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該相信人工智能還是人類(lèi)直覺(jué)

該相信人工智能還是人類(lèi)直覺(jué)

Jeremy Kahn 2019年12月04日
今天最先進(jìn)的人工智能已經(jīng)在制定與人類(lèi)直覺(jué)相悖的決策。管理人員應(yīng)該如何打消焦慮,愛(ài)上機(jī)器人?

圖片來(lái)源:Dan Saelinger—Trunk Archive

策 略

位于香港的投資公司Deep Knowledge Ventures在2014年因?yàn)樵诙聲?huì)引入計(jì)算機(jī)算法而聲名大振。該公司旗下管理的資產(chǎn)約為1億歐元,希望找到一種方法來(lái)實(shí)施數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型的投資策略,而不是依靠人類(lèi)的直覺(jué)以及與創(chuàng)始人之間的關(guān)系。執(zhí)行合伙人德米特里·卡明斯基(Dmitry Kaminskiy)表示,該算法大多用來(lái)行使否決權(quán),如果它發(fā)現(xiàn)危險(xiǎn)信號(hào),Deep Knowledge就不會(huì)投資。

自從Deep Knowledge的人工智能技術(shù)參與董事會(huì)五年來(lái),市場(chǎng)上并沒(méi)有出現(xiàn)多少真正意義上的效仿者。事實(shí)上,Deep Knowledge自身也已經(jīng)轉(zhuǎn)移其精力,而且不再使用這一算法。美國(guó)西北大學(xué)(Northwestern University)凱洛格管理學(xué)院(Kellogg School of Management)的教授布萊恩·烏茲(Brian Uzzi)說(shuō):“如今,重大策略決策基于直覺(jué)”—也就是說(shuō),由人來(lái)制定—“因?yàn)槲覀內(nèi)狈ο嚓P(guān)數(shù)據(jù)。”實(shí)際上,各大公司所做重大決策的數(shù)量還不足以用來(lái)有效地培訓(xùn)算法。

然而,隨著我們搜集更多的數(shù)據(jù)或解決數(shù)據(jù)缺乏問(wèn)題的模型獲得商業(yè)市場(chǎng)的青睞,人工智能承擔(dān)更多的策略性職責(zé)只是遲早的事情,包括就開(kāi)展哪些并購(gòu)交易提供洞見(jiàn),進(jìn)駐哪個(gè)地域,是否推出與競(jìng)爭(zhēng)者類(lèi)似的產(chǎn)品。

這一現(xiàn)象在一定程度上也引發(fā)了一些反對(duì)聲音。一些管理大拿和理論學(xué)家則突然一反常態(tài)地阻礙人工智能發(fā)展,并借此遏制人工智能趨勢(shì):他們斷然告訴公司的董事會(huì),不要拋棄人類(lèi)直覺(jué)和常識(shí)。

今年年初,英國(guó)卡迪夫大學(xué)(Cardiff University)的德克·林德鮑姆(Dirk Lindebaum)與位于赫爾辛基(Helsinki)的漢肯經(jīng)濟(jì)學(xué)院(Hanken School of Economics)的米科·韋薩(Mikko Vesa)和弗蘭克·登宏德(Frank den Hond)撰寫(xiě)了一篇挑釁性的文章,警告公司董事不要過(guò)分迷戀人工智能。為了證明其觀點(diǎn),這三位學(xué)者將其與經(jīng)典的愛(ài)德華·摩根·福斯特

(E.M. Forster)的科幻故事《機(jī)器停了》(The Machine Stops)進(jìn)行了比較。在該故事中,人類(lèi)因?yàn)檫^(guò)分依賴(lài)于全能機(jī)器而失去了獨(dú)立思考和行動(dòng)的能力。林德鮑姆對(duì)

《財(cái)富》雜志說(shuō):“我們放棄了越來(lái)越多的自主掌控權(quán)。最終的情形是,人們實(shí)際上已經(jīng)沒(méi)有選擇,并成為了算法盲目的追隨者。”

包括林德鮑姆在內(nèi)的評(píng)論員提到了兩架波音(Boeing)737 Max 8機(jī)型的墜毀事件,將其自動(dòng)駕駛系統(tǒng)問(wèn)題稱(chēng)之為警世之鐘。駕駛員對(duì)該系統(tǒng)并不完全了解,而且沒(méi)有辦法輕易地判斷,飛機(jī)是否基于錯(cuò)誤的感應(yīng)器數(shù)據(jù)而做出了決定。這類(lèi)“自動(dòng)化驚喜”是人工智能尤為突出的問(wèn)題,因?yàn)楫?dāng)今眾多強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)算法都是黑盒子。我們并不知道它們?yōu)槭裁磿?huì)做出某類(lèi)預(yù)測(cè),即便是它的編程人員也搞不懂。

在生死攸關(guān)的局面中,例如飛機(jī)自動(dòng)駕駛或自動(dòng)駕駛汽車(chē),林德鮑姆的建議還是非常在理的。然而在商業(yè)策略領(lǐng)域中,經(jīng)理們?nèi)绻粚W(xué)會(huì)信任他們所采用的算法,他們是否會(huì)錯(cuò)失黃金洞見(jiàn)。

不妨看看在2016年古老的策略游戲圍棋中,世界級(jí)選手李世石(Lee Sedol)與Alphabet旗下的人工智能公司DeepMind打造的AlphaGo算法之間的對(duì)弈。在第二局的第37步,AlphaGo走出了一步十分詭異的棋,一開(kāi)始,評(píng)論這場(chǎng)比賽的圍棋專(zhuān)家認(rèn)為負(fù)責(zé)替AlphaGo在棋盤(pán)上走棋的人犯了一個(gè)錯(cuò)誤。根據(jù)AlphaGo自身的評(píng)估,人類(lèi)棋手在該棋局中走這一步的概率為萬(wàn)分之一。然而,甚至連DeepMind的研究人員都感到疑惑不解的是,AlphaGo竟然把這步棋看作是一個(gè)制勝招數(shù)。(接下來(lái)AlphaGo確實(shí)贏了這盤(pán)棋。)

有鑒于這種“怪異”的洞見(jiàn),新興的管理層觀點(diǎn)—不要拋棄常識(shí)或人類(lèi)經(jīng)驗(yàn)—看似完全站不住腳。如果按照這個(gè)觀點(diǎn)行事,人們就不會(huì)走第37步棋。另一方面,董事會(huì)如何去區(qū)分第37步棋和波音737墜機(jī)之間的區(qū)別。

解決這一緊張的局勢(shì)并不是一件容易的事情。教授人工智能課程的紐約大學(xué)(New York University)的商學(xué)教授羅伯特·西曼斯(Robert Seamans)指出,這也是為什么經(jīng)理們對(duì)人工智能系統(tǒng)工作原理的理解如此重要的原因。它并非只是制定“正確”的策略決定,還涉及執(zhí)行。他表示,理解決策背后的邏輯對(duì)獲得實(shí)施這一決策的認(rèn)同(來(lái)自于雇員和投資者)至關(guān)重要。他說(shuō):“這并非只是列出概率性的結(jié)果,公司的每個(gè)人都得接受這種做法。如果你無(wú)法解釋清楚其緣由,也就難以實(shí)施這一決策?!鳖I(lǐng)導(dǎo)力并非只是決策那么簡(jiǎn)單,它還包括說(shuō)服他人接受自己的觀點(diǎn)。

譯者:馮豐

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