让人工智能做商业决策？还早了点

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情境依赖问题需要人性智慧

从一个很具体的决策情境说起。

2016年，北京大学的心理学副教授徐凯文博士的一篇名为《时代空心病与焦虑经济学》的演讲引发热议。演讲开头讲述了他对有自杀倾向的年轻人实施的一次远程心理干预。那位年轻人在微信里给他留言：“我现在手里有一瓶神奇的药水，不知道滋味如何。”他立刻从这句话中读出了危险，并最终通过自己的专业技能救回了一条生命。

对于这个决策情境，不妨想象：一个人工智能的心理医生若是收到上述信息，是否能够分辨并作出恰当的分析和决策？

即使没有受过徐博士那样的专业训练，很多人在同样情境下，依然可以从这句信息中读出“暗示”，普通人的人际交流能力就能作到这一点。更重要的是，这句话若是换了几个字词——如“我现在手里是新药水，不知道味道会不会难喝？”——即使在情境大致相同（心理疾患向医生提问）的情况下，尽管表面意思大致相同，但内涵却千差万别，此时危险警报没必要响起。

在日常交际和工作场合中，大多数人根据这类“微小信息差别”作出不同决策都游刃有余。

人类在工作场合需要处理大量这类决策，并且整体表现良好。但目前的交互型人工智能还难以胜任这类工作，即使它具备了从经验中自主学习的能力，人类也不会给它在真实情景中学习的机会，而模拟案例的学习也会因为难以达到决策精度的要求而就此作罢。

当然，在类似决策情境下，一旦上述特征发生变化，人工智能就有可能提供帮助，例如当输入信息很大并且错误容忍度较高时。有媒体曾报道，Facebook就通过人工智能在海量帖子中标记出有自杀倾向的帖子和用户，再转交由专业组织进行专业判断和干预。从海量信息中甄选并初步诊断出疾患，即使调用这个星球上全部的心理医生投入这项工作，也难以达到人工智能的效率和准确率，而且人工智能还能够根据反馈信息越作越好。

上述例子可以看出，在目前可预测的技术发展水平上，人类智能和人工智能各擅胜场。如果能具体识别哪些决策中，人工智能更强，而哪些决策中人类智能更强，商业人士就能够更好地利用人工智能优化决策。

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