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該相信人工智能還是人類直覺

Jeremy Kahn 2019年12月04日

今天最先進的人工智能已經在制定與人類直覺相悖的決策。管理人員應該如何打消焦慮,愛上機器人?

圖片來源:Dan Saelinger—Trunk Archive

策 略

位于香港的投資公司Deep Knowledge Ventures在2014年因為在董事會引入計算機算法而聲名大振。該公司旗下管理的資產約為1億歐元,希望找到一種方法來實施數據驅動型的投資策略,而不是依靠人類的直覺以及與創始人之間的關系。執行合伙人德米特里·卡明斯基(Dmitry Kaminskiy)表示,該算法大多用來行使否決權,如果它發現危險信號,Deep Knowledge就不會投資。

自從Deep Knowledge的人工智能技術參與董事會五年來,市場上并沒有出現多少真正意義上的效仿者。事實上,Deep Knowledge自身也已經轉移其精力,而且不再使用這一算法。美國西北大學(Northwestern University)凱洛格管理學院(Kellogg School of Management)的教授布萊恩·烏茲(Brian Uzzi)說:“如今,重大策略決策基于直覺”—也就是說,由人來制定—“因為我們缺乏相關數據。”實際上,各大公司所做重大決策的數量還不足以用來有效地培訓算法。

然而,隨著我們搜集更多的數據或解決數據缺乏問題的模型獲得商業市場的青睞,人工智能承擔更多的策略性職責只是遲早的事情,包括就開展哪些并購交易提供洞見,進駐哪個地域,是否推出與競爭者類似的產品。

這一現象在一定程度上也引發了一些反對聲音。一些管理大拿和理論學家則突然一反常態地阻礙人工智能發展,并借此遏制人工智能趨勢:他們斷然告訴公司的董事會,不要拋棄人類直覺和常識。

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

(E.M. Forster)的科幻故事《機器停了》(The Machine Stops)進行了比較。在該故事中,人類因為過分依賴于全能機器而失去了獨立思考和行動的能力。林德鮑姆對

《財富》雜志說:“我們放棄了越來越多的自主掌控權。最終的情形是,人們實際上已經沒有選擇,并成為了算法盲目的追隨者。”

包括林德鮑姆在內的評論員提到了兩架波音(Boeing)737 Max 8機型的墜毀事件,將其自動駕駛系統問題稱之為警世之鐘。駕駛員對該系統并不完全了解,而且沒有辦法輕易地判斷,飛機是否基于錯誤的感應器數據而做出了決定。這類“自動化驚喜”是人工智能尤為突出的問題,因為當今眾多強大的機器學習算法都是黑盒子。我們并不知道它們為什么會做出某類預測,即便是它的編程人員也搞不懂。

在生死攸關的局面中,例如飛機自動駕駛或自動駕駛汽車,林德鮑姆的建議還是非常在理的。然而在商業策略領域中,經理們如果不學會信任他們所采用的算法,他們是否會錯失黃金洞見。

不妨看看在2016年古老的策略游戲圍棋中,世界級選手李世石(Lee Sedol)與Alphabet旗下的人工智能公司DeepMind打造的AlphaGo算法之間的對弈。在第二局的第37步,AlphaGo走出了一步十分詭異的棋,一開始,評論這場比賽的圍棋專家認為負責替AlphaGo在棋盤上走棋的人犯了一個錯誤。根據AlphaGo自身的評估,人類棋手在該棋局中走這一步的概率為萬分之一。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制勝招數。(接下來AlphaGo確實贏了這盤棋。)

有鑒于這種“怪異”的洞見,新興的管理層觀點—不要拋棄常識或人類經驗—看似完全站不住腳。如果按照這個觀點行事,人們就不會走第37步棋。另一方面,董事會如何去區分第37步棋和波音737墜機之間的區別。

解決這一緊張的局勢并不是一件容易的事情。教授人工智能課程的紐約大學(New York University)的商學教授羅伯特·西曼斯(Robert Seamans)指出,這也是為什么經理們對人工智能系統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,還涉及執行。他表示,理解決策背后的邏輯對獲得實施這一決策的認同(來自于雇員和投資者)至關重要。他說:“這并非只是列出概率性的結果,公司的每個人都得接受這種做法。如果你無法解釋清楚其緣由,也就難以實施這一決策。”領導力并非只是決策那么簡單,它還包括說服他人接受自己的觀點。

譯者:馮豐

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