關(guān)于人工智能應(yīng)用于管理決策的幾點(diǎn)思考

董 帥 范長(zhǎng)軍，2 瞿崇曉，2 張永晉，2

（1.中電海康集團(tuán)有限公司，浙江 杭州 311100；2.中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第五十二研究所，浙江 杭州 311100）

人工智能（Artificial Intelligence，簡(jiǎn)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(yùn)轉(zhuǎn)與發(fā)展過程中的感知、認(rèn)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(jī)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(shí)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(shí)用價(jià)值和現(xiàn)實(shí)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(dòng)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(jī)器。一些教科書將AI定義為對(duì)“智能體”的研究，即任何能夠感知環(huán)境并采取行動(dòng)最大限度地保證目標(biāo)得以實(shí)現(xiàn)的設(shè)備。盡管關(guān)于AI的定義存有不同的觀點(diǎn)。一般而言，人工智能被認(rèn)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(duì)象的不同，AI領(lǐng)域包括語音識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等，涉及數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)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(jì)算推理期、知識(shí)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(shí)代，大數(shù)據(jù)和云計(jì)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(jì)算資源，人工智能發(fā)展至第三階段，涵括了機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)等分支，實(shí)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(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的自動(dòng)認(rèn)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(jì)的需求日益增長(zhǎng)，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(gè)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(jī)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(chǎng)和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的出現(xiàn)，以及新的政府政策等。模糊性是指對(duì)一個(gè)決策域同時(shí)存在多個(gè)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(gè)公正、客觀的過程轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€(gè)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(shí)現(xiàn)。上述三個(gè)特征要求決策制定者的能力水平要滿足此三個(gè)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(dú)決策？

管理決策的不確定性、復(fù)雜性和模糊性對(duì)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(gè)多世紀(jì)的發(fā)展已經(jīng)取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步，但對(duì)于讓其獨(dú)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(jī)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(duì)AI技術(shù)單獨(dú)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(jī)器與人的區(qū)別等方面進(jìn)行論證，并未得出積極的結(jié)果。

有學(xué)者認(rèn)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(huì)發(fā)生變化，從而降低了企業(yè)等組織機(jī)構(gòu)對(duì)動(dòng)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(gè)性化因素，因此做出的決策難以讓人信賴，不能勝任獨(dú)立地制定決策；還有一些學(xué)者認(rèn)為，AI無法同時(shí)兼顧長(zhǎng)期和短期目標(biāo)，算法的閉環(huán)會(huì)迭代強(qiáng)化中間出現(xiàn)的決策錯(cuò)誤，并且AI在社會(huì)技能和語言技能方面的水平遠(yuǎn)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(huì)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(duì)面，存在著一些對(duì)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(jī)器很快就會(huì)超越人類，并在工作場(chǎng)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(jí)參賽選手，Google Deepmind的AlphaGo在圍棋比賽中以4：1的優(yōu)勢(shì)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(jī)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(duì)人工智能的未來做出了更大膽甚或夸張的預(yù)測(cè)。然而，很明顯，此類預(yù)言都沒能經(jīng)受住時(shí)間的考驗(yàn)。

3.人工智能與管理決策的合理關(guān)系？

在上述兩類對(duì)立言論之外，更多的研究認(rèn)為人和AI各有優(yōu)勢(shì)，人和AI協(xié)同工作是當(dāng)前及未來很長(zhǎng)一段時(shí)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(gè)等級(jí)，分別是弱人工智能、強(qiáng)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(jìn)一步，強(qiáng)人工智能能夠掌控廣泛的認(rèn)知任務(wù)，其被賦予了一定的主觀性；更進(jìn)一步，AI可能會(huì)發(fā)展成具有“大大超過人類認(rèn)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(rèn)為，截至當(dāng)前我們?nèi)蕴幱谌跞斯ぶ悄軙r(shí)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(jī)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(guó)際象棋大師，但在1997年輸給了IBM的“深藍(lán)”計(jì)算機(jī)。后來，他嘗試與機(jī)器合作，人機(jī)合作進(jìn)行比賽的結(jié)果表明，當(dāng)人類與機(jī)器一起工作時(shí)，每一盤棋都能打敗單一的機(jī)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(kuò)展人類的能力而不是取代人類，因?yàn)檫@種結(jié)合可以提高人類和機(jī)器的效率。Hancock等人的研究提出，在未來AI會(huì)變得和人類一樣聰明，但AI和人類的智力各有其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，因而不宜把人類和AI就智力水平作簡(jiǎn)單的比較。應(yīng)該將一切能被自動(dòng)智能化的都自動(dòng)智能化，將那些不能被自動(dòng)化、智能化的工作交由人類來承擔(dān)，兩者協(xié)同進(jìn)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(shí)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(shí)經(jīng)常會(huì)遇到模棱兩可和沒有先例的情況。這時(shí)往往需要管理者基于一些啟發(fā)式的經(jīng)驗(yàn)，有時(shí)甚至靠直覺或常識(shí)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(xì)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(shí)主流電腦都是灰白色為主的市場(chǎng)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(qiáng)烈的直覺在一定程度上是由決策者從以前的錯(cuò)誤和實(shí)踐中逐步學(xué)習(xí)到的。強(qiáng)生時(shí)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(dá)高級(jí)管理層時(shí)，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(dá)到應(yīng)有的水平就會(huì)是一個(gè)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(yàn)和個(gè)人洞察力進(jìn)行定性評(píng)估和做出判斷。由于機(jī)器大多無法捕捉人類直覺的內(nèi)在邏輯和潛意識(shí)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(dòng)中，需要管理者考慮整體局勢(shì)并作出有遠(yuǎn)見的決策時(shí)，人類的優(yōu)勢(shì)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(shí)間內(nèi)作出影響重大的決定。在處理這類情況時(shí)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(rèn)知能力。比如，決策者要在極短時(shí)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(jìn)行詳細(xì)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(gè)費(fèi)時(shí)費(fèi)力的過程，對(duì)決策者的要求比較高，讓其腦力和精力面臨著重大考驗(yàn)。而且，很多場(chǎng)景下決策的時(shí)效性強(qiáng)，人類往往難以勝任。

近年來，AI以其強(qiáng)大的定量計(jì)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(jì)算的優(yōu)勢(shì)，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(shí)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?dòng)原因，幫助降低問題的復(fù)雜性。AI還可以做很多的事情，包括通過查看一個(gè)人在Facebook上的好友列表來評(píng)估一個(gè)人的信用風(fēng)險(xiǎn)，在數(shù)字營(yíng)銷中為廣告定價(jià)，在美國(guó)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(jī)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(jìn)行擴(kuò)展，從而將AI的決策能力提升到了一個(gè)全新的水平。在這些復(fù)雜的情況下，對(duì)于人來說時(shí)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(shí)和遠(yuǎn)見，AI精于分析、計(jì)算和推理，實(shí)現(xiàn)AI與人類之間協(xié)同決策的一個(gè)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(xiǎn)投資公司，它利用AI的分析預(yù)測(cè)能力，無縫處理大量數(shù)據(jù)，并由人類專家對(duì)結(jié)果做更全面的審查，在2周內(nèi)快速評(píng)估投資機(jī)會(huì)?，F(xiàn)在，往往由機(jī)器通過梳理和處理用戶生成的數(shù)據(jù)來檢測(cè)不適當(dāng)或有爭(zhēng)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(jìn)行深入研究，得出結(jié)論并采取行動(dòng)。

AI與人的協(xié)同決策是不可或缺的，這對(duì)解決模糊性問題至關(guān)重要。人工智能可以提供一些實(shí)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(duì)組織內(nèi)部和外部渠道（如社交媒體）的信息進(jìn)行情緒分析，AI往往能更準(zhǔn)確地反映各相關(guān)方對(duì)組織決策的可能反應(yīng)?；谏鲜鲂畔ⅲ祟悰Q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(shí)對(duì)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(gè)人情感和環(huán)境敏感性相矛盾。因此，在人機(jī)協(xié)作決策過程中，適宜先由AI給出有時(shí)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(huì)關(guān)系、人際技能以及對(duì)組織社會(huì)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(shí)。

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(jī)構(gòu)所青睞。AI系統(tǒng)在組織中的應(yīng)用正在迅速擴(kuò)展，它提高了組織使用數(shù)據(jù)進(jìn)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(shì)調(diào)查，AI被列為頭號(hào)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(yàn)和生態(tài)系統(tǒng)，這將推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)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(yàn)或采用人工智能解決方案方面取得了進(jìn)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(dòng)中的工具；但將人機(jī)交互理論應(yīng)用在組織中，機(jī)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(duì)人的能力進(jìn)行增強(qiáng)和擴(kuò)展，而不是代替人類。一些管理者在引進(jìn)AI的同時(shí)，通過大幅減少員工人數(shù)來提供投資回報(bào)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(jià)值需要管理者具有耐心和長(zhǎng)遠(yuǎn)的眼光，只有將AI技術(shù)明智地融入組織的社會(huì)結(jié)構(gòu)中，與人類獨(dú)特能力長(zhǎng)期合作，才能真正發(fā)揮其優(yōu)勢(shì)作用。同時(shí)，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(dòng)可以促使雙方隨著時(shí)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(dòng)接受環(huán)境變化，而應(yīng)該主動(dòng)有所作為。

一方面，人類決策者應(yīng)主動(dòng)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(huì)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(duì)象。有鑒于此，在享受AI給管理決策帶來諸多益處的同時(shí)，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(jià)。在AI決策過程中，盡管機(jī)器存在著客觀、精確和不受情感影響的優(yōu)勢(shì)，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(jiǎn)單和重復(fù)性的認(rèn)知任務(wù)，它可能很快就會(huì)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(huì)議、管理電子郵件或資源、跟進(jìn)報(bào)告、閱讀報(bào)告或提取數(shù)據(jù)等的任務(wù)，讓管理人員有更多的時(shí)間專注于更多更重要的任務(wù)上，例如：制定長(zhǎng)期戰(zhàn)略規(guī)劃、吸引客戶和員工、確定新的機(jī)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(cè)機(jī)會(huì)、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(duì)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(rèn)知決策技術(shù)及其工作原理，積極推動(dòng)AI在組織管理中發(fā)揮作用。