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Article summary:
1. 人工智能和机器学习可能会改变未来的工作方式，但是在预测中存在偏见问题。
2. 在某些情况下，偏见可能源于代理人有意修改算法输入以获得有利结果。
3. 研究表明，在专利审查等领域中，人力资本可以与机器学习相互补充，以减少偏见。
Article analysis:
该文章探讨了机器学习和人力资本的互补性以及如何减少偏见，但存在一些潜在的偏见和不足之处。
首先，该文章没有充分考虑到机器学习算法本身可能存在的偏见。例如，算法可能会受到数据集中的种族、性别或其他因素的影响而产生偏见。此外，文章也没有探讨算法如何处理缺失数据或异常值等问题。
其次，该文章只关注了专利审查这一特定领域，并未涉及其他领域。因此，结论是否适用于其他领域仍需进一步研究。
此外，该文章提出了一些主张，但并未提供足够的证据来支持这些主张。例如，在解决输入不完整性方面，作者认为人力资本可以与机器学习相互补充。然而，并未提供实证研究来支持这个观点。
最后，该文章似乎过于宣传机器学习技术的优势，并未平等地呈现双方观点。同时也没有探索可能存在的风险和挑战。
综上所述，尽管该文章提出了有价值的观点和思考方向，但仍需要更全面、客观和平衡的分析来避免潜在的偏见和不足之处。