利用人工智能提升想象力

馬丁·里維斯 杰克·富勒

機(jī)器會(huì)想象嗎？我們通常認(rèn)為計(jì)算機(jī)是通過(guò)我們給它的指令進(jìn)行計(jì)算，得出結(jié)果的。我們不認(rèn)為計(jì)算機(jī)具備我們所定義的想象能力：感受意外、形成反事實(shí)思維，或探索全新的可能性。然而谷歌人工智能團(tuán)隊(duì)中一名杰出的科學(xué)家布萊斯·阿古拉·伊·阿卡斯（Blaise Ag era y Arcas）進(jìn)一步突破了運(yùn)算的邊界，他開(kāi)創(chuàng)的一種算法可以讓電腦做出極富想象力的事情，這令人大開(kāi)眼界。（參見(jiàn)副欄“谷歌人工智能繪制的小鳥(niǎo)圖片”）

阿古拉·伊·阿卡斯及其團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了一個(gè)識(shí)別鳥(niǎo)類(lèi)的算法，然后讓它按照自己對(duì)鳥(niǎo)類(lèi)的理解創(chuàng)造出一些關(guān)于鳥(niǎo)的新圖片。在采訪他的時(shí)候，我們請(qǐng)教他這一切與想象力有何關(guān)聯(lián)。用他的話(huà)說(shuō)，人工智能在開(kāi)拓一種“流型空間”，即一個(gè)集合了所有可能被我們稱(chēng)為“鳥(niǎo)”的概念空間，類(lèi)似于我們的想象力對(duì)不太荒誕的反事實(shí)可能性進(jìn)行探索的方式?！斑@些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)按照我們給它的訓(xùn)練材料找到某種事物的流型空間，然后它可以暢游其中，生成許多看起來(lái)完全有道理的事物。”

近來(lái)人工智能似乎正在逐步攻陷我們所說(shuō)的想象力領(lǐng)域，這就提出了一個(gè)問(wèn)題：計(jì)算機(jī)是否最終會(huì)在想象力的領(lǐng)域內(nèi)也取代人類(lèi)呢？

如今的人工智能所輸出的某些東西看起來(lái)似乎就是想象力的產(chǎn)物，這是否意味著人工智能將取代我們的想象力呢？回答這個(gè)問(wèn)題之前，不妨先來(lái)看一些例子。

藝術(shù)家馬里奧·克林格曼（Mario Klingemann）要求一個(gè)名為“生成預(yù)訓(xùn)練轉(zhuǎn)換器-3”（Generative Pretrained Transformer-3， GPT-3）的人工智能文本生成器，用英國(guó)諷刺文學(xué)作家杰羅姆·杰羅姆（Jerome K. Jerome）的文風(fēng)寫(xiě)一則關(guān)于推特的故事。他僅為GPT-3輸入了標(biāo)題、作者名以及故事開(kāi)篇的第一個(gè)字， 而這個(gè)人工智能寫(xiě)出來(lái)的內(nèi)容說(shuō)是人類(lèi)大腦的產(chǎn)物也不為過(guò)：“讓人意想不到的事實(shí)是，最后僅存的一種還能引起倫敦人民社交興趣的形式竟然是推特。我像往常一樣前往海邊度假時(shí)，被這一奇怪的現(xiàn)象驚呆了，我仿佛置身于一只八哥籠中，四處都是鳥(niǎo)兒‘推特、推特’的嘰喳聲。”

在智能寫(xiě)作領(lǐng)域之外，人工智能還被用于創(chuàng)造一些世間全新的事物。2019年，數(shù)字設(shè)計(jì)與傳媒公司AKQA通過(guò)人工智能創(chuàng)造出一種全新的體育運(yùn)動(dòng)。它讓算法學(xué)習(xí)了400多種運(yùn)動(dòng)的規(guī)則，在此基礎(chǔ)上，這個(gè)算法給出了1，000種全新的運(yùn)動(dòng)概念。雖然其中很多想法比較離譜，不過(guò)團(tuán)隊(duì)把名單縮減到10個(gè)，并對(duì)其中3個(gè)做了實(shí)地測(cè)試，最后從中選出了一個(gè)被計(jì)算機(jī)命名為“速度之門(mén)”（Speedgate）的運(yùn)動(dòng)（參見(jiàn)副欄“人工智能創(chuàng)造的體育運(yùn)動(dòng)”）。

這項(xiàng)運(yùn)動(dòng)的某些方面看起來(lái)并不陌生，但總體來(lái)講，它具有極高的原創(chuàng)性。速度之門(mén)所用的球有點(diǎn)像英式橄欖球，運(yùn)動(dòng)員可用手傳或用腳踢。每支隊(duì)伍必須讓球穿過(guò)中心球門(mén)，才有資格在兩端球門(mén)得分。球穿過(guò)兩端球門(mén)（兩邊任意一個(gè)）可以得兩分，如果一名運(yùn)動(dòng)員在隊(duì)友進(jìn)球后接住它并把它踢回去，則可以得三分。

AKQA真正開(kāi)展了這項(xiàng)運(yùn)動(dòng)，并進(jìn)行了推廣活動(dòng)，還協(xié)助舉辦了速度之門(mén)聯(lián)賽，現(xiàn)在世界各地都已有這項(xiàng)運(yùn)動(dòng)的隊(duì)伍了。AKQA稱(chēng)其為“世界上首個(gè)由人工智能想象出來(lái)的運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目”。

這個(gè)例子似乎蘊(yùn)含了人工智能具有想象力的意味：機(jī)器生成許多新的想法，其中一個(gè)從反事實(shí)假設(shè)逐漸變成了現(xiàn)實(shí)世界中一個(gè)有價(jià)值的新事物。這種情況在其他領(lǐng)域也出現(xiàn)過(guò)。人工智能已經(jīng)逐漸開(kāi)始常規(guī)性地執(zhí)行一些在我們眼中屬于“創(chuàng)造性”工作的商業(yè)任務(wù)了。

自然語(yǔ)言生成工具還被用于專(zhuān)為不同客戶(hù)定制不同的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)內(nèi)容。在新聞界，彭博新聞社有一個(gè)名為“Cyborg”的人工智能工具，它可以通過(guò)財(cái)務(wù)報(bào)告數(shù)據(jù)寫(xiě)出文章的初稿?！度A盛頓郵報(bào)》通過(guò)自主研發(fā)的人工智能算法“Heliograf”在一年的時(shí)間內(nèi)創(chuàng)作出850篇報(bào)道。

人工智能還被用于藥理學(xué)，去尋找應(yīng)對(duì)纖維化與癌癥的新型分子結(jié)構(gòu)。相比于發(fā)明體育運(yùn)動(dòng)或創(chuàng)作繪畫(huà)作品，我們或許覺(jué)得藥物發(fā)明不大能算得上富有想象力的工作，但其實(shí)它們的底層實(shí)現(xiàn)形式是一樣的，都是人工智能從廣闊無(wú)垠的反事實(shí)空間所蘊(yùn)藏的無(wú)限可能中挑選出那些有價(jià)值的選擇。

從這些例子中我們能得出什么結(jié)論呢？軟件在產(chǎn)出類(lèi)似人類(lèi)創(chuàng)造物的領(lǐng)域中正在大踏步地向前邁進(jìn)，有些情況下已經(jīng)創(chuàng)造出了不容小覷的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。因此人類(lèi)與機(jī)器之間的界限的確正在發(fā)生變化，而且我們應(yīng)當(dāng)預(yù)見(jiàn)這一趨勢(shì)還會(huì)繼續(xù)。

然而，計(jì)算機(jī)還遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到處理想象力的某些基本能力的水平。首先就是因果關(guān)系思維模型。GPT-3所謂的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建在互聯(lián)網(wǎng)與書(shū)籍中的海量信息基礎(chǔ)之上（維基百科中的600萬(wàn)篇文章僅占它所學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的0.6%）。從表面來(lái)看，GPT-3是一種以現(xiàn)實(shí)世界中的信息為依據(jù)的思維模型，能夠生成不太離譜的新奇事物。但GPT-3是一種語(yǔ)言模型，它僅能夠表現(xiàn)一串文本接在另一串文本后出現(xiàn)的概率。

人工智能研究人員蓋瑞·馬庫(kù)斯（Gary Marcus）與歐內(nèi)斯特·戴維斯（Ernest Davis）觀察了類(lèi)似GPT-3的系統(tǒng)后表示：“它們學(xué)習(xí)的并不是這個(gè)世界——它們學(xué)習(xí)的是文本以及人們把不同詞語(yǔ)關(guān)聯(lián)起來(lái)使用的方式。它所做的事類(lèi)似于大型的剪切與粘貼工作——在它所見(jiàn)過(guò)的文本中將需要變化的地方進(jìn)行縫補(bǔ)，而不是去深挖這些文本背后的底層概念?！?/p>

人工智能還缺乏想象力中另一種最基本的部分：想象的動(dòng)機(jī)。動(dòng)機(jī)指的不僅是推動(dòng)一個(gè)流程啟動(dòng)的動(dòng)力，而且是對(duì)于應(yīng)當(dāng)為什么而想象所做的引導(dǎo)——什么是重新思考的重要部分。

人工智能也無(wú)法把文字與這個(gè)世界關(guān)聯(lián)在一起。正如哲學(xué)家大衛(wèi)·查爾默斯（David Chalmers）所寫(xiě)，GPT-3“做著很多需要了解人類(lèi)才能做的事，但它從來(lái)沒(méi)能真正把語(yǔ)言與感知和行動(dòng)聯(lián)系在一起”。正如我們所見(jiàn)，沒(méi)有重新聚焦、進(jìn)入真實(shí)世界、經(jīng)過(guò)試驗(yàn)與溝通的想象不過(guò)只是個(gè)人的憧憬。前文提到的關(guān)于體育運(yùn)動(dòng)、藝術(shù)創(chuàng)作以及新聞媒體的幾個(gè)例子，都是由人類(lèi)在計(jì)算機(jī)運(yùn)算與真實(shí)世界中發(fā)揮著橋梁作用。

因此，我們可以得出結(jié)論，如果人工智能在沒(méi)有人類(lèi)介入的前提下就無(wú)法建立因果模型、連通感知與行動(dòng)，也無(wú)法產(chǎn)生渴望或挫敗，那么它在短期內(nèi)便也無(wú)法取代人類(lèi)的想象力。

不過(guò)我們能夠看到的是，人工智能所創(chuàng)造的東西為人類(lèi)的思考提供了極有價(jià)值的素材，人類(lèi)可以把機(jī)器的輸出變成一個(gè)有用的結(jié)果。這就是另一種看待問(wèn)題的角度，也是谷歌的阿古拉·伊·阿卡斯向我們強(qiáng)調(diào)的一點(diǎn)：“你一定要知道，把人工智能與人類(lèi)割裂開(kāi)來(lái)的想法是有問(wèn)題的。如果你把畫(huà)面推遠(yuǎn)一點(diǎn)，放眼去看一個(gè)更大的社會(huì)技術(shù)體系，你會(huì)發(fā)現(xiàn)人工智能只是人類(lèi)的另一種表達(dá)方式。在這個(gè)由人類(lèi)以及人類(lèi)所發(fā)明的一切所組成的巨型機(jī)器中，人工智能只是其中的一個(gè)部分?！?/p>

相比于我們是否會(huì)被取代這樣的問(wèn)題，更有意義的問(wèn)題或許應(yīng)該是這種龐大的協(xié)作體系將如何向前發(fā)展。人工智能會(huì)以什么樣的方式與人類(lèi)合作并促進(jìn)我們的想象力呢？

為了對(duì)人工智能與人類(lèi)協(xié)作的各種可能性有一個(gè)整體的了解，我們可以參考計(jì)算機(jī)科學(xué)家及商業(yè)領(lǐng)袖李開(kāi)復(fù)在他的《AI新世界》（AI Superpowers）一書(shū)中所示的框架結(jié)構(gòu)圖（參見(jiàn)副欄“不同類(lèi)型的人工智能與人類(lèi)的協(xié)作方式”）。

橫軸的兩極表示的分別是更偏向于要求效率的職業(yè)（充分開(kāi)發(fā)已知領(lǐng)域）與更偏向于要求想象力的職業(yè)（探索可能性）。縱軸的兩極表示的分別是共情程度（意識(shí)到別人的思想狀態(tài)并做出回應(yīng)）與系統(tǒng)化程度（建立一套規(guī)則體系或在這樣的體系下工作）。副欄“人工智能與人類(lèi)協(xié)作中的各種具體角色” 展示的是各種不同的職業(yè)在此框架下的分布。

左下象限中主要是在基于規(guī)則的體系下對(duì)工作效率有要求的職業(yè)，比如卡車(chē)司機(jī)、廚師、會(huì)計(jì)、機(jī)械師或市場(chǎng)分析員。人工智能極有可能接管這些工作。左上象限中的職業(yè)需要在熟知的領(lǐng)域內(nèi)有較強(qiáng)的共情能力，比如護(hù)士、售貨員、記者或全科醫(yī)生。這些角色會(huì)在核心操作中運(yùn)用到人工智能，但對(duì)結(jié)果做出解釋以及與人接觸等環(huán)節(jié)將依然由人類(lèi)完成，比如說(shuō)人工智能寫(xiě)出的體育報(bào)道需要由人類(lèi)進(jìn)行修改調(diào)整，或高度依賴(lài)于人工智能進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的醫(yī)生會(huì)關(guān)注與病患的人性化溝通。

右下象限中的職業(yè)處在規(guī)則體系下，但需要有反事實(shí)思維，比如程序員、工程師、活動(dòng)策劃師或士兵。這些職業(yè)將在想象力上與人工智能開(kāi)展廣泛的合作。比如平面設(shè)計(jì)師，他們對(duì)人工智能工具的運(yùn)用就好像音樂(lè)家玩樂(lè)器一般。再比如士兵，他們的信息世界由人工智能構(gòu)建，但他們需要應(yīng)對(duì)各種不可預(yù)知的實(shí)際情況。最后，右上象限中的職業(yè)高度依賴(lài)于正確解讀他人的能力，同時(shí)還要依賴(lài)自身的想象力——需要為應(yīng)對(duì)特殊情況去創(chuàng)造新事物，或是對(duì)未來(lái)的可能性進(jìn)行探索。這些職業(yè)在很大程度上將依然由人類(lèi)主導(dǎo)，輔以人工智能的支持，例如心理治療師、職業(yè)咨詢(xún)師、政治家、首席執(zhí)行官或企業(yè)家。

從這個(gè)圖中，我們可以看到人工智能與人類(lèi)進(jìn)行協(xié)作的幾種方式。人工智能可以把我們從常規(guī)性的活動(dòng)中解放出來(lái)；它能夠執(zhí)行許多核心任務(wù)，并在此基礎(chǔ)上疊加人類(lèi)的共情能力；或者它可以為想象力提供持續(xù)的刺激。

通過(guò)人工智能誘導(dǎo)想象 人工智能可以將我們從枯燥的分析工作中解放出來(lái)，尤其是異常監(jiān)測(cè)工作，它能夠幫我們找到有利于激發(fā)想象的意外因素。如自動(dòng)化分析公司Inspirient的首席執(zhí)行官格奧爾格·威滕伯格（Georg Wittenburg）所述：“有的東西對(duì)算法來(lái)說(shuō)太簡(jiǎn)單了，就比如異?，F(xiàn)象或數(shù)據(jù)異常值的檢測(cè)。我們的系統(tǒng)會(huì)告訴我們‘該數(shù)據(jù)集存在14個(gè)異常值或14個(gè)異常事件——不多也不少——異常清單在此’。”

但算法要服從的一項(xiàng)限制在于，人類(lèi)依然處于整個(gè)框架的核心位置：對(duì)某個(gè)思維模型來(lái)說(shuō)什么算是異常，這是由人類(lèi)來(lái)設(shè)定的。人工智能長(zhǎng)于發(fā)現(xiàn)，但做不到關(guān)切。對(duì)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)要把我們認(rèn)為要緊的事物考慮進(jìn)去。不過(guò)威滕伯格的算法可以通過(guò)反復(fù)的人機(jī)交互與有針對(duì)性的分析，去學(xué)習(xí)掌握人類(lèi)會(huì)對(duì)什么感興趣。

通過(guò)人工智能充實(shí)想法 人工智能讓想象力如虎添翼，它能夠推動(dòng)思維模型的發(fā)展進(jìn)程。有一種類(lèi)型的人工智能工具叫作“混合主動(dòng)”交互系統(tǒng)，人工智能通過(guò)提出自己的建議對(duì)人類(lèi)的決策進(jìn)行引導(dǎo)與深化。這類(lèi)工具目前應(yīng)用于翻譯與客戶(hù)服務(wù)領(lǐng)域。不過(guò)我們可以想象這種工具在我們重新思考時(shí)會(huì)有何作用：當(dāng)我們想把有關(guān)新型醫(yī)療保健公司的想法寫(xiě)出來(lái)或繪制出來(lái)時(shí)，人工智能可以用相關(guān)數(shù)據(jù)、類(lèi)似案例參考、各種圖像以及趣聞?shì)W事為我們的想象力提供參考。

通過(guò)人工智能與世界碰撞 與人工智能的交互可以是一種介于與人聊天和探索世界之間的活動(dòng)。我們可以拿著一個(gè)早期想法告訴人工智能：“這是我關(guān)于新型銀行的一個(gè)想法，請(qǐng)按照這些要點(diǎn)給我一個(gè)財(cái)務(wù)分析人員可能給出的反饋”或是“……科幻小說(shuō)作家可能給出的反饋”。當(dāng)你拿到它給出的結(jié)果時(shí)，再加碼別的要求，比如“現(xiàn)在讓它更刺激一點(diǎn)”，或是“現(xiàn)在再增加一點(diǎn)批判性”。

通過(guò)人工智能進(jìn)行傳播 想象力所面臨的一個(gè)核心挑戰(zhàn)在于思維模型的溝通比較困難。而人工智能可以通過(guò)把抽象的思維模型轉(zhuǎn)化成圖像或故事，輕松地幫我們解決這個(gè)問(wèn)題。例如，英偉達(dá)公司開(kāi)發(fā)了一種工具，它能夠把人類(lèi)寬泛的、概念性的涂鴉轉(zhuǎn)變成照片級(jí)的風(fēng)景圖（參見(jiàn)副欄“人工智能延伸作畫(huà)”）。

可以想象，若在未來(lái)有了這樣的技術(shù)，我們就能快速勾勒出一個(gè)新產(chǎn)品的模樣或是一個(gè)重新構(gòu)想下的商業(yè)形式。這種工具應(yīng)該能夠?qū)ξ淖只蛞曈X(jué)元素進(jìn)行加工。我們可以把自己對(duì)未來(lái)公司的想法粗略地畫(huà)上幾筆，輸入人工智能系統(tǒng)，然后由人工智能根據(jù)一些精彩的故事、過(guò)往的先例、其他事物的類(lèi)比分析以及各種圖像參考，完成具體元素的補(bǔ)充，換句話(huà)說(shuō)，通過(guò)人工智能的精修與打磨，生成一種能夠更加有效地把想法傳播開(kāi)來(lái)、啟迪他人的東西。

通過(guò)人工智能建立新常態(tài) 人工智能能夠幫我們把一個(gè)理念得到成功應(yīng)用背后所具有的共性特征或者核心特征提取出來(lái)，這對(duì)于創(chuàng)新事物的規(guī)范化與流程化，甚至于開(kāi)創(chuàng)一種新常態(tài)都至關(guān)重要。盡管人工智能（還）無(wú)法掌握因果關(guān)系，但它可以通過(guò)規(guī)律的識(shí)別幫我們?cè)诓僮魇謨?cè)、解決方案，以及用戶(hù)操作界面的設(shè)計(jì)中提供有效的支持。特別是隨著客戶(hù)的產(chǎn)品使用習(xí)慣被越來(lái)越多地以數(shù)據(jù)形式捕獲，新事物的規(guī)則編制就更有方向性了。

比如說(shuō)，這種方式可以應(yīng)用到新耕種方法的數(shù)據(jù)分析上，它可以幫我們確定哪些屬于所有情況都適用的特征，并讓我們了解農(nóng)民需要怎么做才能將新方法的潛能發(fā)揮出來(lái)。再比如說(shuō)，通過(guò)研究某種試驗(yàn)性的教育技術(shù)在使用過(guò)程與使用結(jié)果上的數(shù)據(jù)，圈定可以應(yīng)用于新平臺(tái)的特性范圍，并指導(dǎo)人們學(xué)會(huì)使用這些功能。

我們需要正視的一點(diǎn)是，有了人工智能，一個(gè)理念的持續(xù)演化會(huì)變得更加容易，因?yàn)槿斯ぶ悄苣軌驈漠a(chǎn)品與客戶(hù)的互動(dòng)數(shù)據(jù)中洞察到新的變化，由此不斷地對(duì)指令與用戶(hù)界面進(jìn)行升級(jí)。

通過(guò)人工智能讓想象力重現(xiàn) 最后，人工智能可以幫我們從企業(yè)中找出并追蹤那些對(duì)于保持思維的雙重性必不可少的條件。比如說(shuō)，算法可以對(duì)一個(gè)公司中出現(xiàn)的互動(dòng)與嘗試數(shù)量進(jìn)行評(píng)估，并在此基礎(chǔ)上判斷這樣的公司是否能夠?qū)⑾胂罅Ρ３窒氯??；蛘呶覀円部梢酝ㄟ^(guò)人工智能分析現(xiàn)有員工或未來(lái)員工的行為與特點(diǎn)，確保公司能夠源源不斷地收獲具有反事實(shí)思維的人才。

人工智能能夠教給我們什么

除了提升我們自身的想象能力，把一些精力放在開(kāi)發(fā)更具想象力的人工智能技術(shù)上或可讓我們更有效地了解想象力是什么，以及如何能更好地利用它。無(wú)論人工智能技術(shù)處于什么樣的發(fā)展階段，嘗試把想象編譯出來(lái)的過(guò)程，就是我們逼自己把最依賴(lài)直覺(jué)、最不明確的事物清楚地呈現(xiàn)出來(lái)的過(guò)程。也許人類(lèi)更擅長(zhǎng)想象，但嘗試構(gòu)建人工想象的過(guò)程，或許能讓我們對(duì)想象在個(gè)人層面以及集體層面的發(fā)生過(guò)程有更多的了解。

這對(duì)于集體層面的想象，也就是讓整個(gè)組織機(jī)構(gòu)充滿(mǎn)想象力來(lái)說(shuō)尤為重要。組織架構(gòu)的設(shè)計(jì)直到如今依然主要是以協(xié)調(diào)執(zhí)行為目的。不過(guò)現(xiàn)在出現(xiàn)了一個(gè)叫作“組織算法”的全新領(lǐng)域，它把組織機(jī)構(gòu)本身視為一種算法，即某些系統(tǒng)中的執(zhí)行腳本或指令序列。算法并不一定只能在芯片上運(yùn)行。企業(yè)腳本可以在企業(yè)中由相互關(guān)聯(lián)的大腦組成的網(wǎng)絡(luò)上運(yùn)行，這個(gè)網(wǎng)絡(luò)就是一個(gè)行之有效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這樣一來(lái)，這個(gè)問(wèn)題就變成了：人工智能算法是否能夠指導(dǎo)我們組織人類(lèi)進(jìn)行集體想象？

這一領(lǐng)域的研究才剛剛起步，但我們或許已經(jīng)可以從中有所收獲了。

通過(guò)對(duì)抗進(jìn)行想象 已經(jīng)在創(chuàng)造性應(yīng)用程序中得到使用的一種最有趣的人工智能算法叫作“生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)”（generative adversarial networks， GAN），它通過(guò)兩種相互對(duì)立的網(wǎng)絡(luò)發(fā)揮作用，一種是生成模型，另一種是判別模型。

GAN的工作原理與我們?cè)趥€(gè)人層面與集體層面都探討過(guò)的一個(gè)重要主題有關(guān)：多重思維以及認(rèn)知多樣性的重要性。把GAN運(yùn)用到公司層面會(huì)是什么情形呢？我們可能需要設(shè)置互相牽制的人員網(wǎng)絡(luò)，一部分人負(fù)責(zé)創(chuàng)造，另一部分人負(fù)責(zé)對(duì)這些創(chuàng)造進(jìn)行批判；其中的關(guān)鍵在于，這兩方人員應(yīng)當(dāng)能夠在履行自身職責(zé)的同時(shí)從對(duì)方的身上學(xué)習(xí)，不斷打磨與優(yōu)化各自的工作結(jié)果。這種真人版GAN可以通過(guò)游戲、比賽或其他能夠制造有效對(duì)抗的形式展開(kāi)，網(wǎng)絡(luò)中的雙方根據(jù)對(duì)方的輸出結(jié)果與經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)不斷調(diào)整各自的運(yùn)作方式。

用提示語(yǔ)代替程序代碼 如今這些最強(qiáng)大的人工智能算法，比如GPT-3，有一個(gè)非常令人欣喜的特性，那就是用戶(hù)與它們的交互不是通過(guò)傳統(tǒng)的編程方式來(lái)進(jìn)行的，而是使用提示語(yǔ)。也就是說(shuō)，人類(lèi)輸入的一條信息就好像一粒種子，它生長(zhǎng)成了一個(gè)比較長(zhǎng)的響應(yīng)，由此反向激發(fā)了人的想象。使用GPT-3時(shí)，你還可以對(duì)一個(gè)叫作“最優(yōu)”的設(shè)置進(jìn)行調(diào)整，它指的是人工智能最終輸出的結(jié)果數(shù)量，人工智能會(huì)從中擇一顯示。

或許我們可以想象把類(lèi)似的規(guī)則運(yùn)用到組織機(jī)構(gòu)層面。就好比一條提示語(yǔ)能夠?qū)⑷斯ぶ悄苤胸S富的知識(shí)儲(chǔ)備調(diào)動(dòng)起來(lái)，一名首席執(zhí)行官也可以通過(guò)文字、圖像、視頻等方式做出一個(gè)提示，讓整個(gè)公司對(duì)其做出響應(yīng)。這些響應(yīng)結(jié)果或許可以通過(guò)人工智能或由中介團(tuán)隊(duì)甄選后呈現(xiàn)給決策制定者，進(jìn)一步激發(fā)他們的想象力。整個(gè)過(guò)程中至關(guān)重要的一點(diǎn)就是速度：這么做的目標(biāo)不是一蹴而就地求得完備的項(xiàng)目提案或制作精良的視頻內(nèi)容，而是要獲得快速響應(yīng)并將其迅速反饋給管理層，不斷讓其出現(xiàn)在管理層的探討范圍內(nèi)。

控制“溫度” GPT-3另一個(gè)能夠給人以啟發(fā)的功能是調(diào)節(jié)人工智能響應(yīng)結(jié)果的“溫度”，也就是偏離高概率響應(yīng)結(jié)果的程度。當(dāng)你想讓人工智能解決一道數(shù)學(xué)題或一個(gè)事實(shí)性問(wèn)題時(shí)，應(yīng)當(dāng)把“溫度”調(diào)低：你一定不希望這類(lèi)型的答案中有過(guò)多隨意、跳脫的成分。但當(dāng)你的目的是增加反事實(shí)想法時(shí)，把“溫度”調(diào)高就是有道理的。

我們同樣可以試想在企業(yè)中實(shí)踐這種做法。理想情況下，企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)該有能力為企業(yè)中不同的部門(mén)調(diào)試不同的溫度，對(duì)項(xiàng)目中某些特定的工作流程尤其應(yīng)當(dāng)如此。有的公司已經(jīng)在這么做了，它們?cè)O(shè)置了一些創(chuàng)意部門(mén)專(zhuān)門(mén)研究瘋狂大膽的項(xiàng)目。不過(guò)我們可以推動(dòng)這種做法，讓它成為貫穿整個(gè)公司的一種原則。一名經(jīng)理對(duì)他安排下去的每一部分工作都可以設(shè)定1～10的溫度。對(duì)于他要求提供的上季度零售分析報(bào)告，可以把溫度設(shè)為1（“將平常我們關(guān)注的事實(shí)數(shù)據(jù)提供給我”）、設(shè)為6（“增加一些推測(cè)性的探討”），或設(shè)為10（“問(wèn)一些反事實(shí)的問(wèn)題，并尋找能探索這些問(wèn)題的新數(shù)據(jù)”）。

※※※

雖然目前還遠(yuǎn)未達(dá)到由機(jī)器取代人類(lèi)的程度，但兩者之間的邊界無(wú)疑發(fā)生了變化。這種變化將會(huì)持續(xù)下去，而未來(lái)也會(huì)不斷出現(xiàn)新的機(jī)會(huì)，幫我們更好地理解與利用好想象力。為了讓我們做到有備無(wú)患，也算是呼應(yīng)谷歌科學(xué)家阿古拉·伊·阿卡斯所說(shuō)的話(huà)，我們應(yīng)當(dāng)記住，要把我們自己與人工智能視為社會(huì)技術(shù)體系中的統(tǒng)一體，而非相互取代的關(guān)系。換言之，我們尋求機(jī)會(huì)去了解與利用想象力，不僅是為了在人工智能與人類(lèi)之間進(jìn)行角色分配，更是為了將兩者結(jié)合，提升想象力的效用。

想象我們與人工智能肩并肩的樣子！