在一个关于AI和大数据博览会的演讲中，Publicis Groupe的首席数字官Jason Smith分享了关于AI在广告和营销决策过程中重塑的见解。
Smith的演讲的重点是他的团队进行的一项战略实验，探索AI在减少决策中的噪音和偏见方面的潜力。Smith首先讨论了决策的常见认知以及人类偏见和外部因素的影响。
Smith主张将人类和AI决策者的优势结合起来。
这项战略实验涉及对人类决策过程的全面分析，团队将AI与人类团队进行比较，运行了一个Facebook旅行广告活动。Smith深入探讨了人类大脑的双重组成部分——杏仁核用于直觉思维，前额叶皮质用于推理。
值得注意的是，Smith提到了“噪音”这个概念，他将其与偏见区分开来，将其描述为引入不一致性的决策差异。他通过各行各业的例子支持了这一观点，比如法官根据外部因素做出不同的判决。
演讲重点强调了营销和广告领域的挑战，特别是管理大量变量的困难，这一点通过一项拥有8300万个变体的广告活动得到了说明。
最初，战略实验的结果显示人类优于AI优化的广告活动，然而AI活动很快拉开了差距。
尽管承认了AI的缺陷，包括偏见，Smith主张采取合作的方式，设想人类直觉和AI辅助之间的平衡。他强调了认识到人类的局限性并利用AI减少决策缺陷的重要性。
演讲总结了关键要点，鼓励认识到人类决策的局限性，利用AI减少缺陷，并找到人类输入和AI辅助之间的正确平衡。
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