为了追求自动化驱动的效率，快速发展的人工智能(AI)工具和技术(如神经网络，机器学习，预测分析，语音识别，自然语言处理等)现在经常在各国使用：政府，行业，组织和学术界(NGIOA)用于导航，翻译，行为建模，机器人控制，风险管理，安全性，决策制定和许多其他应用。

随着人工智能正在变得民主化，这些不断发展的智能算法现在正在人类和机器决策的大多数(如果不是全部)方面迅速普及。虽然像智能算法这样的决策实用程序已经使用多年，但人们越来越关注对算法理解，使用实践，自动化决策中快速渗透的偏见以及缺乏透明度和问责制的普遍缺乏。因此，确保算法决策的完整性，透明度和信任对于对社会未来具有重大影响的算法创建者来说正在成为一项复杂的挑战。

人与机器决策过程

无论是网络空间，地球空间还是空间(CGS)，由于技术革命不仅受到偶然发现的驱动，而且还受到社会需求的驱动，我们个人和集体首先需要首先评估的问题是，是否确实需要做出决策 - 制作算法 - 如果是的话，在哪里以及为什么。此外，决策算法可以填补人类决策过程中的哪些差距?

人工智能工具和技术不仅通过及时有效地协调各种数据源交付，而且通过分析不断变化的数据源，趋势，提供定义的预测，开发数据一致性，量化所有数据变量的不确定性，不断扩大和丰富决策支持。 ，预测人或机器用户的数据需求，以最合适的形式向人或机器用户提供信息，并根据收集的情报建议所有可能行动的决定性课程。可以理解的是，这是受欢迎的 - 因为在快速变化的数字时代环境中，人类决策者很难跟上，分析他们面前不断增长的数据，并做出明智和明智的决策。

然而，即使对于算法决策过程，要做出明智的决策也存在复杂的挑战。例如，很难知道决策算法是否能够利用当前的计算和数据分析基础设施和处理能力做出有效的决策。虽然人工智能很可能在不久的将来在大多数(如果不是全部)决策方面变得普遍，但看到人类决策与人工智能决策之间的竞争将如何发挥将会很有趣。