第2章 廉價(jià)改變一切

所有人都已經(jīng)，或者即將迎來自己的人工智能頓悟時(shí)刻。我們習(xí)慣了媒體上充斥著“新技術(shù)即將改變生活”的報(bào)道。雖然我們中有些人是技術(shù)愛好者，歡慶著未來的無盡可能，另一些人是技術(shù)恐懼者，哀悼逝去的美好時(shí)光，但幾乎所有人，都太習(xí)慣技術(shù)新聞不斷敲響的鼓點(diǎn)了，以至于近乎麻木地念叨著，“唯一不變的就是變化本身”。直到我們迎來自己的人工智能頓悟時(shí)刻。然后，我們意識到這次的技術(shù)有些不一樣了。

2012年，一些計(jì)算機(jī)科學(xué)家經(jīng)歷了他們的人工智能頓悟時(shí)刻。當(dāng)時(shí)，多倫多大學(xué)的一支學(xué)生團(tuán)隊(duì)在可視物體識別大賽ImageNet中以優(yōu)異的成績勝出，第二年，所有的決賽隊(duì)伍都采用了當(dāng)時(shí)還很新穎的“深度學(xué)習(xí)”法參與競爭。物體識別不僅僅是一場比賽——它能讓機(jī)器“看見”。

2014年1月，一些技術(shù)公司的首席執(zhí)行官經(jīng)歷了他們的人工智能頓悟時(shí)刻。他們看到頭條新聞上說，谷歌剛剛花了6億多美元買下了英國初創(chuàng)公司DeepMind。盡管相較收購價(jià)格，這家初創(chuàng)公司創(chuàng)造的收入微不足道，但它展示了人工智能在獨(dú)立自主且未安裝預(yù)設(shè)程序的情況下學(xué)會了玩雅達(dá)利電子游戲，并且獲得高于人類的成績。

那年晚些時(shí)候，一些普通人經(jīng)歷了他們的人工智能頓悟時(shí)刻。他們聽到著名物理學(xué)家斯蒂芬·霍金（Stephen Hawking）著重解釋道：“……文明能提供的一切，都是人類智慧的產(chǎn)物……人工智能的成功發(fā)明將成為人類歷史上的最大事件。”

還有些人在第一次乘坐高速行駛的特斯拉時(shí)，經(jīng)歷了自己的人工智能頓悟時(shí)刻。他們將手從方向盤上松開，讓汽車依靠自動駕駛儀（Autopilot AI）在車流里穿梭。

中國政府經(jīng)歷了人工智能頓悟時(shí)刻：全國上下目睹了DeepMind公司開發(fā)的人工智能圍棋軟件AlphaGo（阿爾法狗）在2016年擊敗韓國圍棋選手李世石，并于次年擊敗全球排名第一的中國棋手柯潔。《紐約時(shí)報(bào)》將這次比賽形容為中國的“斯普特尼克時(shí)刻（Sputnik moment）”。正如蘇聯(lián)發(fā)射人造衛(wèi)星“斯普特尼克號”使得美國大力投資科研，中國對這一事件做出了類似反應(yīng)，制定了到2030年占據(jù)人工智能世界領(lǐng)先地位的國家政策，并對此給予了財(cái)政支持。

2012年，我們自己也經(jīng)歷了人工智能頓悟時(shí)刻：當(dāng)時(shí)我們觀察到，采用最先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)、向顛覆性創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室提出申請的人工智能初創(chuàng)公司的數(shù)量，已經(jīng)從涓涓細(xì)流變成了一股激流。這些公司涉及多個(gè)行業(yè)——藥物開發(fā)、客戶服務(wù)、制造、質(zhì)保、零售和醫(yī)療器械。這項(xiàng)技術(shù)十分強(qiáng)大且通用性極強(qiáng)，在范圍極廣的應(yīng)用領(lǐng)域中創(chuàng)造了重要價(jià)值。我們著手研究，試圖從經(jīng)濟(jì)角度理解它的意義。我們知道，與其他技術(shù)一樣，人工智能受制于同一種經(jīng)濟(jì)環(huán)境。

簡而言之，技術(shù)本身讓人驚嘆。早些時(shí)候，著名風(fēng)險(xiǎn)投資家史蒂夫·尤爾韋特松（Steve Jurvetson）打趣說：“幾乎可以肯定的是，你在未來5年體驗(yàn)到的任何像變戲法一樣的產(chǎn)品，都建立在這些算法之上。”史蒂夫說人工智能就像是“變戲法”，跟《2001太空漫游》《星球大戰(zhàn)》《銀翼殺手》，以及更近的《她》和《機(jī)械姬》等電影里的描述相呼應(yīng)。我們理解史蒂夫?qū)θ斯ぶ悄軕?yīng)用的描述（“變戲法”），也對此感同身受，但身為經(jīng)濟(jì)學(xué)家，我們的任務(wù)是把這些撲朔迷離的設(shè)想變得簡單、清晰且實(shí)用。

戳穿噱頭

經(jīng)濟(jì)學(xué)家對世界有著與眾不同的看法。我們會從供求關(guān)系、生產(chǎn)與消費(fèi)、價(jià)格與成本的框架來思考一切問題。雖然經(jīng)濟(jì)學(xué)家們之間經(jīng)常意見不一，但我們立足于一套共同的框架。我們對假設(shè)和闡釋存在爭議，但我們對基本的概念，如稀缺性和價(jià)格競爭所扮演的角色意見一致。這種觀察世界的方法帶給我們一個(gè)獨(dú)特且有利的視角。從消極的一面來說，我們的視角可能會顯得很枯燥，無法讓我們成為晚宴上受歡迎的客人。從積極的一面來說，它有利于為商業(yè)決策提供清晰的信息。

我們從最基礎(chǔ)的價(jià)格著手。如果某樣?xùn)|西的價(jià)格下降，那么我們會更多地使用它——這就是簡單的經(jīng)濟(jì)學(xué)。這種情況正出現(xiàn)在人工智能行業(yè)。人工智能變得隨處可見了。它擠滿了你手機(jī)的應(yīng)用程序，它正在優(yōu)化你的電網(wǎng)，它正在取代你的股票投資組合經(jīng)紀(jì)人。用不了多久，它說不定就會載著你到處走，或者給你配送快遞了。

如果說經(jīng)濟(jì)學(xué)家擅長做某件事的話，那就是“戳穿噱頭”。當(dāng)其他人看到的是改頭換面的新發(fā)明時(shí)，我們只看到價(jià)格下跌。但不僅如此，要了解人工智能如何影響了你所在的機(jī)構(gòu)，你必須清楚地知道哪些東西的價(jià)格發(fā)生了變化，以及這種變化將如何蔓延至更廣闊的經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域。此時(shí)，你才能制定應(yīng)對之策。經(jīng)濟(jì)發(fā)展的歷史告訴我們，對重大發(fā)明帶來的沖擊感受最深的通常是人們意想不到的領(lǐng)域。

讓我們回想一下1995年商業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的故事。在大多數(shù)人看著《宋飛正傳》時(shí)，微軟發(fā)布了自家第一套多任務(wù)操作系統(tǒng)Windows 95。同年，美國政府解除了在互聯(lián)網(wǎng)上承載商業(yè)流量的最后限制，網(wǎng)景公司迎來了商業(yè)互聯(lián)網(wǎng)上第一次重大的首次公開募股（IPO）。互聯(lián)網(wǎng)從“新奇好玩的技術(shù)”變成一股席卷所有行業(yè)和政府的商業(yè)浪潮，那一年是轉(zhuǎn)折點(diǎn)。

網(wǎng)景公司的首次公開募股獲得了30億美元的估值，哪怕它一分錢也沒賺過。風(fēng)險(xiǎn)投資家對初創(chuàng)公司動輒給予數(shù)百萬美元的估價(jià)，即便它們還處在用一個(gè)新詞描述即“前收入”（pre-revenue）的階段。剛畢業(yè)的工商管理碩士（MBA）畢業(yè)生拒絕了收入誘人的投資銀行和咨詢工作，打算到網(wǎng)上去搏一搏運(yùn)氣。隨著互聯(lián)網(wǎng)的影響逐漸擴(kuò)散至各行各業(yè)，遍及價(jià)值鏈上下，技術(shù)倡導(dǎo)者們不再把互聯(lián)網(wǎng)稱為新技術(shù)，而開始把它稱作“新經(jīng)濟(jì)”。這個(gè)詞流行開來。互聯(lián)網(wǎng)超越了技術(shù)，從基礎(chǔ)層面滲透到了人類活動的方方面面。政治家、企業(yè)高管、投資人、企業(yè)家和主要新聞機(jī)構(gòu)開始使用這個(gè)詞。每個(gè)人都開始暢談“新經(jīng)濟(jì)”。

每個(gè)人，我的意思是，除了經(jīng)濟(jì)學(xué)家之外的每個(gè)人。我們沒有看到新的經(jīng)濟(jì)，或者新的經(jīng)濟(jì)學(xué)。對于經(jīng)濟(jì)學(xué)家來說，它看起來就是尋常的舊經(jīng)濟(jì)。誠然，發(fā)生了一些重要的變化。商品和服務(wù)可以數(shù)字化流通了。交流變得更容易。想要查找信息，點(diǎn)擊搜索按鈕就行了。但所有這些事情，從前都能做到。只不過，它們現(xiàn)在可以以低廉的成本做到了。換句話說，互聯(lián)網(wǎng)的興起意味著分銷、通信和搜索成本的下降。從由貴轉(zhuǎn)賤、由稀缺變富足的思維來重新闡釋這種技術(shù)進(jìn)步，有利于思考它對你的事業(yè)會產(chǎn)生何種影響。例如，如果要你回想第一次使用谷歌搜索的體驗(yàn)，你會記起它魔術(shù)般呈現(xiàn)信息的能力。而以經(jīng)濟(jì)學(xué)家的角度看，谷歌只是讓搜索變得更廉價(jià)了。當(dāng)搜索變得廉價(jià)時(shí)，那些通過別的方式提供信息檢索并以此賺錢的企業(yè)（如黃頁、旅行社、分類廣告等）感到了嚴(yán)重的危機(jī)。與此同時(shí)，那些仰賴被人發(fā)現(xiàn)的職業(yè)（如自助出版作品的作家、稀有收藏品賣家、本土電影制作人等）得到了蓬勃發(fā)展。

沒錯(cuò)，特定活動相對成本的這種變化，極大地影響了部分企業(yè)的商業(yè)模式，甚至也影響了部分行業(yè)的結(jié)構(gòu)體系。然而，經(jīng)濟(jì)規(guī)律并未發(fā)生改變。一切仍然可以從供求的角度來理解。我們?nèi)匀豢梢岳矛F(xiàn)成的經(jīng)濟(jì)學(xué)原理，制定策略、為政策提供信息、預(yù)測未來。

廉價(jià)意味著隨處可見

當(dāng)某種基礎(chǔ)產(chǎn)品的價(jià)格大幅下跌時(shí)，整個(gè)世界都可能發(fā)生變化。以照明為例。你很可能是在人工光源下閱讀這本書的。而且你興許從來沒想過，為了讀書而打開燈是否值得的問題。照明太廉價(jià)了，任你使用。但經(jīng)濟(jì)學(xué)家威廉·諾德豪斯（William Nordhaus）曾做過細(xì)致的考察，要在19世紀(jì)初獲得等量的照明，你的花銷是如今的400倍。在這樣的價(jià)格下，你不可能不注意到成本。要不要使用人工照明工具來閱讀本書，會讓你反復(fù)掂量。照明價(jià)格此后的下跌點(diǎn)亮了整個(gè)世界。它不僅把夜晚變成了白晝，而且讓人得以在自然光線無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幾近于無，我們今天擁有的一切幾乎都無法實(shí)現(xiàn)。

技術(shù)變革讓原本昂貴的東西變得廉價(jià)。照明成本的急劇下降，使我們的行為發(fā)生了轉(zhuǎn)變，從先前需要決定是否開燈，到現(xiàn)在毫不遲疑地打開電燈開關(guān)。這種下降給了我們機(jī)會去做原先無法做到的事情；它把“不可能”變成了“可能”。所以，像照明這樣的基本生產(chǎn)資料的價(jià)格大規(guī)模下跌將帶來什么樣的影響，經(jīng)濟(jì)學(xué)家毫無例外會對此著迷。

廉價(jià)照明帶來的一些影響很容易想象，另一些卻不那么明顯。當(dāng)新技術(shù)（不管是人工照明、蒸汽動力、汽車，還是計(jì)算機(jī)）令得某種東西變得廉價(jià)，到底什么會受到影響，并不總是一目了然的。

蒂姆·布雷斯納漢（Tim Bresnahan）是斯坦福的經(jīng)濟(jì)學(xué)家，也是我們的導(dǎo)師之一。他指出，計(jì)算機(jī)運(yùn)行算法，僅此而已。計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)和商業(yè)化讓算法變得廉價(jià)了。一旦算法變得廉價(jià)，我們不僅在傳統(tǒng)領(lǐng)域內(nèi)需要運(yùn)算的地方更加頻繁地應(yīng)用它，也會把這種新近變得廉價(jià)的運(yùn)算能力應(yīng)用到一些此前與運(yùn)算無關(guān)的領(lǐng)域，例如音樂。

被譽(yù)為第一位程序員的埃達(dá)·洛夫萊斯（Ada Lovelace）看到了這種潛力。在19世紀(jì)初昂貴的照明條件下，她撰寫了最早的錄制程序，在查爾斯·巴比奇（Charles Babbage）設(shè)計(jì)的一臺尚處理論階段的“計(jì)算機(jī)”上，計(jì)算出了一連串?dāng)?shù)字（“伯努利數(shù)”）。這里，有必要提一筆巴比奇，因?yàn)樗彩且晃唤?jīng)濟(jì)學(xué)家。我們在本書中會看到，這不是經(jīng)濟(jì)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)唯一的交叉點(diǎn)。但理解運(yùn)算能夠“擴(kuò)大規(guī)模”（這是現(xiàn)代初創(chuàng)公司的術(shù)語）和實(shí)現(xiàn)更多功能的人是洛夫萊斯。她意識到，計(jì)算機(jī)的應(yīng)用并不局限于數(shù)學(xué)運(yùn)算。“比如，假設(shè)和聲科學(xué)和音樂作品里音調(diào)的基本關(guān)系可以用數(shù)學(xué)方式來表達(dá)，那么，這臺引擎就能創(chuàng)作出精致而又科學(xué)的作品，再復(fù)雜的作品都沒問題。”當(dāng)時(shí)計(jì)算機(jī)并未問世，但洛夫萊斯卻預(yù)見到，音樂（按照定義，它是一種充滿藝術(shù)和人性的形式）可以存儲在運(yùn)算機(jī)器里，并反復(fù)播放。

日后發(fā)生的情況正是如此。一個(gè)半世紀(jì)之后，運(yùn)算的成本變得足夠低，繼而產(chǎn)生了大多數(shù)人做夢都不曾料到的成千上萬種應(yīng)用方式。由于算法對于許多事情都是一種重要的輸入要素，在它變得廉價(jià)之后，與此前照明上發(fā)生的事情一樣，它改變了世界。以凈成本之類的術(shù)語來描述某種最新的偉大技術(shù)，能夠戳穿噱頭，盡管這么做不能讓這一技術(shù)看上去那么令人興奮。你永遠(yuǎn)不會見到史蒂夫·喬布斯發(fā)布“一臺全新的加法機(jī)”，盡管這就是他做的全部事情。通過減少某些重要部分的成本，喬布斯的全新加法機(jī)改變了世界。

現(xiàn)在，讓我們來看看人工智能。人工智能在經(jīng)濟(jì)上的重要意義，正是因?yàn)樗鼤屩匾臇|西變得廉價(jià)。此刻，你或許正思考這東西會是智能、推理或思想本身。你也許想象著，機(jī)器人或那種沒有血肉之軀的“生命”已經(jīng)無處不在，就像《星際迷航》里友好的機(jī)器人，它們讓你不需要再費(fèi)心思考。洛夫萊斯也想到了同樣的內(nèi)容，但她很快打消了這個(gè)念頭。她寫道，至少考慮到計(jì)算機(jī)本身，“它沒有創(chuàng)造的野心。它可以做任何我們吩咐它去執(zhí)行的事情。它可以按照分析去做，但它不具備預(yù)知需要解析的關(guān)系或真相的能力”。

盡管伴隨人工智能的概念出現(xiàn)了各種噱頭和信仰，但阿蘭·圖靈（Alan Turing）日后所稱的這一“洛夫萊斯夫人的異議”始終屹立不倒。計(jì)算機(jī)依然無法思考，所以思考還不會變得廉價(jià)。相反，會變得廉價(jià)的是某種非常普遍的東西，就跟運(yùn)算一樣，你甚至都意識不到它會變得何等常見，以及其價(jià)格下跌將對我們的生活和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生何等龐大的影響。

新的人工智能技術(shù)會讓什么東西變得廉價(jià)呢？預(yù)測。故此，經(jīng)濟(jì)學(xué)顯示，我們不僅會大量運(yùn)用預(yù)測，還將看到它應(yīng)用于出人意料的新領(lǐng)域。

廉價(jià)創(chuàng)造價(jià)值

預(yù)測是填補(bǔ)缺失信息的過程。預(yù)測將運(yùn)用你現(xiàn)在掌握的信息（通常稱為“數(shù)據(jù)”），生成你尚未掌握的信息。大部分有關(guān)人工智能的討論強(qiáng)調(diào)的是花樣繁多的預(yù)測技術(shù)，而這些技術(shù)有著愈發(fā)艱澀模糊的名稱和標(biāo)簽：分類、聚類、回歸、決策樹、貝葉斯估計(jì)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、拓?fù)鋽?shù)據(jù)分析、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。對有志于將人工智能應(yīng)用于解決具體預(yù)測問題的技術(shù)人員而言，這些技術(shù)都非常重要。

本書會替各位讀者略過這些方法背后的數(shù)學(xué)細(xì)節(jié)。我們強(qiáng)調(diào)的是，這里的每一種方法都與預(yù)測有關(guān)：用你已有的信息生成你尚未掌握的信息。我們的重點(diǎn)是幫助你找出預(yù)測會在哪些環(huán)境下體現(xiàn)出價(jià)值，以及怎樣盡量多地從預(yù)測中受益。

預(yù)測更廉價(jià)，意味著預(yù)測會變得更多。這是簡單的經(jīng)濟(jì)學(xué)：某件事情的成本下降，我們就會更多地做這件事。例如，20世紀(jì)60年代，運(yùn)算成本開始迅速下降，我們就在需要的地方使用了更多的運(yùn)算，比如人口普查局、國防部和美國國家航空航天局（電影《隱藏人物》中曾出現(xiàn)過）。更有趣的是，后來，我們還開始在非傳統(tǒng)運(yùn)算問題的地方運(yùn)用全新的廉價(jià)運(yùn)算，例如攝影。我們過去用化學(xué)方法來解決攝影問題，但當(dāng)運(yùn)算變得足夠廉價(jià)后，我們便改用基于運(yùn)算的解決方法：數(shù)碼相機(jī)。一張數(shù)碼照片不過是能通過算法變成可觀看圖像的一連串0和1的組合而已。

預(yù)測也一樣。預(yù)測被應(yīng)用于傳統(tǒng)事務(wù)，例如存貨管理和需求預(yù)測。更為重要的是，由于預(yù)測變得廉價(jià)，它也逐漸被用來解決一些非傳統(tǒng)預(yù)測領(lǐng)域的問題。集合人工智能（Integrate. ai）公司的凱瑟琳·豪（Kathryn Howe）把那種將傳統(tǒng)問題重組為預(yù)測問題的能力稱為“人工智能洞見（AI Insight）”。時(shí)至今日，全世界的工程師都在學(xué)習(xí)這種能力。自動駕駛汽車已經(jīng)在受控的環(huán)境下存在了20多年。然而，它們只能在有著詳細(xì)平面圖的場所活動，比如工廠、倉庫等。有了平面圖意味著工程師可以設(shè)計(jì)機(jī)器人按基本的“如果-那么（if-then）”邏輯來運(yùn)行：如果有人在車輛前面行走，那么就停下；如果貨架是空的，那么就轉(zhuǎn)向下一排。但這些車輛永遠(yuǎn)無法進(jìn)入普通的城市街道。普通大街上會發(fā)生的事情太多了，不可能一一對應(yīng)地編寫成“如果-那么”的代碼。

自動駕駛車輛無法在高度可預(yù)測、可控制的環(huán)境之外運(yùn)行，直到工程師們重新從預(yù)測的角度對問題做了框定。工程師們意識到，不必告訴機(jī)器在每一種場合下要做什么，只要把焦點(diǎn)放在一個(gè)預(yù)測問題上即可——“人類會怎么做”，依靠足夠廉價(jià)的預(yù)測，我們把駕駛變成了預(yù)測問題。如今，企業(yè)投入數(shù)十億美元訓(xùn)練機(jī)器在非受控環(huán)境下，甚至在城市的街道和高速公路上自動駕駛。

試想一下一個(gè)人工智能機(jī)器人和人類駕駛員一起坐在汽車?yán)锏那榫啊Ｈ祟愸{駛員開車行駛過數(shù)百萬英里，他通過眼睛和耳朵接收環(huán)境數(shù)據(jù)，用大腦處理這些數(shù)據(jù)，再根據(jù)傳入的數(shù)據(jù)采取相應(yīng)的行動：直行或轉(zhuǎn)彎，剎車或加速。工程師們給人工智能安裝了各種傳感器（如攝像機(jī)、雷達(dá)、激光定位器等），讓它有了自己的眼睛和耳朵。所以，人類駕駛員開車的時(shí)候，人工智能觀測傳入的數(shù)據(jù)，同時(shí)觀察人的行為。當(dāng)特定的環(huán)境數(shù)據(jù)傳入時(shí)，人類駕駛員會右轉(zhuǎn)、剎車，還是加速？人工智能對人類駕駛員觀察得越多，就能越好地預(yù)測駕駛員在接收到特定環(huán)境數(shù)據(jù)時(shí)將要采取的具體行動。通過預(yù)測人類駕駛員在特定路況下怎么做，人工智能學(xué)會了駕駛。

關(guān)鍵在于，當(dāng)預(yù)測等生產(chǎn)資料變得廉價(jià)時(shí)，另一些東西的價(jià)值會隨之提高。經(jīng)濟(jì)學(xué)家稱之為“互補(bǔ)品”。一如咖啡成本的下降會提高糖和奶油的價(jià)值，對自動駕駛汽車而言，預(yù)測成本的下降會提高捕捉車輛周邊數(shù)據(jù)的傳感器的價(jià)值。這里舉一個(gè)例子說明這些互補(bǔ)品的價(jià)值：2017年，英特爾拿出150多億美元收購以色列初創(chuàng)公司Mobileye。這主要是為了得到后者的數(shù)據(jù)采集技術(shù)，該技術(shù)可讓車輛有效地“看到”物體（停車標(biāo)志、行人等）和標(biāo)識（車道線、道路）。

一旦預(yù)測變得廉價(jià)，就會出現(xiàn)更多的預(yù)測，更多的預(yù)測互補(bǔ)品。這兩種簡單的經(jīng)濟(jì)力量推動了預(yù)測機(jī)器創(chuàng)造的新機(jī)遇。從初級層面看，預(yù)測機(jī)器可以代替人完成預(yù)測任務(wù)，節(jié)省成本。隨著預(yù)測機(jī)器開始運(yùn)轉(zhuǎn)，預(yù)測有可能發(fā)生變化，并提高決策的質(zhì)量。但等到了某個(gè)時(shí)間點(diǎn)，預(yù)測機(jī)器變得十分精確且可靠，以至足以改變組織運(yùn)作的方式。換句話說，一些人工智能對企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益產(chǎn)生了巨大的影響，它們不光可以提高策略執(zhí)行過程中的生產(chǎn)力，還將改變策略本身。

從廉價(jià)到戰(zhàn)略

企業(yè)高管們最常問我們的一個(gè)問題便是：“人工智能對企業(yè)戰(zhàn)略有怎樣的影響？”以下是我們用來回答這個(gè)問題所做的思想實(shí)驗(yàn)。大多數(shù)人都熟悉怎樣在亞馬遜網(wǎng)站上購物。跟大部分在線零售商一樣，你訪問網(wǎng)站，選購商品，將商品放進(jìn)“購物車”里，付款，接著亞馬遜把商品寄給你。目前，亞馬遜的商業(yè)模式是先購物再發(fā)貨。

在購物過程中，亞馬遜的人工智能預(yù)測你想要買什么，然后提供相應(yīng)的推薦。考慮到眼下亞馬遜有數(shù)百萬種商品在售，人工智能的工作算是合理。但它遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠完美。就我們自己而言，對我們想要購買的東西，人工智能能準(zhǔn)確預(yù)測5%。換句話說，它每推薦20種商品，我們實(shí)際上會購買一件。這樣的成績還不賴嘛！

設(shè)想一下，亞馬遜的人工智能收集了我們更多的信息，并使用這些數(shù)據(jù)來改進(jìn)它的預(yù)測。照我們的想法，這種改進(jìn)就像是調(diào)高揚(yáng)聲器的音量旋鈕。只不過，它們調(diào)高的不是音量，而是人工智能預(yù)測的準(zhǔn)確性。

它們轉(zhuǎn)動旋鈕到了某個(gè)點(diǎn)，人工智能預(yù)測的準(zhǔn)確度跨越了某個(gè)臨界值，以至于改變了亞馬遜的商業(yè)模式。這種預(yù)測準(zhǔn)確到，直接把它預(yù)測你想要購買的商品寄送給你（甚至不用等到你下訂單）。這樣能讓亞馬遜賺更多錢！

有了它，你再也不需要到其他零售商那里去了，而且商品還沒買就寄送到手，這有可能促使你購買更多其他的東西。亞馬遜能從你的錢包里撈到更多錢。很顯然，這對亞馬遜來說很棒，但對你來說同樣很棒。倘若一切進(jìn)展順利，亞馬遜還沒等你選購就把商品送上了門，讓你免于購物之苦。預(yù)測的旋鈕調(diào)得足夠高，使亞馬遜的商業(yè)模式從“先買后寄”變成了“先寄后買”。

當(dāng)然，退回所有自己不想要的東西，這樣的麻煩事消費(fèi)者可不愿承擔(dān)。因此，亞馬遜將投資產(chǎn)品退換方面的基礎(chǔ)設(shè)施，比如一支負(fù)責(zé)配送的車隊(duì)，每周做一輪巡檢，輕松地回收顧客不想要的東西。

如果這是一種更好的商業(yè)模式，為什么亞馬遜還沒有這么做呢？因?yàn)槿绻F(xiàn)在執(zhí)行它，收集和處理退貨商品的成本將遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出從顧客那里多賺到的錢。比方說，如今我們要退掉寄來的95%的商品。這對我們來說會很煩人，對亞馬遜來說也代價(jià)高昂。這樣的預(yù)測，對亞馬遜而言還不夠好。

我們不難想到，亞馬遜會在這項(xiàng)技術(shù)精確到能夠?yàn)槠鋷砝麧欀埃蛽屜炔捎眠@一戰(zhàn)略，因?yàn)閬嗰R遜已預(yù)見，只要預(yù)測精確到一定程度，它必會帶來利潤。早人一步推行，亞馬遜的人工智能將更快地獲得更多數(shù)據(jù)，進(jìn)而更迅速地改進(jìn)。亞馬遜意識到，開始得越早，競爭對手就越難趕上。好的預(yù)測會吸引更多的購物者，更多的購物者會產(chǎn)生更多的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練人工智能，更多的數(shù)據(jù)會帶來更好的預(yù)測，如此周而復(fù)始，實(shí)現(xiàn)良性循環(huán)。太早采用新戰(zhàn)略可能代價(jià)高昂，但出手太晚，對公司而言恐怕是致命的。

我們的觀點(diǎn)不是亞馬遜會這樣做或者應(yīng)該這么做，雖說我們也有個(gè)消息想告訴心存疑慮的讀者們：早在2013年，亞馬遜就在美國拿到了一項(xiàng)“預(yù)測性購物”的專利。我們主要想指出，上調(diào)預(yù)測旋鈕對戰(zhàn)略很明顯有著重大影響。從這個(gè)例子來看，它將亞馬遜的商業(yè)模式從先買后寄變成了先寄后買，激發(fā)了將產(chǎn)品退貨服務(wù)（包括組建卡車車隊(duì)）垂直整合到運(yùn)營當(dāng)中的動力，使得投資時(shí)機(jī)更為緊迫。所有這一切，完全是因?yàn)轭A(yù)測機(jī)器的旋鈕上調(diào)了。

這對戰(zhàn)略來說意味著什么呢？首先，針對你所在的行業(yè)和你對人工智能的應(yīng)用，預(yù)測機(jī)器的旋鈕上調(diào)的速度有多快，程度有多高，你必須進(jìn)行投資，以收集相關(guān)方面的情報(bào)。其次，你還需要對旋鈕上調(diào)后帶來的戰(zhàn)略選擇進(jìn)行投資，以發(fā)展出一套相關(guān)理論。

為開展這一“科幻小說式”的練習(xí)，請閉上眼睛，想象一下把自己的手指放到預(yù)測機(jī)器的旋鈕上，默念電影《搖滾萬萬歲》（This is Spinal Tap）里那句不朽的臺詞：把它轉(zhuǎn)到11。

本書計(jì)劃

預(yù)測機(jī)器對你所在的組織有什么樣的戰(zhàn)略意義？在這一切豁然開朗之前，你必須先打好基礎(chǔ)。而這就是我們這本書的結(jié)構(gòu)，從地基開始打造一座金字塔。

我們在第一部分打基礎(chǔ)，解釋機(jī)器學(xué)習(xí)如何使預(yù)測變得更好。接著，我們將解釋為什么這些新的進(jìn)步，與你在學(xué)校里學(xué)過的統(tǒng)計(jì)學(xué)以及你的分析師所做的統(tǒng)計(jì)工作不一樣。然而，我們要考慮預(yù)測的一項(xiàng)關(guān)鍵互補(bǔ)品，即數(shù)據(jù)，尤其是做出準(zhǔn)確預(yù)測所需要的那種數(shù)據(jù)，以及怎樣判斷自己是否擁有此類數(shù)據(jù)。最后，我們深入探索預(yù)測機(jī)器的表現(xiàn)在哪些方面會變得比人類更優(yōu)秀，而哪些方面機(jī)器和人一同工作可能會獲得更準(zhǔn)確的預(yù)測。

在第二部分，我們把預(yù)測的角色闡述為決策的輸入端，并解釋了另一要素——判斷的重要性。人工智能界迄今為止尚未給予這一要素足夠的重視。預(yù)測通過減少不確定性使人們做出決策更加便利，而判斷的作用則在于分配價(jià)值。用經(jīng)濟(jì)學(xué)家的話來說，判斷是一種用來確定損益（payoff）、效用、回報(bào)或利潤的技能。預(yù)測機(jī)器最重要的影響是它提高了判斷的價(jià)值。

第三部分著眼于實(shí)際問題。人工智能工具讓預(yù)測機(jī)器變得有用，同時(shí)它也是預(yù)測機(jī)器執(zhí)行特定任務(wù)的實(shí)現(xiàn)手段。我們概述了三個(gè)步驟，幫助讀者們了解什么時(shí)候開發(fā)（或購買）人工智能工具獲得的投資回報(bào)最高。有時(shí)候，這些工具能完美地跟現(xiàn)有工作流程相結(jié)合；另一些時(shí)候，它們促進(jìn)了對工作流程的重新設(shè)計(jì)。在這個(gè)過程中，我們會引入一種重要的輔助手段，以明確某個(gè)人工智能工具的關(guān)鍵特征。這一輔助手段便是人工智能畫布。

我們在第四部分轉(zhuǎn)向戰(zhàn)略。正如我們在亞馬遜思想實(shí)驗(yàn)中所介紹，有一些人工智能將對任務(wù)的經(jīng)濟(jì)特性產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響，以至能夠徹底改變相關(guān)的企業(yè)或行業(yè)。等到了那個(gè)時(shí)候，人工智能就將成為一個(gè)組織的戰(zhàn)略基石。一旦人工智能對戰(zhàn)略產(chǎn)生影響，關(guān)注人工智能的人就會從產(chǎn)品經(jīng)理和維運(yùn)工程師變成豪華辦公室里的企業(yè)高層。有時(shí)候，人們很難提前判斷一種工具能否產(chǎn)生如此強(qiáng)大的效果。比方說，人們第一次使用谷歌的搜索工具時(shí)，幾乎沒有人預(yù)料到，它竟然徹底改變了媒體行業(yè)，并且成為這個(gè)全球最有價(jià)值的公司的業(yè)務(wù)基礎(chǔ)。

除了這些正面的機(jī)遇，人工智能也會帶來系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，除非你搶先行動，否則，它會沖擊你的業(yè)務(wù)。大眾最近的討論似乎著眼于人工智能對人性的危脅，而人工智能對組織造成的危害，人們給予的關(guān)注就少得多。比方說，一些在人類生成的數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上訓(xùn)練的預(yù)測機(jī)器已經(jīng)“學(xué)會”了危險(xiǎn)的偏見和刻板印象。

我們將在本書結(jié)束的第五部分拿出經(jīng)濟(jì)學(xué)家的工具包，探索對社會影響更為寬泛的若干問題，考查五個(gè)最常見的人工智能議題：

1．未來還存在工作崗位嗎？當(dāng)然。

2．這會造成更多的不平等嗎？有可能。

3．少數(shù)大公司會控制一切嗎？要看情況。

4．各國是否會采用逐底競爭的方式制定政策，放棄人們的隱私和安全，好讓本國企業(yè)獲得競爭優(yōu)勢？有些國家的確會這么做。

5．世界末日會到來嗎？不管它什么時(shí)候來，各位讀者都還有足夠時(shí)間從本書獲益。

本章要點(diǎn)Prediction Machines

※經(jīng)濟(jì)學(xué)為廉價(jià)預(yù)測的商業(yè)意義提供了清晰的觀點(diǎn)。預(yù)測機(jī)器將被用來完成傳統(tǒng)的預(yù)測任務(wù)（庫存和需求預(yù)測），以及解決新的問題（如導(dǎo)航和翻譯）。預(yù)測成本的下降將影響其他東西的價(jià)值：提高互補(bǔ)品（數(shù)據(jù)、判斷和行動）的價(jià)值，降低替代品（人類預(yù)測）的價(jià)值。

※組織可以采用人工智能工具來協(xié)助執(zhí)行當(dāng)前戰(zhàn)略，通過這種方式應(yīng)用預(yù)測機(jī)器。當(dāng)這些工具越來越強(qiáng)大之后，它們就可能促進(jìn)戰(zhàn)略本身的轉(zhuǎn)變。比方說，如果亞馬遜可以預(yù)測購物者想買什么，就有可能從如今的先買后寄模式變?yōu)橄燃暮筚I模式——顧客訂購前就把商品送到家。這一轉(zhuǎn)變也將讓組織發(fā)生天翻地覆的變化。

※當(dāng)各種機(jī)構(gòu)致力于利用人工智能時(shí)，這些新戰(zhàn)略帶來的結(jié)果是，我們將面臨一系列與人工智能對社會的重大影響相關(guān)的新權(quán)衡。我們的選擇將取決于人的需求和偏好，在不同的國家和文化中，這些選擇定然有所不同。我們將本書分為五部分，以反映人工智能在五個(gè)不同層面上的影響，從預(yù)測的基礎(chǔ)一路上升至社會的權(quán)衡：（1）預(yù)測，（2）決策，（3）工具，（4）戰(zhàn)略，（5）社會。