можете взять с собой оборудование для CAPD на работу. Но на диализ нужно тратить не менее 2 часов в день.

Основным преимуществом использования APD является то, что вы проводите дни без диализа.