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（Artificial Intelligence，简称AI）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。

本章要点Prediction Machines

※人工智能当前的进步浪潮给我们带来的其实不是智能，而是智能的一个关键组成部分——预测。

※预测是决策的核心输入。经济学有着成熟完备的框架可解释决策的产生。预测技术的进步带来的潜在意义还很新，人们也缺乏足够理解，但它与经济学中历史悠久且为人熟知的决策理论的逻辑结合起来时，可带来一系列洞见，指导你所在的组织走向通往人工智能的道路。

※什么是最好的人工智能战略，什么是最出色的人工智能工具，往往并无固定答案，因为人工智能关乎权衡：速度越快，准确度就越低；自主性越强，控制权就越弱；数据越多，隐私就越少。我们为你提供了一种方法，这一方法可以识别出各种人工智能决策的相关权衡，让你可以根据自己组织的使命和目标，评估交易的两面性，最终做出最适合自己的决策。