6. Jon Kleinberg, Himabindu Lakkaraju, Jure Leskovec, Jens Ludwig, và
Sendhil Mullainathan, “Human Decisions and Machine Predictions,” số
23180, National Bureau of Economic Research, 2017.
7. Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng thuật toán có thể làm giảm sự phân biệt
chủng tộc.
8. Mitchell Hoffman, Lisa B. Kahn, và Danielle Li, “Discretion in Hiring,”
Số 21709, National Bureau of Economic Research, Tháng 11 năm 2015,
chỉnh sửa Tháng 2 2016.
9. Donald Rumsfeld, điểm tin, Bộ Quốc phòng Hoa Kỳ, Ngày 12 Tháng 2,
2002, https://en.wikipedia.org/wiki/There_are_known_knowns.
10. Bertrand Rouet-Leduc và cộng sự, “Machine Learning Predicts
Laboratory
Earthquakes,”
Đại
học
Cornell,
2017,
http://arxiv.org/abs/1702.05774.
11. Dedre Gentner và Albert L. Stevens, Mental Models (New York:
Psychology Press, 1983); Dedre Gentner, “Structure Mapping: A
Theoretical Model for Analogy,” Cognitive Science 7 (1983): 15–170.
12. Ngay cả khi máy tốt hơn trong những trường hợp như vậy, quy luật của
tính xác suất đồng nghĩa với việc trong những thử nghiệm nhỏ, sẽ luôn có
sự không chắc chắn. Do đó, khi dữ liệu hiếm hoi, máy dự đoán sẽ không
chính xác. Máy có thể cung cấp những dấu hiệu khi máy đưa ra những dự
đoán không chính xác. Như chúng tôi thảo luận trong chương 8, điều này
tạo ra một vai trò cho con người trong việc đánh giá nên phản ứng thế nào
với những dự đoán không chính xác.
13. Nassim Nicholas Taleb, The Black Swan (New York: Random House,
2007).
