教育新闻网作为主讲人，我喜欢做的一件事是，它使我能够环游世界，并与企业领导者和IT从业人员讨论他们的日常现实。正如我所做的那样，观察我们撰写的理想想法与现实世界中的事物之间的差距总是令人着迷。我今天听到的最重要的差距之一是在炒作和人工智能(AI)之间的差距。尽管人们对AI如何改变企业中的所有内容大加赞赏，但实际情况却更为清醒。谈话与真相之间的鸿沟让我感到疑惑：这仅仅是关于炒作超越现实的全熟故事吗?
前几天在楼梯间锻炼时出汗，我偶然发现了另一个可能的解释。当我踏上我相信是攀岩的这座令人信服的山峰时，我听着斯蒂芬·J·杜布纳(Stephen J. Dubner)在播客Freakanomics Radio的一集节目中解释的原因，为什么项目总是很晚。当他逐步阐明自己的假设时，他的一位客人向我介绍了我认为可能造成这种差距的一个重要原因：算法规避。
在我确切解释什么是算法厌恶以及它可能会对AI的实际采用产生负面影响之前，有必要深入研究促使Dubner和他的客人介绍这一概念并了解其与企业领导者面临的挑战的相关性。播客正在探讨的核心问题是，大型项目总是会按计划完成且超出预算，因此原因是这样的。正如杜布纳(Dubner)所揭示的那样，两个主要原因是他的客人所说的计划错误和乐观偏见。
计划谬误是“倾向于低估完成项目所需的时间，同时又知道类似的项目过去通常需要更长的时间。”因此，在面对更多常识的情况下，这是对特定案例的乐观预测的组合，而这可能会带来其他问题。”
同样，乐观偏见听起来也是如此：偏向“以乐观的眼光看待未来”。
根据杜布纳及其客人的说法，这两种普遍存在的人类状况使我们自然地高估了我们的能力，低估了潜在的问题，并低估了克服这些挑战的困难。最终结果是，与我们预期相比，需要花费更长的时间和更多的资金来完成项目。
当我听播客的时候，我头上的小灯泡开始闪烁。这两种趋势的影响远比错过的项目时间表和预算高得多。实际上，它们几乎影响了我们在部署和管理技术方面所做的一切。在过去的几年中，没有一个我与之交谈过的IT领导者或从业人员不同意该技术堆栈正变得越来越复杂且难以管理。因此，对于现代技术相对缓慢的采用，这将帮助我克服管理方面的空白，因此我常常会scratch之以鼻。
我相信正是这两个条件同时存在。尽管我们都可以看到日益复杂的情况，但规划上的谬误和乐观的偏见却使我们误以为这仍然是可以控制的情况。正如我们现在看到的那样，随着规则的不断发展，结果导致了业务混乱的程度越来越高，因为企业领导者始终低估了挑战并高估了他们应对挑战的能力。
