能确保我们不被AI淘汰的能力是什么——评达文波特《人机共生》

（原标题：能确保我们不被AI淘汰的能力是什么——评达文波特《人机共生》）

能确保我们不被AI淘汰的能力是什么

——评达文波特《人机共生》

程奕龙

当《人机共生：别让机器夺走你的工作》岁尾出现在新书架上的时候，这一年已经有过太多关于AI的大新闻了。从年初的“阿尔法狗”战胜柯洁，再到之后的“阿尔法零战胜阿尔法狗”。全球科技商业巨头全面布局AI，深度学习、神经网络方面的新进展层出不穷，年底乌镇的互联网大会似乎硬生生被改造成“AI危机预言大会”。在台面上的喧嚣之中，另一股暗流让不少人担心不已：当会思考的机器来临，我们是否还有足够能力不被淘汰？

当然，我们首先要看的是，有多少人有能力撑得起这个问题。毕竟，如今已经有过很多精彩的著述、文章讨论过这个问题，而只有极少数人，有充分的视野和想象力，能担起“时代预言家”的大任。在笔者看来，雷·库兹韦尔应该名列其中。而《人机共生》的作者托马斯·H·达文波特，可算是另一位。商业上，作为“流程再造”、“知识管理”和“注意力经济”这三大运动的发起者，他如今是全球最炙手可热的咨询师。另外，他也是最早提出“大数据”理念并将之运用在企业管理实践上的商业思想家之一。凡是关注这个领域的人，想必对他提出的数据分析竞争法不会太陌生。这位活跃在一线的商业思想大师再度出山，让人不由地好奇对于未来，他会有什么样睿智而深远的思考。

知识工作者的真正威胁来了

人对机器的担心由来已久，达文波特将之归纳为三大阶段。第一阶段，机器将人们从那些让人身心俱疲的工作中解脱出来。这一阶段也萌生了最早的人与机器间的矛盾，在18世纪，这以卢德运动为标志。到了第二阶段，一些“知识性工作”开始受到了冲击。电子信息技术的发展带来的生产力变革让很多按部就班的工作技能变得不再重要，而幸存下来的人也受到“技能退化”的困扰（想想那些提笔忘字的人）。在这两个阶段，人类在总体上还是乐观的。经济学上有个著名的“卢德谬论”，认为生产力的提高总是会产生更多工作岗位，即使没有立即实现但最终也会实现，而不是减少工作岗位。没错，虽然很多工作不再需要人们亲力亲为，但与此同时，科技也会为人们带来众多全新的高阶工作。 人类总能有更好的退守位置。而对于即将到来的第三阶段，经济学家以及很多技术供应商也几乎众口一词：这次情况会和以前一样。

然而，第三阶段即“大数据+AI”时代的降临，知识工作者的真正威胁来了。车品觉在《数据的本质》中描述过“Look-alike”算法，通过机器学习，可以利用过去积累的客户消费特征（每个客户有高达上万个标签），做出精准推送广告的决策。另一家名为 Kensho 的科技公司已经制造出了一种名叫沃伦（Warren）的智能软件系统。这款软件已经能够回答类似这样的问题：“如果石油交易超过每桶100美元而中东最近又出现了政局动乱，能源公司的股价将会发生什么变化？”机器能思考，能洞察，能做出决策，甚至向“艺术”这座人类精神的圣殿进犯。我们不禁开始困惑，哪里是人类工作者真正的高地？这一次，真的会和以前一样吗？

随着智能系统已经在或在不远的将来即将要争夺的领域越来越广泛，对人类带来的威胁也无疑在增大。那么，人类目前所具有的真正优势是什么？达文波特认为，在于自主和自我意识，他将此称为“思维之魂”。我们的优势在于广度，可以在不同领域获得非凡的能力，并将之结合。我们也因此而具有了不起的创造力，比起回答问题，我们更厉害的能力在于定义问题。

在社会分工之中，我们的能力在被不断地“异化”、“简单化”，以至于渐渐成两流水线上一颗能够被替代的螺丝钉。而颇为讽刺的是，心理学家至今依然在孜孜不倦地寻找我们非凡能力的奥秘所在。在目前主流的智力模型中，人的能力是多个类型能力的结合产物。与机器相比，我们的能力显得精巧而非凡，换言之，我们的能力是被远远低估的。面对“会思考的机器”，我们要做的是，打破固有的枷锁，解放我们被低估的能力。

系统智能要求一个人具备的三种维度

我试着把达文波特“胜过机器人的五大策略”总结如下：超越——建立全局视野；避让——去做真正适合人去做的事，比如和人打交道；参与——将人工智能（AI）看成智能增强（IA），协同工作；专精——在某个细分领域成为无可匹敌的专家；开创——新系统的开发者。当然，单靠这样简单的总结，很难去了解达文波特想法的全貌。因此，我想用书中的“超越”策略来举个例子，以窥斑见豹。

达文波特在《人机共生》中写到了这样一位全局者——罗恩·卡思卡特。他在2005年12月接任华盛顿互惠银行的首席风险官，该银行曾经是美国最大的储蓄和贷款公司。在2008年金融危机爆发前的金融业，差不多所有人都沉浸在资本的疯狂与膨胀当中，卡思卡特所在的公司也不例外。就任不久，他就发现管理对高层来说仅仅意味着“和其他业务隔绝，并且勉强起到作用”。 然而卡思卡特从未放弃过努力。他开始了一个着眼于改善华盛顿互惠银行风险监控的行动计划，并且最终降低了这种风险。为了鉴定银行的贷款组合和信用流程中可能出现的问题，他进而鼓励银行的专业人员构建各式各样的定量模型。这项工作需要用到范围很广的复杂模型，其中就包括了“神经网络”模型。然而，更关键是，卡思卡特意识到，随着时间的推移，经济形势和银行业环境都会发生变化，所以，无论模型如何自动化、如何复杂，都会因此而逐渐失效。例如，很多抵押模型的基础都是最近5年内的历史数据。但从 2007年的那一天起，经济形势就开始变得越来越糟。在这个背景下，这些5年模型就显得有些无可救药地过分乐观了。

无奈，在当时的环境下，卡思卡特越是努力地敲响风险等级的警钟，就越受到高级管理团队的冷遇。总裁取消了和他的会面，他不再被允许向董事会汇报。到了2008年初，卡思卡特觉得有必要通知董事会和美国储蓄管理局，风险等级已经升高到了危险级。在这么做了之后不久，他就被公司CEO 兼主席凯利·基林格开除了。几个月后，基林格也被开除了，而华盛顿互惠银行则在2008年9月被安排在联邦存款保险公司（FDIC）做破产管理。这是美国历史上最大的一次银行破产倒闭案。

卡思卡特没能挽救这家公司，但他挽救了自己的事业。他在美国参议院附属委员会为上面所说的一些关于华盛顿互惠银行的问题做了证明。他现在是纽约联邦储备银行的企业风险管理负责人。

达文波特由此总结说：从本质上说，着眼全局者需要对智能增强及其相关技术做出高等级的决策。这也要求人具备三大能力：系统智能、态势感知，还要跟上科技节奏。

系统智能要求一个人具备这样三种维度：从复杂状况中找出重点，从看似无关事务中找出联系，能够从多个角度看待问题。全球最大同时也是最成功的对冲基金“桥水基金”创始人达里奥这样总结：很多对冲基金经理都一动不动地待在电脑屏幕前，没日没夜地监控市场动向。而我的大部分时间都用来理解经济事件和金融事件是如何在一个连贯的框架中融合在一起的。

通过全局视角看问题的另一个方面，是拥有“态势感知”能力。这个词经常在军队中用到，飞行员也常用这个词来形容对周围发生情况的完整感知。为了获得这种能力，飞行员不仅需要参考驾驶舱中的仪器、计算机以及助航设备（计算机经常使用这些数据在自动驾驶模式下驾驶飞机），还要时不时地望向窗外。任何工作都应该做与之相类似的事。人脉决定你的视野，而视野决定你的高度。

对于最后一点，达文波特认为，一个管理者要有这样的素质：从任何角度上来说你都不是一个程序员，但是你也不会被计算机系统吓到，在面对计算机应用时你应泰然自若。比尔·克林顿在完全不接触键盘的情况下，在互联网时代冉冉升起的时代里成为这个信息技术强国的领袖。当然在中国相似的例子是马云。

在《人机共生》中，达文波特并没有简单地为你指点，找出一条出路，代替你的思考。相反，他希望每个人成为思考者。在每一章策略之后，读者都要跟随作者去思考这样一些问题：我身处什么样的位置？有什么样的优势？能怎样把握机会改进提高自己？我想，这也是一位作者了不起的地方。

不管AI是否将带来一场就业危机，对任何人来说，都需要面向未来和趋势做出调整和准备。更关键的是，像马斯洛所说那样，成为一个不被趋势淘汰的、能充分实现自我价值的人。