之間到底有哪些優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)。
十幾年前，當(dāng)時(shí)擔(dān)任美國(guó)國(guó)防部長(zhǎng)的拉姆斯菲爾德曾經(jīng)特別就美軍在伊拉克面臨的風(fēng)險(xiǎn)做過(guò)一個(gè)四個(gè)象限圖的分析，分別是美軍知道美軍自己知道的風(fēng)險(xiǎn)（已知的已知）；美軍知道美軍還沒(méi)有掌握的風(fēng)險(xiǎn)（已知的未知）；美軍并不知道自己已經(jīng)掌握的風(fēng)險(xiǎn)（未知的已知），以及美軍根本不知道自己還不知道的風(fēng)險(xiǎn)（未知的未知）。
如果以美國(guó)掌握的全球恐怖主義信息為例，第一種風(fēng)險(xiǎn)是美國(guó)知道本拉登建立了基地組織；第二種風(fēng)險(xiǎn)是美國(guó)知道自己并不知道本拉登基地組織的目標(biāo)到底是什么；第三種風(fēng)險(xiǎn)是CIA已經(jīng)知道與本拉登相關(guān)的人曾經(jīng)在美國(guó)學(xué)習(xí)飛行，并且再次入境美國(guó)，但是并沒(méi)有就這一重要信息做出分析，因此美國(guó)的決策者并不知情；第四種風(fēng)險(xiǎn)則是美國(guó)根本無(wú)法預(yù)測(cè)2001年紐約的911事件會(huì)發(fā)生。
同樣，套用這四個(gè)象限分析，也可以清晰地分辨人與機(jī)器之間的差別。
應(yīng)用場(chǎng)域最廣的領(lǐng)域是“已知的已知”領(lǐng)域，即有著大量數(shù)據(jù)，而我們也很清楚知道如何做出好的預(yù)測(cè)的領(lǐng)域，比如說(shuō)防欺詐、醫(yī)療診斷等等。這些領(lǐng)域AI已經(jīng)大規(guī)模取代人，因?yàn)闄C(jī)器從大數(shù)據(jù)中找出相關(guān)性的速度比人要快得多。
如果反思一下2008年金融危機(jī)，首要問(wèn)題是為什么評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)當(dāng)年沒(méi)有看到次級(jí)債（CDO）的風(fēng)險(xiǎn)。答案并不是因?yàn)樵u(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)當(dāng)時(shí)沒(méi)有充足的數(shù)據(jù)。癥結(jié)在于他們?cè)O(shè)計(jì)的風(fēng)險(xiǎn)模型中并沒(méi)有考慮到不同市場(chǎng)價(jià)格變動(dòng)的相關(guān)性，比如紐約和芝加哥房?jī)r(jià)同時(shí)下跌給CDO帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。有了AI就不再會(huì)出現(xiàn)這種問(wèn)題，因?yàn)榭梢詮母嗑S度對(duì)數(shù)據(jù)做出分析?！耙阎奈粗鳖I(lǐng)域，將仍然是人的領(lǐng)地。這個(gè)領(lǐng)域并沒(méi)有大量數(shù)據(jù)，無(wú)法幫助AI做出好的預(yù)測(cè)。相反，人卻能利用小數(shù)據(jù)來(lái)舉一反三。當(dāng)然這也恰恰是機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展非?？斓念I(lǐng)域，如果機(jī)器能夠?qū)W會(huì)如何像人一樣學(xué)習(xí)，智慧會(huì)進(jìn)一大步。
第三個(gè)領(lǐng)域，也就是“未知的未知”領(lǐng)域，人和機(jī)器都束手無(wú)策。黑天鵝就是一種未知的未知，人和機(jī)器都很難預(yù)測(cè)。原因很簡(jiǎn)單，AI從本質(zhì)上仍然是利用歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)。如果某個(gè)新物種，從來(lái)就沒(méi)有人見(jiàn)過(guò)，又何從預(yù)測(cè)呢？比如說(shuō)，共享音樂(lè)Nap-ster給CD行業(yè)帶來(lái)的毀滅性打擊就很難預(yù)測(cè)。
最后一個(gè)領(lǐng)域，就是“已知的未知”領(lǐng)域，AI和人一樣容易犯錯(cuò)，而應(yīng)用AI會(huì)帶來(lái)更大的風(fēng)險(xiǎn)，因?yàn)锳I可能飛快地將錯(cuò)誤放大千百倍，讓人措手不及。所謂已知的未知，意思是我們已經(jīng)能做出了預(yù)測(cè)（不管是人還是AI），但是卻并不知道背后真正的原因，甚至有時(shí)候以為自己知道原因，其實(shí)卻是錯(cuò)的。
國(guó)際象棋大師卡斯帕羅夫在《深度思考》中就提到一個(gè)早期研究國(guó)際象棋的AI犯錯(cuò)的例子。AI在看到大量棋譜之后，發(fā)現(xiàn)很多象棋大勢(shì)在犧牲王后之后，往往很快就能有致贏的后手，所以這種AI會(huì)開(kāi)局就選擇放棄王后。這就是在“已知的未知”領(lǐng)域內(nèi)犯錯(cuò)的例子，因?yàn)樗严嚓P(guān)性錯(cuò)認(rèn)為是因果性，把現(xiàn)象——好的棋手有的時(shí)候會(huì)丟棄王后——當(dāng)做了制勝的原因。
有了這四個(gè)象限的分析，人與機(jī)器的差別也就非常清楚。簡(jiǎn)單重復(fù)的勞動(dòng)，甚至一些中等的職位，比如起草標(biāo)準(zhǔn)合同的律師工作，都會(huì)被機(jī)器所取代，因?yàn)橛兄罅繑?shù)據(jù)可以培養(yǎng)出強(qiáng)大的AI，但是在探索未知領(lǐng)域，人類(lèi)仍然有巨大的潛力。
人工智能與職場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)
喬布斯有句名言，電腦是思想的自行車(chē)。如果說(shuō)電腦加快了思想的運(yùn)算速度的話，AI作為新一代的通用科技，又將如何推動(dòng)思想的發(fā)展？一定會(huì)讓很多人從簡(jiǎn)單重復(fù)的勞動(dòng)中解放出來(lái)，有機(jī)會(huì)讓更多人釋放出更多的創(chuàng)造力。
從這一視角分析AI可能給人的生活和職場(chǎng)帶來(lái)的改變，就不必簡(jiǎn)單地去擔(dān)心工作被自動(dòng)化所代替，而是要從整個(gè)工作流程的角度看AI到底會(huì)給職場(chǎng)帶來(lái)什么樣