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智能

从经济学原则出发,公司和管理将如何被人工智能改变?

曾梦龙2019-03-07 18:57:26

《AI极简经济学》将人工智能视为一种全新的平价商品——预测能力,这让我们能更加轻松地理解人工智能,实为天才之举。我感觉这本书出奇地有用。—— 凯文·凯利,《失控》《必然》 作者,《连线》杂志创始主编

作者简介:

阿杰伊·阿格拉沃尔(Ajay Agrawal),颠覆性创新实验室创始人,多伦多大学罗特曼管理学院策略管理教授,美国全国经济研究所研究员,“未来人工智能”(Next AI)组织的共同创始人。

乔舒亚·甘斯(Joshua Gans),颠覆性创新实验室首席经济学家,多伦多大学罗特曼管理学院策略管理教授,《纽约时报》《哈佛商业评论》《福布斯》等多家媒体撰稿人。

阿维·戈德法布(Avi Goldfarb),颠覆性创新实验室首席数据科学家,多伦多大学罗特曼管理学院营销学教授,美国全国经济研究所研究员。他的研究结果被多家媒体报道。

译者简介:

闾佳,资深译者,主攻大众经济学、社会心理学、经济管理及科普读物的翻译,已出版多部广受好评的译作,包括《牛奶可乐经济学》(2008年获文津图书奖)、《影响力》《理性乐观派》等。

书籍摘录:

第 1 章 导言

下面的场景就算眼下听上去不太耳熟,也很快会变成生活中的常态。一个小孩正独自在房间写作业。突然,房里传来:“特拉华州的首府是哪里?”家长开始琢磨。巴尔的摩……显然不对……威尔明顿……不是首府。家长还没想完,一台名叫“Alexa”的机器就给出了正确答案:“特拉华州的首府是多佛。” Alexa 是亚马逊的人工智能语音助手,能够理解自然语言,并以闪电般的速度回答问题。 Alexa 将取代父母,成为孩子眼里全知全能的信息来源。

人工智能无处不在。它在手机、汽车里,在我们购物、相亲的过程中,它甚至遍布医院、银行和媒体。难怪公司董事、首席执行官、高级副总裁、经理、团队领导、企业家、投资人、教练和决策者都在这场了解人工智能的竞赛中感到焦虑:他们意识到,人工智能即将从根本上改变他们的行业。

我们三人站在了一个有利于观察人工智能进步的独特位置。我们都是经济学家,因为研究上一轮伟大的技术革命——互联网而奠定了职业发展的方向。经过多年的研究,我们学会了透过铺天盖地的宣传,把目光聚焦于技术对于决策者的意义上。

我们还创立了颠覆性创新实验室(Creative Destruction Lab,简称CDL)。这是一个尚处于种子阶段的项目,旨在提高科学型初创企业的创业成功率。起初,该实验室对所有类型的初创企业开放,但到 2015 年,许多激动人心的投资结果都是来自人工智能方向的公司。据我们所知,截至 2017 年 9 月,颠覆性创新实验室已连续三年成为全球最密集的人工智能初创企业的聚集地。

出于这个原因,该领域的许多领导者定期前往多伦多参加颠覆性创新实验室的活动。例如,在整个项目研发期间,为亚马逊的 Alexa 发明人工智能动力引擎的主要人物之一威廉·滕斯托尔-佩多(William Tunstall-Pedoe),每隔八周就从英国剑桥飞到多伦多与我们碰头。旧金山的巴尼·佩尔(Barney Pell)也是如此,此前,他曾领导美国国家航空航天局旗下一支85人的团队,把第一代人工智能发射上了浩瀚太空。

颠覆性创新实验室在这一领域获得主导地位,一部分原因是我们恰好位于加拿大的多伦多。近年来,机器学习推动了人们对人工智能的研究兴趣,而多伦多又孕育了很多机器学习领域的核心发明。实际上,当今已经产业化的世界顶级人工智能团队,包括 Facebook 、苹果公司和埃隆·马斯克(Elon Musk)的 Open AI 在内,其领头专家都有多伦多大学计算机科学系的背景。

与如此多人工智能的应用近距离接触后,我们不得不思考这一技术给企业战略带来了何种影响。我们的解释是,人工智能是一种预测技术,预测是决策的输入端,而经济学又为任何决策所包含的权衡取舍提供了一套完美的解释框架。所以,一半靠运气,一半靠策划,我们发现自己在恰当的时间和地点为技术专家和商界从业者架起了一座桥梁,结果便是这本书。

我们的第一个重要发现是,人工智能新浪潮实际上并没有给我们带来智能,它带来的是智能的一个关键组成部分——预测。在上面的场景中,小孩提出问题时, Alexa 做的是,收录听到的声音,预测小孩说出的单词,再预测这些单词要查找的信息。 Alexa 并不“知道”特拉华州的首府,但可以预测:当人们提出这样一个问题时,他们寻找的就是一个特定的答案——多佛。

颠覆性创新实验室的每一家初创企业都建立在更准确的预测带来的好处上。 Deep Genomics (深度学习基因公司)通过预测 DNA 改变时细胞发生的变化来改进其医学实践。 Knote 公司通过预测文档的哪些部分应该编辑来改进法律实践。 Validere 公司通过预测输入原油的含水量来提高炼油厂的效率。这些应用之道,就是大多数企业不久的将来发展方向的缩影。

如果你想弄明白人工智能对自己意味着什么,却又一头雾水,那么这里有我们带来的好消息。哪怕你从未涉足卷积神经网络的编程工作,也从未研究过贝叶斯统计学,我们也能帮你理解人工智能的含义,领略这一技术的进步。

如果你是公司领导,我们可以帮助你了解人工智能对管理和决策的影响。如果你是学生,或者刚毕业,我们能为你提供一套框架,思考就业的演变和未来的职业发展。如果你是金融分析师或风险投资人,我们将为你提供可构建个人投资主张的结构。如果你是一位政治决策者,我们将为你提供指导,帮助你理解人工智能将怎样改变社会,政策又该如何塑造这些变化,让它们朝着好的方向前进。

经济学为理解不确定性,以及不确定性对决策的意义,提供了坚实的基础。更准确的预测可以降低不确定性,我们用经济学告诉你,人工智能对你在运营企业的过程中即将做出的决策意味着什么。反过来说,凭借这些认识,你将更加明白,对于企业内部的工作流程来说,哪些人工智能工具可能给你带来最高的投资回报率。由此,你将构建起一套设计企业战略的框架,比如怎样重新思考企业的规模和经营范围,以便利用基于廉价预测的全新经济现实。最后,我们还罗列了与人工智能相关的重要权衡:就业、企业权力的集中度、隐私和地缘政治。

什么样的预测对你的公司最为重要?人工智能的进一步发展,会怎样改变你赖以为重的预测?随着个人电脑和互联网的兴起,各行各业重新配置了就业岗位,为响应预测技术的进步,你所在的行业将怎样对就业岗位进行重新配置?人工智能是全新的技术,目前人们对其缺乏了解,但我们所应用的经济学坚实可靠;我们所举的案例当然会随着时代前进而被淘汰,但本书所介绍的框架却不然。哪怕随着技术进步,预测更加精确化和复杂化,我们的这些见解仍将适用。

但《AI极简经济学》并非你在人工智能经济时代取得成功的制胜法宝。身为经济学家,我们强调权衡与取舍。数据越多,意味着隐私越少。速度越快,意味着准确度越低。自主性越强,意味着控制力越弱。我们无法为你的企业开出最佳战略的处方。那是你的任务。最适合你所在公司或所属职业的战略应该取决于你在每一次权衡时怎样拿捏各方要素的权重。本书提供的是一种结构,让你锁定关键的权衡,评估利弊,以做出最适合你的决策。当然,就算你手里有了我们的框架,情况也在迅速变化。这意味着,你需要在无法充分掌握信息的条件下做出决定,但即便如此,这也比无所作为好。

Ajay Agrawal,Photo(predictionmachines.ai)

第 2 章 廉价改变一切(节选)

经济学家对世界有着与众不同的看法。我们会从供求关系、生产与消费、价格与成本的框架来思考一切问题,比如人工智能。

我们从最基础的价格着手。如果某样东西的价格下降,那么我们会更多地使用它——这就是简单的经济学。这种情况正出现在人工智能行业。人工智能变得随处可见了。它挤满了你手机的应用程序,它正在优化你的电网,它正在取代你的股票投资组合经纪人。用不了多久,它说不定就会载着你到处走,或者给你配送快递了。

如果说经济学家擅长做某件事的话,那就是“戳穿噱头”。当其他人看到的是改头换面的新发明时,我们只看到价格下跌。但不仅如此,要了解人工智能如何影响了你所在的机构,你必须清楚地知道哪些东西的价格发生了变化,以及这种变化将如何蔓延至更广阔的经济领域。此时,你才能制定应对之策。经济发展的历史告诉我们,对重大发明带来的冲击感受最深的通常是人们意想不到的领域。

让我们回想一下 1995 年商业互联网的故事。随着互联网的影响逐渐扩散至各行各业,遍及价值链上下,技术倡导者们不再把互联网称为新技术,而开始把它称作“新经济”。这个词流行开来。互联网超越了技术,从基础层面渗透到了人类活动的方方面面。政治家、企业高管、投资人、企业家和主要新闻机构开始使用这个词。每个人都开始畅谈“新经济”。

每个人,我的意思是,除了经济学家之外的每个人。我们没有看到新的经济,或者新的经济学。对于经济学家来说,它看起来就是寻常的旧经济。诚然,发生了一些重要的变化。商品和服务可以数字化流通了。交流变得更容易。想要查找信息,点击搜索按钮就行了。但所有这些事情,从前都能做到。只不过,它们现在可以以低廉的成本做到了。

Joshua Gans,Photo.(predictionmachines.ai)

廉价意味着随处可见

当某种基础产品的价格大幅下跌时,整个世界都可能发生变化。以照明为例。你很可能是在人工光源下阅读这本书的。而且你兴许从来没想过,为了读书而打开灯是否值得的问题。照明太廉价了,任你使用。但经济学家威廉·诺德豪斯(William Nordhaus)曾做过细致的考察,要在 19 世纪初获得等量的照明,你的花销是如今的 400 倍。在这样的价格下,你不可能不注意到成本。要不要使用人工照明工具来阅读本书,会让你反复掂量。照明价格此后的下跌点亮了整个世界。它不仅把夜晚变成了白昼,而且让人得以在自然光线无法穿透的大型建筑物里工作和生活。要不是人工照明的成本跌到几近于无,我们今天拥有的一切几乎都无法实现。

技术变革让原本昂贵的东西变得廉价。照明成本的急剧下降,使我们的行为发生了转变,从先前需要决定是否开灯,到现在毫不迟疑地打开电灯开关。这种下降给了我们机会去做原先无法做到的事情;它把“不可能”变成了“可能”。所以,像照明这样的基本生产资料的价格大规模下跌将带来什么样的影响,经济学家毫无例外会对此着迷。

廉价照明带来的一些影响很容易想象,另一些却不那么明显。当新技术(不管是人工照明、蒸汽动力、汽车,还是计算机)令得某种东西变得廉价,到底什么会受到影响,并不总是一目了然的。

蒂姆·布雷斯纳汉(Tim Bresnahan)是斯坦福的经济学家,也是我们的导师之一。他指出,计算机运行算法,仅此而已。计算机的出现和商业化让算法变得廉价了。 一旦算法变得廉价,我们不仅在传统领域内需要运算的地方更加频繁地应用它,也会把这种新近变得廉价的运算能力应用到一些此前与运算无关的领域,例如音乐。

被誉为第一位程序员的埃达·洛夫莱斯(Ada Lovelace)看到了这种潜力。在 19 世纪初昂贵的照明条件下,她撰写了最早的录制程序,在查尔斯·巴比奇(Charles Babbage)设计的一台尚处理论阶段的“计算机”上,计算出了一连串数字(“伯努利数”)。这里,有必要提一笔巴比奇,因为他也是一位经济学家。我们在本书中会看到,这不是经济学和计算机科学唯一的交叉点。但理解运算能够“扩大规模”(这是现代初创公司的术语)和实现更多功能的人是洛夫莱斯。她意识到,计算机的应用并不局限于数学运算。“比如,假设和声科学和音乐作品里音调的基本关系可以用数学方式来表达,那么,这台引擎就能创作出精致而又科学的作品,再复杂的作品都没问题。”当时计算机并未问世,但洛夫莱斯却预见到,音乐(按照定义,它是一种充满艺术和人性的形式)可以存储在运算机器里,并反复播放。

Avi Goldfarb,Photo(predictionmachines.ai)

日后发生的情况正是如此。一个半世纪之后,运算的成本变得足够低,继而产生了大多数人做梦都不曾料到的成千上万种应用方式。由于算法对于许多事情都是一种重要的输入要素,在它变得廉价之后,与此前照明上发生的事情一样,它改变了世界。以净成本之类的术语来描述某种最新的伟大技术,能够戳穿噱头,尽管这么做不能让这一技术看上去那么令人兴奋。你永远不会见到史蒂夫·乔布斯发布“一台全新的加法机”,尽管这就是他做的全部事情。通过减少某些重要部分的成本,乔布斯的全新加法机改变了世界。

现在,让我们来看看人工智能。人工智能在经济上的重要意义,正是因为它会让重要的东西变得廉价。此刻,你或许正思考这东西会是智能、推理或思想本身。你也许想象着,机器人或那种没有血肉之躯的“生命”已经无处不在,就像《星际迷航》里友好的机器人,它们让你不需要再费心思考。洛夫莱斯也想到了同样的内容,但她很快打消了这个念头。她写道,至少考虑到计算机本身,“它没有创造的野心。它可以做任何我们吩咐它去执行的事情。它可以按照分析去做,但它不具备预知需要解析的关系或真相的能力”。

尽管伴随人工智能的概念出现了各种噱头和信仰,但阿兰·图灵(Alan Turing)日后所称的这一“洛夫莱斯夫人的异议”始终屹立不倒。计算机依然无法思考,所以思考还不会变得廉价。相反,会变得廉价的是某种非常普遍的东西,就跟运算一样,你甚至都意识不到它会变得何等常见,以及其价格下跌将对我们的生活和经济产生何等庞大的影响。

新的人工智能技术会让什么东西变得廉价呢?预测。故此,经济学显示,我们不仅会大量运用预测,还将看到它应用于出人意料的新领域。


题图为电影《攻壳机动队》剧照,来自:豆瓣

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