關(guān)于人工智能應(yīng)用于管理決策的幾點思考

董 帥 范長軍，2 瞿崇曉，2 張永晉，2

（1.中電?？导瘓F有限公司，浙江 杭州 311100；2.中國電子科技集團公司第五十二研究所，浙江 杭州 311100）

人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）技術(shù)自1956年問世以來得到了快速的發(fā)展，它與生產(chǎn)生活各領(lǐng)域相結(jié)合，在很大程度上影響了各行各業(yè)在日常運轉(zhuǎn)與發(fā)展過程中的感知、認知與決策行為。近年來，人工智能技術(shù)，特別是以數(shù)據(jù)為引領(lǐng)的機器學(xué)習(xí)技術(shù)，已經(jīng)滲入現(xiàn)代企業(yè)管理和組織決策實踐中。因此，研究AI在管理決策中所應(yīng)扮演的角色以及AI與人的協(xié)同決策具有實用價值和現(xiàn)實意義。

一、人工智能與管理決策概述

1.人工智能的基本概念

不同于人類和動物所展示的自然智能，AI試圖了解智能的本質(zhì)，并創(chuàng)造出一種新的能與人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器。一些教科書將AI定義為對“智能體”的研究，即任何能夠感知環(huán)境并采取行動最大限度地保證目標(biāo)得以實現(xiàn)的設(shè)備。盡管關(guān)于AI的定義存有不同的觀點。一般而言，人工智能被認為是具有思考和學(xué)習(xí)能力的智能系統(tǒng)。根據(jù)研究對象的不同，AI領(lǐng)域包括語音識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等，涉及數(shù)學(xué)、計算機科學(xué)、心理學(xué)和神經(jīng)生理學(xué)等學(xué)科。

人工智能技術(shù)的發(fā)展歷程并不是一帆風(fēng)順的，先后經(jīng)歷了計算推理期、知識處理期、自主學(xué)習(xí)期三次高潮和兩次低谷而發(fā)展至今。當(dāng)今時代，大數(shù)據(jù)和云計算不期而遇，得益于它們提供的海量信息化數(shù)據(jù)和高性能計算資源，人工智能發(fā)展至第三階段，涵括了機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和深度強化學(xué)習(xí)等分支，實現(xiàn)了從如何“制造”智能向如何自主“學(xué)習(xí)”智能的轉(zhuǎn)變。它們企圖去洞悉海量大數(shù)據(jù)背后隱藏的規(guī)律，善于實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動下的自動認知與決策。

2.管理決策及其特征

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，AI賦能數(shù)字經(jīng)濟的需求日益增長，促 使人工智能與管理決策聯(lián)系起來。

管理決策過程通常涉及三個特征：不確定性、復(fù)雜性和模糊性，并且它們的關(guān)系不是互斥的[1]。不確定性是指缺少關(guān)于備選方案及其后果的信息，它使得理解組織機構(gòu)的處境和制定決策更加困難。這些信息主要包括組織內(nèi)部和外部環(huán)境相關(guān)的信息，例如：人力資源的短缺，顛覆性技術(shù)、新市場和競爭對手的出現(xiàn)，以及新的政府政策等。模糊性是指對一個決策域同時存在多個不同的解釋，常常由于利益相關(guān)者、客戶和決策者的利益沖突而導(dǎo)致。它將決策從一個公正、客觀的過程轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€內(nèi)在的主觀的政治博弈過程，以試圖滿足多方相沖突的需求和目標(biāo)。復(fù)雜性是指組織環(huán)境中包涵了大量的因素或變量，決策過程需要以極快的速度處理這些大量信息來實現(xiàn)。上述三個特征要求決策制定者的能力水平要滿足此三個方面的要求。

二、人工智能應(yīng)用于管理決策的思考

1.人工智能是否適用于單獨決策？

管理決策的不確定性、復(fù)雜性和模糊性對決策者提出了很高的要求，雖然人工智能技術(shù)經(jīng)過半個多世紀(jì)的發(fā)展已經(jīng)取得了長足的進步，但對于讓其獨立制定決策的做法，人們?nèi)员３种?jǐn)慎的態(tài)度。

首先，在人工智能史上的兩次低谷期，AI技術(shù)的發(fā)展都遇到過很大的困難，企業(yè)、政府等組織機構(gòu)都曾因?qū)I失去信心而減少投入。其次，在人工智能得到極大發(fā)展的今天，一些研究也對AI技術(shù)單獨應(yīng)用于管理決策沒有十足的信心。這些研究從數(shù)據(jù)、方法，以及機器與人的區(qū)別等方面進行論證，并未得出積極的結(jié)果。

有學(xué)者認為，AI是基于現(xiàn)有的信息開展數(shù)據(jù)分析的，這導(dǎo)致其做出的決策缺乏創(chuàng)造性，并且在數(shù)據(jù)未更新的情況下決策結(jié)果將不會發(fā)生變化，從而降低了企業(yè)等組織機構(gòu)對動態(tài)環(huán)境的適應(yīng)性；有研究表示，AI缺乏人類特有的判斷力，無法考慮到具體問題的個性化因素，因此做出的決策難以讓人信賴，不能勝任獨立地制定決策；還有一些學(xué)者認為，AI無法同時兼顧長期和短期目標(biāo)，算法的閉環(huán)會迭代強化中間出現(xiàn)的決策錯誤，并且AI在社會技能和語言技能方面的水平遠遜于人類，不具備管理決策的關(guān)鍵能力[2]。

2.人工智能是否會代替人做決策？

事物總是一體兩面的，在上述有些悲觀的論調(diào)對面，存在著一些對人工智能技術(shù)過于樂觀，甚至是“危言聳聽”的看法。許多人相信機器很快就會超越人類，并在工作場所取代人類。比如，埃隆·馬斯克呼吁人們應(yīng)警惕人工智能造成的破壞程度，并暗示人工智能將接管大多數(shù)人類工作。比爾·蓋茨曾表示，人類應(yīng)該擔(dān)心人工智能帶來的威脅。斯蒂芬·霍金甚至曾發(fā)出擔(dān)憂表示，“全面人工智能的發(fā)展可能意味著人類的終結(jié)?！盵3]

一方面，近年來人工智能的發(fā)展異常迅速，在某些特定的領(lǐng)域甚至超過了人類，這為此類言論提供了滋生的土壤。比如，IBM的Watson在問答游戲Jeopardy中戰(zhàn)勝了人類頂級參賽選手，Google Deepmind的AlphaGo在圍棋比賽中以4：1的優(yōu)勢戰(zhàn)勝世界冠軍李世石。另一方面，類似的言論在人工智能史上也并不罕見。著名科學(xué)家赫伯特·西蒙在1965年曾預(yù)言，到1985年智能機器將能夠完成人類所能完成的任何工作。人工智能先驅(qū)馬文·明斯基在1970年對人工智能的未來做出了更大膽甚或夸張的預(yù)測。然而，很明顯，此類預(yù)言都沒能經(jīng)受住時間的考驗。

3.人工智能與管理決策的合理關(guān)系？

在上述兩類對立言論之外，更多的研究認為人和AI各有優(yōu)勢，人和AI協(xié)同工作是當(dāng)前及未來很長一段時間內(nèi)管理決策的合理形式。

為便于表示AI技術(shù)的能力，人工智能被分為三個等級，分別是弱人工智能、強人工智能和超人工智能。弱人工智能僅限于在特定的孤立任務(wù)（如下棋或解方程）中戰(zhàn)勝人類；再進一步，強人工智能能夠掌控廣泛的認知任務(wù)，其被賦予了一定的主觀性；更進一步，AI可能會發(fā)展成具有“大大超過人類認知能力的通用人工智能”，即超人工智能。AI領(lǐng)域的學(xué)者認為，截至當(dāng)前我們?nèi)蕴幱谌跞斯ぶ悄軙r代，在通用的管理決策等領(lǐng)域AI還無法完全取代人類。

即便在AI明顯優(yōu)于人類的領(lǐng)域，人機合作的方式也是完成任務(wù)的最好方法。加里·卡斯帕羅夫曾是世界最好的國際象棋大師，但在1997年輸給了IBM的“深藍”計算機。后來，他嘗試與機器合作，人機合作進行比賽的結(jié)果表明，當(dāng)人類與機器一起工作時，每一盤棋都能打敗單一的機器[4]。

此外，Collin等人的研究表明，AI技術(shù)應(yīng)該輔助人類并擴展人類的能力而不是取代人類，因為這種結(jié)合可以提高人類和機器的效率。Hancock等人的研究提出，在未來AI會變得和人類一樣聰明，但AI和人類的智力各有其獨特的優(yōu)勢，因而不宜把人類和AI就智力水平作簡單的比較。應(yīng)該將一切能被自動智能化的都自動智能化，將那些不能被自動化、智能化的工作交由人類來承擔(dān)，兩者協(xié)同進行工作。

三、人工智能與人的協(xié)同決策

1.人在管理決策中的作用

由于現(xiàn)實世界中管理問題的結(jié)構(gòu)復(fù)雜且決策具有不確定性，在組織決策時經(jīng)常會遇到模棱兩可和沒有先例的情況。這時往往需要管理者基于一些啟發(fā)式的經(jīng)驗，有時甚至靠直覺或常識來做決定，而這也是人類善于處理的情況。

比如，在沒有經(jīng)過細致調(diào)查和廣泛研究的情況下，喬布斯就當(dāng)即決定第一代iMac蘋果電腦應(yīng)該采用多彩配色，這在當(dāng)時主流電腦都是灰白色為主的市場中頗為奪目，取得了商業(yè)上的成功。這表明，創(chuàng)造性的決策可以是管理者根據(jù)直覺提出的整體合理的解決方案。這不是毫無根據(jù)的，強烈的直覺在一定程度上是由決策者從以前的錯誤和實踐中逐步學(xué)習(xí)到的。強生時任首席執(zhí)行官拉爾夫·拉森曾表示：通常情況下，中層管理層在決策方面非常注重量化，得益于此，他們能出色地完成工作；但是當(dāng)他們到達高級管理層時，問題變得更加復(fù)雜和模糊，如果他們的判斷或直覺沒有達到應(yīng)有的水平就會是一個大問題[5]。

抽象思維和直覺方法可以處理非常規(guī)和創(chuàng)造性的決策情況，在這種情況下，決策者往往基于直觀的方法利用多年累積的豐富經(jīng)驗和個人洞察力進行定性評估和做出判斷。由于機器大多無法捕捉人類直覺的內(nèi)在邏輯和潛意識模式，因此AI在這些領(lǐng)域不太可能替代人類。在涉及更高層次的模糊性和不確定性的戰(zhàn)略規(guī)劃等活動中，需要管理者考慮整體局勢并作出有遠見的決策時，人類的優(yōu)勢比較明顯。

2.AI在管理決策中的作用

在組織管理過程中，復(fù)雜的情況常常涉及到大量的環(huán)境因素或變量，往往需要決策者在短時間內(nèi)作出影響重大的決定。在處理這類情況時需要以極快的速度處理海量的信息，這大大超出了人類優(yōu)秀決策者的認知能力。比如，決策者要在極短時間內(nèi)決定事關(guān)企業(yè)成敗的高頻量化交易的買入或賣出。不同于直覺性的決策，此類決策往往需要管理者全面地收集大量信息，專注且有條理地進行詳細分析和邏輯推理，并經(jīng)過深思熟慮作出合理的判斷。這是一個費時費力的過程，對決策者的要求比較高，讓其腦力和精力面臨著重大考驗。而且，很多場景下決策的時效性強，人類往往難以勝任。

近年來，AI以其強大的定量計算和分析能力，在復(fù)雜任務(wù)上超過了人類。與大數(shù)據(jù)相結(jié)合，AI算法為人類決策者提供了更有效的綜合數(shù)據(jù)分析方法，它具有暴力搜索和高效計算的優(yōu)勢，使其成為檢索和分析海量數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)工具，改善了決策問題域的復(fù)雜性。例如，AI可以通過識別因果關(guān)系和通過因果循環(huán)在許多可能性中確定適當(dāng)?shù)男袆釉颍瑤椭档蛦栴}的復(fù)雜性。AI還可以做很多的事情，包括通過查看一個人在Facebook上的好友列表來評估一個人的信用風(fēng)險，在數(shù)字營銷中為廣告定價，在美國房地產(chǎn)行業(yè)承銷抵押貸款等。近年來，深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)使機器能夠從原始數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并通過集成更大的數(shù)據(jù)集進行擴展，從而將AI的決策能力提升到了一個全新的水平。在這些復(fù)雜的情況下，對于人來說時間緊工作量大的任務(wù)，AI卻始終能夠提供更高質(zhì)量的決策。

3.AI與人的協(xié)同決策

人類貴在有直覺、常識和遠見，AI精于分析、計算和推理，實現(xiàn)AI與人類之間協(xié)同決策的一個途徑是將AI在收集和分析信息方面的速度與人類優(yōu)越的直覺判斷和洞察力相結(jié)合，以提高決策的質(zhì)量和效率。比如，Correlation Ventures是一家為初創(chuàng)企業(yè)提供資金的風(fēng)險投資公司，它利用AI的分析預(yù)測能力，無縫處理大量數(shù)據(jù)，并由人類專家對結(jié)果做更全面的審查，在2周內(nèi)快速評估投資機會?，F(xiàn)在，往往由機器通過梳理和處理用戶生成的數(shù)據(jù)來檢測不適當(dāng)或有爭議的網(wǎng)絡(luò)或社交媒體內(nèi)容，但最終決定刪除社交媒體帖子或視頻的往往是幕后的內(nèi)容審核師，他們能夠根據(jù)上下文作出更合理的判斷。LinkedIn主席里德·霍夫曼說，人工智能系統(tǒng)使人類能夠做出更好的決定，它能夠篩選大量數(shù)據(jù)，突出最感興趣的事情，并讓人類管理者進行深入研究，得出結(jié)論并采取行動。

AI與人的協(xié)同決策是不可或缺的，這對解決模糊性問題至關(guān)重要。人工智能可以提供一些實用工具，輔助決策者克服模棱兩可的情況并解決沖突的各方需求。比如，通過對組織內(nèi)部和外部渠道（如社交媒體）的信息進行情緒分析，AI往往能更準(zhǔn)確地反映各相關(guān)方對組織決策的可能反應(yīng)?；谏鲜鲂畔?，人類決策者制定合理的決策，并說服各利益相關(guān)方接受這一決定。注意，AI作出的推論有時對人類來說是難以理解的，甚至是看似毫無意義的。即便這些結(jié)論完全合理且客觀，但可能與組織中各利益方的主觀判斷、個人情感和環(huán)境敏感性相矛盾。因此，在人機協(xié)作決策過程中，適宜先由AI給出有時看起來很荒謬但卻客觀合理的最好決定，再由人類決策者通過開發(fā)可行的組織愿景和目標(biāo)，憑借其社會關(guān)系、人際技能以及對組織社會結(jié)構(gòu)的微妙理解，很好地協(xié)調(diào)人們的利益，消除可能的沖突，并建立共識。

四、人工智能賦能管理決策的啟示

隨著AI技術(shù)的快速發(fā)展，它越來越被大型企業(yè)等組織機構(gòu)所青睞。AI系統(tǒng)在組織中的應(yīng)用正在迅速擴展，它提高了組織使用數(shù)據(jù)進行決策的能力，并大幅降低了決策成本。根據(jù)Gartner的2018年技術(shù)趨勢調(diào)查，AI被列為頭號戰(zhàn)略技術(shù)，以用來提高決策能力、重塑商業(yè)模式、客戶體驗和生態(tài)系統(tǒng)，這將推動數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展。Gartner的調(diào)查顯示，59%的組織仍在收集信息以構(gòu)建其人工智能戰(zhàn)略，而其余組織已經(jīng)在試驗或采用人工智能解決方案方面取得了進展。這些AI前期的發(fā)展和應(yīng)用給了我們一些啟示。

根據(jù)科技哲學(xué)理論中的技術(shù)工具理論，AI技術(shù)應(yīng)是人類從事生產(chǎn)生活活動中的工具；但將人機交互理論應(yīng)用在組織中，機器的角色就從“工具”演變成了人類的“伙伴”。工具也好，伙伴也罷，AI和人類應(yīng)該是一種共生協(xié)作的關(guān)系，AI應(yīng)對人的能力進行增強和擴展，而不是代替人類。一些管理者在引進AI的同時，通過大幅減少員工人數(shù)來提供投資回報率，這種將人工智能視為靈丹妙藥的做法是短視的。充分發(fā)揮AI的商業(yè)價值需要管理者具有耐心和長遠的眼光，只有將AI技術(shù)明智地融入組織的社會結(jié)構(gòu)中，與人類獨特能力長期合作，才能真正發(fā)揮其優(yōu)勢作用。同時，人類與人工智能的共生意味著人類和人工智能之間的互動可以促使雙方隨著時間的推移都變得更加聰明。

此外，隨著AI越來越多地參與到組織決策中，人類決策者本身也不應(yīng)被動接受環(huán)境變化，而應(yīng)該主動有所作為。

一方面，人類決策者應(yīng)主動承擔(dān)所做決策的責(zé)任。從道德層面來看，人類還沒有把AI納入社會組織結(jié)構(gòu)中去，人類所遵守的道德準(zhǔn)則尚不適宜于拓展到AI上，AI也不應(yīng)該成為決策失誤道德譴責(zé)的對象。有鑒于此，在享受AI給管理決策帶來諸多益處的同時，也應(yīng)該規(guī)范AI的使用形式和角色權(quán)限，以避免有偏見的算法和數(shù)據(jù)作出不合理的決策而給組織帶來不可承受的代價。在AI決策過程中，盡管機器存在著客觀、精確和不受情感影響的優(yōu)勢，但也存在諸如算法黑盒和系統(tǒng)信息不透明的問題。因此，人類應(yīng)盡量嘗試?yán)斫釧I的思想與意圖，與AI建立情感聯(lián)系并賦予其一定的責(zé)任，并確保組織的決策主體以人類智力為核心。

另一方面，人工智能善于處理簡單和重復(fù)性的認知任務(wù)，它可能很快就會接管大多數(shù)事務(wù)性的工作。比如，AI可以作為經(jīng)理的私人助理，以執(zhí)行類似協(xié)調(diào)會議、管理電子郵件或資源、跟進報告、閱讀報告或提取數(shù)據(jù)等的任務(wù)，讓管理人員有更多的時間專注于更多更重要的任務(wù)上，例如：制定長期戰(zhàn)略規(guī)劃、吸引客戶和員工、確定新的機遇等。未來的管理技能可能是決定如何最好地應(yīng)用AI，以預(yù)測機會、判斷應(yīng)開發(fā)的戰(zhàn)略方向以及決定AI代理應(yīng)如何學(xué)習(xí)等，這對管理者的能力提出了新的要求。管理者應(yīng)當(dāng)積極接受人工智能技術(shù)相關(guān)培訓(xùn)，了解AI認知決策技術(shù)及其工作原理，積極推動AI在組織管理中發(fā)揮作用。