智能時代的人機共融體：技術驅動、以人為本
——《The Humachine：Humankind，Machines，and the Future of Enterprise》導讀

王柏村 彭 晨 易 兵 楊 賡

1.浙江大學機械工程學院，杭州 3100272.中南大學交通運輸工程學院，長沙 410075

1 概述

人機共融體(Humachine)一詞最早出現在1999年《麻省理工技術評論》一期?？饷嫔?，用來描述人類和機器之間正在發展的共生關系，專刊文章中給出的例子是人類與機器簡單直接的物理組合，如視覺植入和可穿戴技術[1]。《The Humachine：Humankind，Machines，and the Future of Enterprise》[2](以下簡稱“《The Humachine》”)則認為，人機共融體是地球生命歷史中出現的一種新型智能，這種智能并不是能模仿人類的電子人、機器人或人工智能，也不是將人的某些屬性與機器結合起來，或是將某些機械屬性結合到人身上，人機共融體是指將人類的品質(如創造力、直覺、同情心、判斷力)與機器的機械效率、規模經濟、大數據處理能力結合在一起，再加上人工智能，在保持人類和機器優點的同時克服它們的局限和缺點。該書探討的是企業層面上人與機器的結合，利用機器的力量來增強人類的能力，從而在企業層面創造功能優良的智能體。

莫拉韋克悖論[3]認為：機器擅長什么，人類就不擅長什么，反之亦然?？ㄋ古亮_夫定律[4]認為：“較弱的人+機器+更好的流程”優于強的計算機本身，也優于“較強的人+機器+更差的流程”。博斯特羅姆從“集體”或“組織”的角度[5]認為：超級智能可以通過網絡和組織的逐漸增強而出現，這些網絡和組織將人類個體的思想相互聯系起來，并與各種人工智能及機器人聯系起來。簡而言之，人機共融體是通過實施一個組織管理框架來創建的，該框架應用卡斯帕羅夫定律以滿足博斯特羅姆集體超智能條件的方式來解決莫拉韋克悖論所提出的問題，相關概念如表1所示。

表1 相關概念

《The Humachine》為未來創造出一個結合人類最高能力和機器最高能力的實體制定了路線圖。這里所說的機器是指驅動工作過程的非人類機制。機器可以是可計算性的(如可以擴展人類計算能力的信息處理工具)，也可以是物理性的(如可以擴展人類勞動能力的工業金屬切削工具)。人機共融體專家找到了利用物理機器和計算機器的力量來最大程度增強人類行為的方法，且該書的重點就是計算機器，如傳感技術(RFID芯片)和信息處理技術(大數據分析)。人類可以利用計算機器在企業層面上創造超越當今人類智慧上限的思維方式。

2 超級智能的實現途徑

《The Humachine》第一章論證了人和機器共生依存的關系。通過解釋莫拉韋克悖論和卡斯帕羅夫定律，說明了普通人和機器經過更好的協同，其結合的表現會超過人類天才加卓越的機器這一現象。在闡述人機結合所創造出優勢的同時，也強調了管理人工智能的重要性。以企業為研究對象介紹了如何將人力和技術結合起來，利用兩者的優勢實現最佳組合，創建一個超級智能體(即人機共融體)。最后說明了人機共融體成功的關鍵在于人而不是技術本身，在于精心挑選的人才、精心培育的組織文化、正確的組織結構、團隊管理的革新和創造，以及正確的組織激勵。

第二章介紹了超級智能及其實現途徑。描述了超級智能所應具有的能力：學習、處理不確定性和概率信息，從數據中提取有用信息，將獲得的信息靈活轉化以支持邏輯直覺。引入并證明了集體意向性的存在來支持“一個企業可以有自己的想法”這個觀點。闡述了獲得超智能的四個途徑：生物認知增強、神經網絡、全腦仿真和集體超智能(或稱為組織網絡智能)。論述了通用人工智能編程(需要人類現在無法獲得的理論突破)、生物認知增強(需要長期優生學程序)、神經織網(這種方式不可行，更無法擴展到企業)、全腦仿真(可能可行的途徑，但當下難以實現)等在實現超級智能過程中存在的問題，并闡明集體超智能是最有效的途徑。

3 走向人機共融

《The Humachine》第三章解釋了人工智能的優勢及其局限性，如表2所示。介紹了大數據、算法、云計算和隱式數據對機器能力快速突破產生的作用，并對人工智能、機器學習、深度學習和神經網絡等技術為機器賦能的方法進行了區分，如表3所示。確定了機器在數據處理的速度、精度、體量一致性等方面的優勢，但存在缺乏創造性、不能理解上下文、不能克服數據的局限性、缺乏直覺、容易陷入局部最優、分析過程難以解釋等局限，且輸出結果受限于輸入數據的質量。

表2 機器和人工智能的優勢和局限性

表3 機器智能

第四章討論了人的不可取代性和局限性。通過對人類智能所具有的獨創性、思維遷移性、創造性、革新性、責任心、直覺、情感、關懷、道德信念和審美情趣等特征進行分析，證明了人不可被機器取代的特性。對人類的偏見、不理智等局限性進行了分析，總結了五種常見的人類局限，如表4所示。這些人類局限可以采用人機共融體進行彌補，從而使人類達到更高的行為決策水平。基于對人類智能必要性和局限性的分析，確定人機共融體需要具備的三種人類素質：文化素質、能力和性格特征，如表5所示。

表4 人類局限性

表5 人機共融體需要具備的人類素質

第五章討論了人與機器的融合方式?；谌伺c機器的優勢、劣勢分析，提出人類未來工作會發生變化而非被機器替代的論斷。從增強智能、協作機器人、放大創造力、增強創造力、創新改進和通過視覺分析增強學習六個方面提出人機融合的方法，如表6所示。人機界面的優化有效提高了人類的學習能力和工作效率，但人類過度依賴機器則會存在技能衰退的風險。

表6 人機融合方式

增強創造力案例：Autodesk公司開發了生成式設計系統Dreamcatcher作為下一代CAD系統。設計人員能夠針對自己的設計問題創建一套具有特定目標和約束的初始規范集，算法根據目標和約束信息來生成一系列設計方案。設計人員能夠在眾多方案之間進行選擇和權衡，并不斷迭代改進他們的設計方案。

協作機器人案例：在亞馬遜位于伊利諾伊州莫尼的倉庫中，人類和機器人可以并肩工作，完成客戶訂單。該倉庫有2000多名全職員工與一批Kiva機器人一起工作。機器人給工人運送物品，并幫助他們完成任務。

第六章探討了人機共融時代的法律風險。為滿足人機共融體的人道需求，深入探討了在大型網絡中實際應用人工智能所帶來的風險，如表7所示。討論了現有法律框架在減輕這些風險并使人工智能處于正確軌道上所面臨的挑戰，包括人工智能的控制問題、算法偏見和人工智能武器化問題。舉例探討了“深度造假”問題和廢除“網絡中立法規”事件，以表明監管人工智能過程中的困難。分析了人工智能決策的黑匣子性質以及自身所帶的偏見，闡述了人工智能給傳統法律立法和監管帶來的影響。

表7 人工智能的風險

4 打破范式

《The Humachine》第七章提出了打破舊商業范式的方法。提出從即插即用的傳統商業模式轉換為人機共融體需要經歷四個轉變，稱為“四I”模式，四個I指的是意向(Intentionality)、集成(Integration)、實施(Implementation)和指標(Indication)，其具體說明見表8?！八腎模型”是一個動態模型(圖1)，在不斷學習(沒有變異)的反饋循環中隨著時間的推移而演變。在轉變過程中，意向目的必須取代一味追求利潤最大化的做法；有意義的合作關系必須取代單純的契約關系；摒棄等級結構和孤島式結構，而傾向于扁平和流動的柔性結構；用可行的績效指標來衡量集成的綜合團隊。同時，人機共融體雖然是由技術驅動的，但仍然是以人為中心的。

表8 四I范式轉換

圖1 四I模型

第八章對人機共融體及其組織形態進行了展望。通過人與機器之間不斷深化協同關聯，使企業具有自我意識。分析了人機共融體組織需求，分析其所需具備的四個特征：以人為中心、扁平和流動的組織結構、創業和創新文化、自我意識。圍繞企業的意向解釋了卡斯帕羅夫定律的三個變量：人、機器和工藝流程，如圖2所示。論證了人機共融體并非商業轉型，而是去擁有企業層面的自我意識。

圖2 卡斯帕羅夫定律三個變量的企業層解讀

第九章是關于人機共融體的“反思”。論述了人機共融體的中心依然是人類；人機共融的過程中，機器以其強大的能力助力人類但并不能取代人類，同時機器在不斷擴大應用的過程中應當注意其風險控制；人類需要不斷增強自身獨有的技能，以迎接人機共融所帶來的新機遇和挑戰；企業需要注重人才的投資和人類知識的保護，并創造更優化的人機融合流程而非僅僅升級機器；政府應迅速地為人機共融體的發展創造有利的環境和法規，以協助其可持續發展。闡述了在人機共融時代作為人才需要培養的三項素養和四種心理能力，如表9所示。通過形成機器技術和人才技能共同提高、互助發展的良性循環，從而實現人機共融體的高效、道德和可持續發展。

表9 需要培養的人才素養和能力

5 啟示

為了更大程度地發揮人類和機器的優勢并彌補各自不足，該書作者使用人機共融體(Humachine)這一概念并進行了深度剖析，強調基于云計算、大數據等新一代信息技術，并實施有效的組織管理框架，通過應用卡斯帕羅夫定律，以滿足博斯特羅姆集體超智能的條件來解決莫拉韋克悖論。當前，人工智能、智慧企業等概念層出不窮，人機共融體為構建具有可持續競爭優勢且有效益和有道德的企業提供了實現路徑和方法建議，同時，也為學者們研究人-信息-物理系統(HCPS)、智能制造、智慧醫療等[6-7]提供了參考，值得借鑒。相關啟示如下：

(1)堅持“以人為本”的理念。建議在發展人工智能、智能制造、智慧企業的同時，堅持“以人為本”，從人的基本需求和福祉出發，真正關注人的全面發展和人類組織管理方式變革，而不是僅僅關注“機器換人”。例如：人的數字孿生(Human digital twin)有望成為一個非常有前景的研究方向。

(2)積極探索未來工作方式。歷次工業革命都伴隨著工作方式的改變：一些工作會消失，但更會出現一些新的工作方式。在以新一代人工智能為代表的新一代信息技術的驅動下，各行各業的工作方式將會發生翻天覆地的變化。提前預判、研究這些未來工作方式很有必要，也很有意義。例如：“智能時代制造業的未來工作方式與技能”是一個很有意義的研究課題。

(3)促進人和機器的融合。未來智能機器的本質是建立在數字孿生基礎之上的信息物理系統(CPS)。因此，人和機器的融合離不開對HCPS開展深入研究，具體涉及到人與人的融合(組織方式)、機器與機器的融合(流程設計)、人與機器的融合、人與社會的融合等多方面。預計HCPS、協作機器人等將成為很有前景的研究方向。