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AI输硝，也就是人工智能到底改變了什么程梦？其實本質很簡單点把，類似于搜索引擎讓獲取信息變得廉價了，人工智能讓預測變得廉價了作烟。
當人工智能的精度和準確性還沒有達到較高水平的時候愉粤，人工智能更多的是充當一個信息提供者的角色，讓決策者能夠處理更多的「如果」和「那么」拿撩。
從人類整體來說衣厘，人工智能可能確實會讓一些職位減少乃至消失，然而同時也會創(chuàng)造出更多的新職位压恒，所以人類整體失業(yè)可能并非是一個現(xiàn)實的威脅影暴。
簡介
經常能聽到有人說，AI 是全新的東西探赫，會顛覆型宙，會改變世界÷追停《AI 極簡經濟學》這本書的幾位作者全都是多倫多大學羅特曼商學院的資深教授妆兑，在經濟學和創(chuàng)新領域研究等方面都已經耕耘多年。這本書的主旨毛仪，就是用經濟學的思路來討論 AI 對社會搁嗓、經濟、管理和組織方面可能帶來的變化箱靴，同時也更深入地探討了 AI 的本質腺逛。
今天我要推薦的書是《AI 極簡經濟學》。乍一看這本書的書名衡怀，你可能還以為它是蹭 AI 熱點棍矛，浮光掠影般地介紹幾個經濟學概念，再跟 AI 這個概念捆綁一下抛杨，然而上手一讀够委，你會發(fā)現(xiàn)這本書所體現(xiàn)的作者的思想深度和對 AI 的理解都相當深刻。事實上怖现，這本書的幾位作者全都是多倫多大學羅特曼商學院的資深教授慨绳，在經濟學和創(chuàng)新領域研究等方面都已經耕耘多年。這本書的主旨，就是用經濟學的思路來討論 AI 對社會脐雪、經濟、管理和組織方面可能帶來的變化恢共，同時也更深入地探討了 AI 的本質战秋。
經常能聽到有人說，AI 是全新的東西讨韭，會顛覆脂信，會改變世界。問題在于透硝，這樣的話其實在最近的十幾年內里狰闪，我們已經聽到不止一次了。而從經濟學家的角度來說濒生，其實很少有什么是真正「全新」的和「與眾不同」的埋泵。
比如開源軟件，也曾經被認為是顛覆性的罪治，是依賴于人類本性中利他主義光輝的烏托邦丽声，然而兩位經濟學家，梯若爾和勒納卻在一篇論文中指出觉义，開源軟件的本質依然依賴于個人利益的長期最大化——只是很多時候這種收益是非金錢性的雁社，而是通過開源軟件的影響力，體現(xiàn)在對開發(fā)者聲譽的提高和職業(yè)生涯的提升上晒骇，比如更大的概率找到更好的工作霉撵，拿到更高的薪水等。
再比如互聯(lián)網洪囤⊥狡拢互聯(lián)網，尤其是搜索引擎的出現(xiàn)對生活產生了深遠的影響箍鼓≌覆危「隨手搜一下」所產生的流量，養(yǎng)活了一系列相關的公司款咖，也產生了大量的相關工作職位何暮。在經濟學家們看來，這無非就是信息的獲取變得廉價了铐殃，本質上是特定活動的相對成本的降低所產生的商業(yè)模式乃至于行業(yè)結構體系的變化海洼。
經濟學規(guī)律，從來沒有變過富腊。哪怕是經濟學一年級學的供給和需求曲線坏逢，依然可以被用來理解這些「全新的經濟現(xiàn)象」。所以，如果說經濟學家有什么共同的擅長的話是整，那就是「戳穿噱頭肖揣，從本質來看到問題」。
那么從這個意義上來說浮入，AI龙优，也就是人工智能到底改變了什么呢？其實本質很簡單事秀，類似于搜索引擎讓獲取信息變得廉價了彤断，人工智能讓預測變得廉價了。
那么預測廉價會有什么直觀的影響呢易迹？本質上宰衙，預測能力也是一種生產資料。一種生產資料的突然降價睹欲，意味著預測的供給會突然多很多供炼，這是簡單的供求關系的經濟學。而同樣是根據(jù)簡單經濟學句伶，一旦預測的供給增加劲蜻，那么以前依賴于預測的一些商業(yè)機會或者資產就會大幅度增加，這就是所謂的「互補品」效應考余，比如說打印紙便宜了先嬉，那么打印機就會變得更加暢銷。而當預測到達一定精度的時候楚堤，就會發(fā)生質的變化疫蔓，不僅提高了決策的質量，甚至會改變組織和社會的運作方式身冬。
書中舉了一個很簡單的例子衅胀，就是電商的銷售模式。淘寶和京東都提供很多商品推薦酥筝，隨著 AI 的進步滚躯，推薦的成功率會明顯得到提升，從三十分之一到十分之一嘿歌，就是一個顯著的改變掸掏。但是，如果預測的精度持續(xù)不斷提高宙帝，就可能造成組織結構和商業(yè)模式的變化丧凤。
比如說，現(xiàn)在我們覺得先下單步脓，后收貨是天經地義的事情愿待，這很大程度上是因為浩螺，淘寶、京東的推薦成功率很低仍侥，每推薦二十個商品要出，有一個能夠被消費者下單，就已經非常不錯了农渊，然而當預測的精度大幅度提升厨幻，比如說到了 90%，這個時候下單這個操作就變得有點多余了腿时，電商就可以自動統(tǒng)籌規(guī)劃安排送貨，做到先送后買饭宾，如果消費者不滿意送的貨批糟，再退給電商就可以了。所以新技術的應用看铆，往往都是這樣徽鼎，先從一個具體的方面開始積累，然后慢慢地影響到決策流程弹惦，然后技術開始擴散否淤，成為普遍的工具，進而影響到組織的戰(zhàn)略棠隐，最終對社會形態(tài)產生深遠的影響石抡。
接下來，我們就按照這個由淺入深助泽、由量變到質變的順序啰扛，用經濟學來分析人工智能的影響。
首先嗡贺，AI 的立足點隐解，當然是預測。而預測本身是填補缺失信息的過程诫睬，本質上是用我們已經知道的信息煞茫，去生成我們不知道的信息。比如判斷賬戶是否被盜用摄凡、判斷手機是否被盜续徽，這些本質上都是在用過去的信息判斷現(xiàn)在。
那么如何才能讓預測更加準確呢架谎？要想預測準確炸宵，這依賴于現(xiàn)有數(shù)據(jù)的訓練和配合。這中間就涉及一個重要的權衡谷扣，就是收集數(shù)據(jù)的代價和數(shù)據(jù)能夠給自己帶來的效用土全。一方面捎琐，更多的數(shù)據(jù)帶來更多的信息，更多的信息帶來更加準確的預測裹匙，從而帶來更大的商業(yè)價值瑞凑；而另一方面數(shù)據(jù)收集存在收益遞減的情況，也就是當你已經有了一百萬條數(shù)據(jù)的時候概页，再額外多收集一萬條所帶來的收益籽御，遠遠小于從零到一萬條給模型帶來的提高。
和人類的預測能力相比惰匙，當數(shù)據(jù)足夠多的時候技掏，人工智能預測的準確性往往遠遠高于人類。然而這并不意味著人類將被取代项鬼，相反哑梳，人工智能和真實的人類正在逐漸地體現(xiàn)出越來越強的互補性。比如當數(shù)據(jù)很少的時候绘盟，人工智能往往表現(xiàn)較差鸠真，而人類往往能展示出更強的預測能力×湔保《黑天鵝》這本書中就提到過吠卷，人們無法通過舊數(shù)據(jù)來預知從來沒有發(fā)生過的事件，而人類的「直覺」和「靈感」則可能捕捉到很少的數(shù)據(jù)樣本中的信息沦零，從而推斷出某個以前從來沒有發(fā)生過的事情出現(xiàn)的可能性祭隔。
與此同時，因為人工智能重關聯(lián)不重因果蠢终，所以經濟學家們津津樂道的「反事實條件」序攘，人工智能目前也依然沒有很好的方法。有一個很有意思的下象棋的案例寻拂。上個世紀曾經有人設計了一個學習下象棋方法的程序程奠，一切似乎都運行得不錯，對棋局的評估非常準確祭钉，然而真正下一盤棋的時候瞄沙，研究人員發(fā)現(xiàn)程序經常無緣無故把最強的棋子「王后」給犧牲掉，從而輸?shù)舯荣悺?/p>
后來慌核，研究人員通過仔細研究訓練的棋局距境，發(fā)現(xiàn)這些象棋大師們經常巧妙地犧牲「王后」來換取巨大的優(yōu)勢，從而贏下比賽垮卓，也就是說垫桂，因為大師們要做出關鍵性的一擊，所以不得不犧牲王后粟按；但是人工智能所看到的是：犧牲了王后诬滩，所以棋局贏了霹粥。
機器并不能真正理解因果順序，錯誤地認為犧牲王后是贏棋的關鍵所在疼鸟。當然后控，現(xiàn)在國際象棋的人工智能已經解決了這個問題，但是這種因為因果關系倒置而產生的問題空镜，對機器學習來說依然是一個挑戰(zhàn)浩淘。
上面我們簡單地介紹了預測，接下來就看看預測所幫助的對象——決策吴攒。
決策的核心是判斷张抄，而預測是在不確定的條件下做出正確判斷的關鍵因素，但是這里要注意的是洼怔，預測不能代替判斷欣鳖，它只是幫助判斷的工具。比如特斯拉電動車的系統(tǒng)就內置了人工智能來學習人類的駕駛習慣茴厉，然而要對人類的所有駕駛行為和反應進行統(tǒng)一的編碼是非常不切實際的，并且還有很多非常罕見的動作和情形什荣，也是機器很難把握的矾缓。
當人工智能的精度和準確性還沒有達到較高水平的時候，人工智能更多的是充當一個信息提供者的角色稻爬，讓決策者能夠處理更多的「如果」和「那么」嗜闻。在沒有良好預測的情況下，我們往往更傾向于做出「差不多就可以」的方案桅锄，因為進一步提高會非常困難琉雳，比如說機場休息室——這個發(fā)明的意義就在于：卡時間到機場去登機是非常困難的，因為從出發(fā)地到機場的路況和交通情況很難被精確估計友瘤，所以人們不能夠精確掌握時間翠肘，為了保險起見，就需要提前到機場辫秧。這本身是一個次優(yōu)的選擇束倍，而為了讓這個次優(yōu)的選擇不那么讓人難以接受，所以人們發(fā)明了「機場候機室」盟戏，讓提前趕到的人們可以在候機室里面繼續(xù)工作或者娛樂一段時間绪妹。
可以設想，在人工智能預測精度有了很大提高柿究，每一輛交通工具都對路況和交通了如指掌的時候邮旷，精確地規(guī)劃從出發(fā)地到機場就成為可能，這種情況下蝇摸，機場候機室存在的作用就貶值了婶肩，人工智能就不僅僅作為一個輔助者办陷，而是會作為一種更好的應對風險的工具而存在，這就是我們將要提到的第三點狡孔。
從工具的角度來說懂诗，人工智能所帶來的自動化，會大幅度縮短工作流程苗膝。因為很多時候工作流程是串行的殃恒，也就是在一個鏈條上，有一個人辱揭，或者一個部門慢下來了离唐，那么整個工作流程都會受到影響。就拿學校的招生來說问窃，審核每個學生的材料亥鬓，然后進行分類就是非常消耗人工的工作，混雜有很多主觀和客觀的條件域庇，然而最終的結果很難說非常盡如人意嵌戈。
如果人工智能能夠成功根據(jù)申請人的資料來預測該申請人畢業(yè)之后的去向和薪酬的話，那么也就意味著人工智能能夠對申請人的質量進行排名听皿。如果這個排名的精度比較低熟呛，那么它將僅僅只是一個輔助；而如果排名的精度相當高尉姨，成為了工具庵朝，那么學校就會為了更好地利用人工智能的排名而改變工作的流程，比如取消人工排序的程序又厉、加大市場營銷力度（因為現(xiàn)在可以得到更好的排名九府，營銷帶來的回報相比之前提升了），乃至于增加獎學金名額（因為現(xiàn)在可以更加確定獎學金真的給予了那些有潛力的申請者）覆致。
換句話說侄旬，有很多的崗位是因為人工智能工具的出現(xiàn)，而需要被重新設計的煌妈。一份工作就是一組任務的集合勾怒，在應用人工智能工具的時候，一些任務被自動化了声旺，一些任務還沒有笔链，那么顯然沒有被自動化的那些工作的權重和優(yōu)先級都可能被隨之相應地調整。
剛才說的學校招生是一個顯然的例子腮猖。還有一些更微妙的改變——工作名稱沒有變鉴扫，然而實質和重點可能完全不同。比如校車司機澈缺。以后有了自動駕駛之后坪创，我們是不是還需要校車司機呢炕婶？
其實還是需要的。因為駕車只是司機的主要職能莱预，除此之外柠掂，司機還要負責維持最低限度的乘車秩序，當出現(xiàn)計劃外的突發(fā)情況時進行處理（比如有學生得了急病需要立刻送醫(yī)院）等依沮，所以即便有了自動駕駛涯贞，一個類似司機的職位依然會存在。但是司機的性質發(fā)生了改變：對硬技能——駕車的要求降低了危喉，然而對軟技能：組織和管理乘客的要求則相應提高了宋渔。這也反映了在人工智能的影響下，人力資源管理的一個趨勢：對很多初級的硬技能要求下降辜限，對人際關系的技能要求提升了皇拣。這其實也是對人力資源管理的一個挑戰(zhàn)：因為人際技能的績效是非常難以制定出相對量化的考核目標的，那么對于人工智能普及之后的人力資源管理和績效考核薄嫡，需要開發(fā)出相應的新方法氧急。
當工具對工作流程產生深遠影響之后，下一步所改變的就是組織的形式和制度設計毫深。這就意味著态蒂，人工智能會對組織的戰(zhàn)略產生影響。
幾百年來费什，人們一直在爭論一個話題，就是最優(yōu)的企業(yè)邊界在什么地方手素。也就是說鸳址，什么任務和活動應該是放在企業(yè)內部執(zhí)行的，什么應該外包給其他企業(yè)泉懦，或者通過戰(zhàn)略協(xié)作關系來執(zhí)行稿黍。
這中間就牽扯到不確定性和控制權的權衡。如果什么都盡可能在企業(yè)內部完成崩哩，那么不確定性會更低巡球，并且企業(yè)的高層會更加有控制權，尤其是牽扯到知識產權問題的時候邓嘹，很多關鍵的環(huán)節(jié)如果依賴于外部的公司酣栈，往往容易造成商業(yè)機密的泄露和公司的損失。而外包則可以充分利用市場的優(yōu)勢汹押，找到自己所能聯(lián)系范圍內最好的企業(yè)矿筝，為自己提供上游或者下游的服務。
比如說很多大型航空公司棚贾，都會自己運營一些區(qū)域性的航線窖维，而這些區(qū)域性的航線往往都有本地的小企業(yè)在運營榆综，其成本要顯著低于大企業(yè)來直接運營。
按照傳統(tǒng)的經濟學教科書理論铸史，這個時候大企業(yè)應該會傾向于和小企業(yè)簽訂合同鼻疮，把區(qū)域航班外包給這些本地企業(yè)，自己主要運營大范圍的國際乃至洲際航線琳轿。然而現(xiàn)實是判沟，這些大的航空企業(yè)往往依然會忍受很高的運營成本，親自運營一些小的區(qū)域航線利赋。這是為什么呢水评？
答案就是因為不確定性。經濟學家格羅斯曼和摩爾在一系列的文章中指出媚送，顯示世界的合同往往是不完備的中燥，總有很多意外情況，總有很多合同規(guī)定不到的空間塘偎，這個時候疗涉，對于「合同之外的控制權」就變得非常重要了，而如何獲得合同之外的控制權呢吟秩？答案就是產權——自己來親自持有相應的資產咱扣，也就擁有了完整的控制權。
但是涵防，通過持有產權的方式來規(guī)避市場的不確定性本身也是一種折中闹伪，代價就是公司往往不得不承受本來不需要承受的成本或者風險，就像上面所說的航空公司的例子一樣壮池。當市場的不確定性越大偏瓤，企業(yè)的最優(yōu)邊界就擴展得越大，也就是說企業(yè)會傾向于讓更多的行為發(fā)生在企業(yè)的內部椰憋；而當市場的不確定性越小厅克，企業(yè)的最優(yōu)邊界就越小，也就是企業(yè)可以只保留自己的核心競爭力橙依，其他的輔助部分证舟，則可以盡量地留給市場，通過合同的方式來解決窗骑。
而人工智能女责，如同我們剛才說的，恰恰是有效減少不確定性的工具创译，那么當人工智能得到廣泛應用之后鲤竹，更多的「小而靈活」的企業(yè)方案，將成為更加可行的選擇，這就是人工智能對企業(yè)組織形式的影響辛藻。
同時碘橘，戰(zhàn)略還關乎價值的分配，也就是誰最終來獲得人工智能預測所創(chuàng)造的價值呢吱肌？很多人的理解是痘拆，數(shù)據(jù)持有者將擁有人工智能創(chuàng)造價值的大頭，其實這句話也對也不對氮墨。因為它混淆了數(shù)據(jù)的層次纺蛆。
對人工智能而言，數(shù)據(jù)分為三種：訓練规揪、輸入和反饋桥氏。訓練數(shù)據(jù)用來創(chuàng)造和調整模型，輸入數(shù)據(jù)用來輸入模型產生預測猛铅，而反饋數(shù)據(jù)用來改進預測的機制字支。
而數(shù)據(jù)持有者是一個籠統(tǒng)的概念，到底是哪一個意義上的數(shù)據(jù)持有者呢奸忽？比如說一家牛奶銷售企業(yè)用歷史數(shù)據(jù)做了一個未來銷售量的預測機堕伪，當預測機已經建立，那么歷史數(shù)據(jù)的任務就完成了栗菜。就像書中所說的欠雌，歷史數(shù)據(jù)今天可能有價值，但是不太可能成為持續(xù)價值的源頭疙筹，為了實現(xiàn)持續(xù)的價值富俄，需要有持續(xù)的數(shù)據(jù)流。比如說而咆，對于初創(chuàng)企業(yè)來說霍比，和大公司合作進行業(yè)務整合的機會當然是寶貴的，但是如果初創(chuàng)企業(yè)本身無法獲得反饋數(shù)據(jù)的所有權翘盖，那么將無法根據(jù)反饋來改進自己的產品和模型，進而提升自己的核心競爭力凹蜂。
可以預計在將來馍驯，對于數(shù)據(jù)所有權的問題——到底是應該買數(shù)據(jù)還是做數(shù)據(jù)，企業(yè)之間會有更加明確的劃分和戰(zhàn)略規(guī)劃玛痊。
當然汰瘫，人工智能也存在著很多應用上的風險。比如算法歧視擂煞。在當前混弥，我們可以用人為的方式來盡量減輕歧視的發(fā)生，比如規(guī)定企業(yè)雇傭，銀行貸款不能根據(jù)種族蝗拿、性別來區(qū)分晾捏。然而如果我們把這些交給算法，那么算法一旦給這些因素分配了正的權重哀托，則有可能產生惡性的反饋循環(huán)惦辛。如同經濟學家阿羅所指出的，歧視本身可能會影響人們對自己收益的預期仓手，進而影響到自己學習的動機和效果胖齐，從而最終讓歧視自我實現(xiàn)。人工智能下的算法歧視嗽冒，同樣也面臨這個問題呀伙。
除此之外，在數(shù)據(jù)的層面添坊，人工智能算法還面臨著被逆向工程和虛假反饋的危險剿另，也就是競爭對手通過大量的查詢和反饋，來獲得自己千辛萬苦算出來的模型的參數(shù)帅腌。而虛假反饋則出現(xiàn)在惡意訓練模型上驰弄。2016 年，微軟在 Twitter 上推出了名為 Tay 的人工智能聊天機器人速客，然而沒過多久戚篙，它就被訓練成一個同情納粹的種族主義者。毫無疑問溺职，這是在 Tay 和用戶的對話中岔擂，用戶把這些行為邏輯教給了 Tay，這也說明在現(xiàn)實世界中要破壞一個機器學習的模型是多么容易浪耘。
這些風險乱灵，都是從企業(yè)戰(zhàn)略的角度需要直面的，目前并沒有很好的辦法去解決七冲，企業(yè)始終要在優(yōu)化和風險之間做一個權衡痛倚。
到企業(yè)戰(zhàn)略這個層面，再往下討論澜躺，就是對社會的影響了蝉稳。最直接的一個擔憂就是，人工智能會不會導致失業(yè)掘鄙？
這個問題的回答并不是那么顯而易見耘戚。首先，最直觀的確實是替代效應操漠，人工智能會替代一些職位收津，比如導游和電話客服。然而和替代效應并行的，還有生產力效應撞秋。人們之所以愿意在某些行業(yè)和工作中用人工智能來替代真正的人力长捧，必然是因為人工智能在成本和效率上比人力有優(yōu)越之處，也就是說部服，這種替代本身唆姐，會帶來生產力的增加。而這種生產力的增加廓八，會導致其他尚未由 AI 所取代的產業(yè)的繁榮奉芦，以及這些行業(yè)對勞動力需求的增加。
更重要的是剧蹂，就像諾貝爾經濟學獎獲得者里昂惕夫所說的声功，人相對于機器最本質的區(qū)別，就是人可以從事新的宠叼、更加復雜的任務先巴。就像 MIT 的經濟學大師阿西莫格魯指出的那樣：「人類發(fā)展的均衡路徑上，最核心的權衡冒冬，便發(fā)生在機器自動化對現(xiàn)存的行業(yè)和工作職能的替代伸蚯，和新的行業(yè)和工作職位的產生之間〖蚩荆」
從人類整體來說剂邮，通過我們上面的分析，人工智能可能確實會讓一些職位減少乃至消失横侦，然而同時也會創(chuàng)造出更多的新職位挥萌，所以人類整體失業(yè)可能并非是一個現(xiàn)實的威脅。然而枉侧，這并不意味著人口之間的收入不平等會緩解引瀑。隨著人工智能的出現(xiàn)，必然會有一批人力資本價值在貶值榨馁，而另外一批人力資本產生增值憨栽。
人類學習的窗口和時間終究是有限的，故而每次隨著新技術的產生和大規(guī)模應用翼虫，那些被新技術所偏好的技能會成為寵兒屑柔；而那些被人工智能替代的技能持有者，則很可能面臨失業(yè)的危險蛙讥。
最后锯蛀，書中還提到了中國在人工智能方面所特有的優(yōu)勢灭衷。首先就是中國對人工智能的科研和產業(yè)投入非常巨大次慢。單單一座城市在人工智能上投入的資源，就比加拿大一個國家還要多。
其次迫像，中國人口眾多劈愚，數(shù)據(jù)規(guī)模非常龐大，而人工智能是數(shù)據(jù)和算法結合起來不斷演進發(fā)展的領域闻妓，所以大量的歷史數(shù)據(jù)和每天都在產生的可觀的數(shù)據(jù)流菌羽，也給中國的公司帶來了優(yōu)勢。而數(shù)據(jù)要產生優(yōu)勢的另外一個關鍵方面由缆，就是數(shù)據(jù)的可訪問性注祖。這一點中國也領先于歐美國家。
中國對隱私的立法相對不多均唉，但是這在人工智能時代是晨，可能反而帶來了某些優(yōu)勢，尤其是個性化和面部識別領域舔箭。中國擁有大量集中用于識別的照片庫罩缴，這一點對于訓練出優(yōu)秀的人臉識別模型非常重要，而歐洲對隱私的監(jiān)管比其他地方更為嚴格层扶，這基本上斷絕了歐洲的公司在人工智能上搶占先機的可能箫章。
由此也產生了一個有趣的現(xiàn)象，就是各個國家都在暗地里放松隱私限制來改善自己在人工智能上的地位镜会，這也帶來了獲取用戶數(shù)據(jù)檬寂，訓練更好的模型和引發(fā)客戶不滿可能性之間的權衡。有權衡就有機會稚叹，去中心的區(qū)塊鏈可能就提供了一種新的方式焰薄，對數(shù)據(jù)庫進行去中心化，保證了人們數(shù)據(jù)的完整性扒袖，同時又可以讓人工智能學習的時候加以控制塞茅。
最后，作者也對未來超級人工智能的出現(xiàn)做了展望季率。隨著人工智能的繼續(xù)發(fā)展野瘦，可能在未來我們會達到一個嶄新的人工智能的「頓悟時代」。等到了那個時代飒泻，副作用之一可能就是經濟學將不再那么簡單了鞭光。
我對這本書的推薦，就到這里了泞遗。以上我講述的內容基于 2018 年 12 月湖南科技出版社出版的《AI極簡經濟學》惰许。
愿好書陪伴你成長。
