專家將淪為數(shù)據(jù)模型的助手

安德魯·麥卡菲

我們正處在第二個(gè)機(jī)器時(shí)代，這個(gè)時(shí)代有一條簡(jiǎn)明法則：隨著數(shù)據(jù)量增長(zhǎng)，人類判斷的重要性應(yīng)當(dāng)降低。

這個(gè)論斷聽起來像是異端邪說，對(duì)嗎？如今的管理教育，很大程度上是在教人們?nèi)绾闻袛啵和ǔＪ峭ㄟ^大量案例研究及其他實(shí)例展示，讓他們能夠在成為領(lǐng)導(dǎo)之后，按照案例中得出的經(jīng)驗(yàn)，胸有成竹地為企業(yè)領(lǐng)航。在商學(xué)院內(nèi)外，我們都被告知要相信自己的本能直覺，在眨眼間作出精確的評(píng)判。

這是當(dāng)今商業(yè)世界（甚至可能是整個(gè)世界）中危害最大的謬見。正如我從前寫過，人類相信直覺有道理，但也常常出錯(cuò)。在決定囚犯能否獲得行動(dòng)自由方面，由人組成的假釋委員會(huì)，遠(yuǎn)遠(yuǎn)比不上簡(jiǎn)單明了的方程式；訓(xùn)練有素的病理學(xué)家診斷乳腺癌的能力，比不過圖像分析軟件；采購專家挑選供應(yīng)商的能力，不如直接的計(jì)算規(guī)則；預(yù)測(cè)最高法院某一年案件投票結(jié)果時(shí)，美國(guó)頂尖法律學(xué)者敗給了一套靠數(shù)據(jù)作判斷的決策規(guī)則。

這樣的例子不勝枚舉。心理學(xué)家保羅·米爾（Paul Meehl）對(duì)人類專家和算法進(jìn)行比較研究已有近60年，他的一句話可以總結(jié)這些無處不在的例子。他在職業(yè)生涯的終點(diǎn)總結(jié)道：“社會(huì)科學(xué)展現(xiàn)出如此大體量的多樣的量化研究，得出的觀點(diǎn)空前地一致。當(dāng)你縱覽上百項(xiàng)預(yù)測(cè)調(diào)查，從足球比賽結(jié)果到肝病診斷無所不包；當(dāng)你幾乎想不出幾個(gè)能證明人類醫(yī)師具有微弱優(yōu)勢(shì)的研究結(jié)果時(shí)，是時(shí)候作出一個(gè)面對(duì)現(xiàn)實(shí)的結(jié)論了。”

所謂“面對(duì)現(xiàn)實(shí)的結(jié)論”，就是我們應(yīng)當(dāng)把許多瑣碎且間接的決定、預(yù)測(cè)、診斷和判斷交給算法，對(duì)于這樣做是否會(huì)帶來更好的結(jié)果，答案已無可爭(zhēng)辯。

面對(duì)這些證據(jù)，當(dāng)代專家的典型回應(yīng)是：“我知道數(shù)據(jù)和分析的重要性，所以，我作決策的時(shí)候參考了它們。”聽上去很對(duì)，但實(shí)際上錯(cuò)得一塌糊涂。再強(qiáng)調(diào)一次，研究結(jié)果很清晰：當(dāng)專家將自己的判斷用于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的算法或數(shù)學(xué)模型（換句話說，當(dāng)他們?cè)俨乱淮螘r(shí)），他們做得比單用算法決策糟糕得多。社會(huì)學(xué)家克里斯·斯尼德斯（Chris Snijders）說：“你通常會(huì)以為，專家有了數(shù)據(jù)和分析作輔助，這種情況介于算法模型和專家個(gè)人判斷之間，應(yīng)取兩者之長(zhǎng)。但這樣還是遠(yuǎn)不如單獨(dú)用數(shù)據(jù)模型作出的判斷。”

如果我們將輔助關(guān)系翻轉(zhuǎn)，讓專家輔助數(shù)據(jù)模型，而不是讓數(shù)據(jù)模型服務(wù)于專家決策，情況就會(huì)大為改觀。如果我們把專家的主觀看法量化、輸入數(shù)據(jù)模型，判斷質(zhì)量通常會(huì)有所提升。因此，病理學(xué)家估計(jì)，癌癥發(fā)展階段的信息可以被輸入圖像分析軟件，法律學(xué)者對(duì)于最高法院會(huì)如何判決下個(gè)案子的預(yù)測(cè)，將會(huì)提升模型的預(yù)測(cè)能力，等等。如伊恩·艾瑞斯（Ian Ayres）在他的著作《超級(jí)咀嚼者》（Super crunchers）中所言：“不是讓數(shù)據(jù)服務(wù)于專家的選擇，而是讓專家服務(wù)于數(shù)據(jù)機(jī)器。”

毫無疑問，對(duì)多數(shù)組織來說，這將是一項(xiàng)艱難的轉(zhuǎn)變。如今大多作決策的人都認(rèn)為，自己非常善于決策，至少肯定比冷冰冰、一根筋的算法做得好。他們還認(rèn)為，將大部分決策權(quán)轉(zhuǎn)交給機(jī)器，將削弱自己的權(quán)威和價(jià)值。第一條看法很明顯是錯(cuò)誤的，第二條錯(cuò)誤的程度大幅度降低。

那么，如果進(jìn)行改變，專家和算法之間的大反轉(zhuǎn)真的會(huì)實(shí)現(xiàn)嗎？我們的機(jī)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)能從中獲益嗎？這需要透明、時(shí)間以及我們需要承擔(dān)的后果。透明能夠讓人們看清“專家”的判斷有多差；時(shí)間讓這一新鮮事物傳播、沉淀；承擔(dān)后果讓我們極度小心，避免決策失誤，度過痛苦但又必不可少的轉(zhuǎn)變期。

上文中假釋委員會(huì)的例子，已經(jīng)具備了上述三點(diǎn)。艾瑞斯說：“過去25年，18個(gè)州改變了它們假釋制度中的量刑指南，那些保留了假釋委員會(huì)的州也調(diào)整了系統(tǒng)，越來越依賴于對(duì)再犯罪風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估計(jì)算。”

假釋決策失當(dāng)會(huì)給公民帶來不良后果，因此，由人進(jìn)行裁決的假釋委員會(huì)逐漸被淘汰，是件值得慶幸的好事。商業(yè)世界中的競(jìng)爭(zhēng)，尤其是來自用數(shù)據(jù)武裝自己的對(duì)手的競(jìng)爭(zhēng)，會(huì)讓較差的決策者品嘗決策失當(dāng)?shù)目喙Ｎ也恢肋@一天會(huì)在什么時(shí)候到來，但我非常確定，由數(shù)據(jù)主導(dǎo)的企業(yè)，將從仰賴專家的企業(yè)手中贏得市場(chǎng)份額、顧客和利潤(rùn)。