兰德斯伯格是美国国家分心驾驶联盟的成员，该联盟成立于2021年，正在加倍努力解决数据问题，来说服手机制造商、汽车制造商、软件公司、立法者和分心的司机，由于各方都放任不管，这个问题形成了一场公共健康危机。

　　人工智能的价值在于提供准确的预测和建议。但与依赖于将供应品（如电力或人力）转化为产成品（如电灯或税务建议）的传统产品和服务不同，人工智能需要大量数据集，必须通过与客户来回交互来保持最新状态。为了保持竞争力，人工智能运营商必须收集数据、分析数据、提供预测，然后寻求反馈以完善建议。系统的价值取决于来自用户的数据，且价值会随着数据的增加而增加。

　　这项技术的性能——准确预测和建议的能力——取决于一个被称为数据网络效应的经济学原理。数据网络效应是一种新形式：就像多看效应（对越熟悉的东西越喜欢的现象）一样，用户越多，技术就越有价值。但在这里，价值并不来自同行的数量或众多买家和卖家的存在。相反，这些效应来自于技术的本质：人工智能通过强化学习、预测和反馈来改进。随着智能水平提高，系统会做出更好的预测，增强其实用性，吸引新用户并保留现有用户。用户越多，反应越多，预测的准确性就越高，形成良性循环。

　　此处至少有三个明确的教训。首先，反馈至关重要。人工智能的价值随着不断的用户反应而增强。翻译划线句，长按文末小程序码打卡，答案下期公布~如果没有用户反馈，就算是最好的工程算法也不会一直那么智能。

　　其次，高管应该将细致的信息收集工作常规化，从而将这些效用的好处最大化。他们应该检查日常财务和运营记录。有用的数据无处不在，在公司内外都可以找到。他们可能来自与买家、供应商和同事的互动。

　　最后，每个人都应该考虑他们无论是有意还是无意中共享的数据。事实和反馈对于做出更好的预测至关重要。但是你的数据的价值可能会被其他人获取。高管们应该考虑哪些人工智能能够从他们共享(或允许访问)的数据中获益。有时候，他们应该限制共享。

　　v. 横穿，穿过; 横越岩石面的攀爬; (滑雪时)横线下(坡); 喻整体考虑(问题)，全面讨论; 来回移动，斜向移动; 转动(大炮等带轴设备); 法律否认(一项指控)，反驳

　　n. (爬陡坡时的)斜向攀上(下); 越过，穿过; 滑雪横切运动; (逆风时轮船所作的)曲线航行，折航; 通廊，楼厢; 机器部件的横转，横向运动

　　在草稿纸上翻译文章中的划线句，完成每日的打卡练习！下期推送会公布参考翻译答案，大家一起来学习英语吧~