我们能把决策都交给AGI吗

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2025月04月12日

(原标题:我们能把决策都交给AGI吗)

我们能把决策都交给AGI吗
图片来源于网络,如有侵权,请联系删除

未来两三年,AGI(ArtificialGener-alIntelligence,通用人工智能,或可称为“强 AI”)可能会替代几乎所有呼叫中心工作的员工,只会留下极少的一些人应付机器无法应对的刁钻问题。在AGI大爆发的时代,这一预测算不上多么激进。问题是,AGI能够替代紧急报警电话或者紧急救护电话的值班人员吗?回答这个问题前,或许要深入思考一下。面对紧急情况的人员面临的是千差万别的境况,可能需要在极短的时间内做出权衡和判断,可以放心将这样的决策交给机器吗?

我们能把决策都交给AGI吗
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学术研究者很喜欢用“电车困境”来形容真实世界中复杂问题的权衡(关于电车困境最简单的叙述就是一辆失控的电车正在冲向人群,如果可以扭转方向,人群可以获救,但一位无辜的路人会被撞死,这时司机该如何选择)。古语说得好,两害相权取其轻,但当电车问题真正摆在面前时,没有人会觉得决策是简单的。在《怎样决定大事》(De-cisionTime)中,作者劳伦斯·艾莉森建议,人在面临电车困境时,应该选择做出最不坏的决策,即当你面临多个选项,每项都可能产生负面结果时,你的目标应是从所有负面结果中选择破坏力最小的一个。

电车困境其实只是人类在现实中面临纷繁复杂问题的一个简单版本,但如何处理不仅涉及道德选择,更是对一个人价值观的拷问,选择背后也会体现自身一系列的价值判断。不同人会做出不同的选择——这里还要强调一句,不选择也是一种选择——因为没有正确答案。

当我们因为AI的能力与日俱进而欣喜的时候,《怎样决定大事》告诉我们,其实许多人在面临复杂而重要的问题时,常常很难做出决断。面对复杂多变的环境,许多普通人尚且没有办法权衡利弊、果断行动、及时纠偏,又何况机器呢?当然这并不是说机器不能超越人,只是在说如果机器只是通过学习人类的选择而做出自己的选择时,那至少它看到人类做出错误选择的样本,应该不会比“正确”的选择少——这里的错误和正确,并不是说在我们面临人生的重要抉择时,可以有标准的正确答案,而是说我们在决策流程中是否用一套正确的思考方式,避免心理上常见的误区。

在变化无常、信息不完备、没有太多时间思考的情况下,做决策的大忌是什么?或者阻碍决策的重要障碍是什么?《怎样决定大事》从三方面给出了比较详尽的分析。

第一方面是担心负责任,从而不作为。不作为也就不用为做出选择可能带来的并不好的后果而负责任。除了担心负责任之外,另一种担心则是担心事后后悔,当有了更多信息之后,后悔做出的决策。这种人在事后会想象一个另类世界,在这个世界中自己做出了不同的选择,结果可能会比现在更好。

第二方面是选择困难症,在诸多选项中很难做出选择,尤其当选择都需要做出牺牲的时候。这时,一个首要原则是做出最不坏的决策,所谓两害相权取其轻。但真正要能做到这一点并不容易,因为在大多数情况下,人的决策背后会有许多情绪问题——这也是为什么从战场下来会出现PTSD。决策时心理冲突最严重的时候,经常是两种价值观发生冲突的时候,比如我们讲述古代英雄时经常会说的忠孝不能两全。理想的状态是要让自己从乎自己的内心价值判断,比如一些人常说的“枪口上调一寸”,但在更多时候,我们也许会被压迫着按照别人的价值判断来做决策,而把严重的心理障碍留给自己。

第三个方面是从决策到执行之间的间隔太大。跳伞的人会告诉你,什么时候最容易犹豫不决?就是立刻要跳但还可以向后撤一步的时候。许多人生的抉择都是如此。经历了一个并不幸福的婚姻,当孩子们都长大了,身陷空巢的她是否应该追寻自己的幸福?谈离婚很容易,她和闺蜜们在一起讨论老公的优劣已经不知多少次了,有点像祥林嫂,把时间和精力都运用在一次又一次的重复思考中,离婚的行动却迟迟无法做出。多谋少断的反面则是FOMO(FearofMissingOut),因为担心落下而匆忙做出决策,结果经常是失败大于成功。

怎么办?《怎样决定大事》开出了STAR思考框架,分别对应:情境(Sce-nario)、时机(Timing)、假设(Assump-tion)和修正(Revision)。

拥有情境意识,首先要判定已经发生了什么,然后思考为什么会发生,最后据此预测接下来会发生什么。为什么有的资深消防员面临火情会有一套自己的直觉判断?因为他见过的情形特别多,可以迅速依靠经验做出判定,马上行动。格拉德维尔在《眨眼之间:不假思索的决断力》中描述过类似的例子。

但我们可能面临更多全新的情况,从来没有遇见过的问题。发生新情况的时候,不要让自己的直觉和判断占主导,需要争取更多时间搜集信息、深入评估。看到的现象可能有多种解释,这也需要我们保持开放的心态,不会根据单一诊断就马上行动。

情景规划是战略思考常用的框架,对于个人决策同样适用。对于重大决策,不能只看到它可能的收益,也需要对最坏的结果做好打算。人们会回避思考可怕的结果,当这些结果出现的时候,反而会带来更多创伤。

其次是时机。祥林嫂最大的问题就是多谋少断,讨论占用了太多的认知资源,却没能真正做出决断。对决策时间窗口,一个比较好的建议是狐步舞的方式,本着跳舞时“慢慢、快快”的节奏:在决策的初期慢一点,不要冲动用事,不要简单相信直觉,努力去拥有足够的信息;但在决策的后期执行要快,因为完美的信息是不可能的,花费过多时间搜集信息会面临边际效益递减。

第三需要对假设做清晰的梳理。很多时候我们都只看到自己愿意看到的东西,选择性地忽略其他信息和可能性。2023年10月以色列遭受到加沙的哈马斯突然发动的恐怖袭击,几乎毫无防备,超过1000名平民死伤,以色列国防军和情报机构摩萨德的能力被外界广泛质疑。站在假设的视角去看,显然以色列的领导者,上至总理内塔尼亚胡,下至军方和情报机构的首脑,都无法想象自己被哈马斯攻击。他们并不是无法获取预警信号,也不是那些有用的信息被隐藏起来了,他们只是没有接收到这些信息。很多时候,我们看到和相信什么不重要,重要的是我们头脑中在想象什么。

最后一点是需要不断调整。有的时候需要韧性,百折不挠,不怕失败——因为害怕失败而不敢尝试是很多人无法做成大事的原因;有的时候又需要及时调整,及时止损,不让沉没成本影响到自己的选择。当然,普通人最大的困境就是在这种灰度的情况下到底如何判断,而常见的问题是要么不够坚持,错过了大好机会;要么过多坚持,浪费了太多资源,再想转型已经没了机会。

分析完《怎样决定大事》提出的决策思考与行动框架STAR之后,我想非常有必要与AI的发展结合,去思考在机器的帮助之下,我们如何可以做的更好?同时回答本文最初提出的问题:我们能把决策都交给AGI吗?

在未来两年AI的应用过程中,工作将变得越来越模块化,许多工作会由人和机器共同完成,而两者之间的各自优劣体现在四个方面:

第一,工作有多复杂?复杂度越高,人的适应能力越强。这种复杂有两个维度。一个维度是不确定性,信息是否完备;另一个维度则是很多时候并没有明显的选择,或者没有最优的选择,甚至连说得过去的选择都没有。有经验的人可以在信息不完备的情况下大胆做出决策。而人在权衡利弊,或者两害相权取其轻时,有自主性,能做出自己的价值判断。

第二,类似工作发生的频次有多高?频次越高,机器胜任的能力也就越大。所以,即使是紧急呼救电话,如果是高频发生的问题,比如车祸,机器在学习了有经验的人之后,也可能做出好的选择。

第三,工作需要协作和协调的相关方有多少?在真实世界中,工作不是孤立存在的,而是相互协同,需要大量的沟通和交流,越是吃重的工作越是如此。STAR框架中的每一项,无论是对情境的了解,时机的把握,假设的审视,还是因为信息变化而带来的修正,都是建立在各种沟通交流的基础之上的。人类的各种沟通有许多不完备的地方和盲点,机器能提升沟通的效果和效率吗?当然,好的沟通有时候又很可能是非正式的,计划之外的,比如办公室里员工在茶水间里嚼舌头,机器能否领会其中的微妙?

第四,失败的成本有多高?这又回到人作为社交动物和组织作为社交关系场域不可忽略的特点。即使是推动AGI的应用,做决策的人也要去思考失败的成本有多高?尤其是AI做出错误选择之后的成本有多高?在人的组织中,失败总要有人背锅,这才会出现选择IBM或者麦肯锡是不会错的这类论调,因为它们都是富有盛名的组织,如果他们的建议出了问题,决策者很容易甩锅。

回到AI本身,我想AI在帮助我们如何更好做出决策上可以有三方面的帮助:

第一,打破认知瓶颈。AI的优势之一是海量处理数据的能力。有了AI助力,我们就不会太担心思考过多占用认知资源的问题,也可以在狐步舞中引入AI的帮助,避免直觉和盲点限制了我们对大势的整体把握,让AI帮助我们快速收集更多信息,找到更多可能的选择。

第二,更好发挥群体智慧。人生中会面临许多频次极低但影响极高的选择,比如求学、婚姻、买房这样的重大投资。AI能否从更多人的判断中筛选出更好的集体智慧,为新手提供决策支持?

第三,规避心理弱点。追求完美、当断不断、事后后悔,这些都是很常见的决策中的心理弱点,即使再好的决策支持也很难一下子改变人的心理。在困难的情况下,寻找那个最不坏的选择,说起来容易,做起来难。但机器可以形成明确地行动指南,在“人+机器”的选择中明确规则和流程,帮助人卸下一部分繁重的心理负担。甚至可以在当断不断的当口,交由机器来安排。

机器暂时做不到的,除了我们前面提到的面对没有正确答案的复杂情况,基于自主性价值判断的选择,还有一点是灰度判断。权衡利弊,对未来的可能性做出前瞻,没有非黑即白的选择,这时,人生经验的积累,社交网络的支持,都会成为权衡背后的参考。但最终的决策仍然需要人自己来拍板,无法交由AI来替我们做出选择。

几年前有个关于使用AI的笑话,更新一下或许能更好帮助我们理解AI的应用:DS,你告诉我,该跟她结婚吗?DS或许可以列出千万条选择的理由,也会成为你沟通的良伴,甚至可能帮助你厘清头绪,但最终决定还得自己做,婚姻的日子还得自己去过,是幸福美满还是问题重重,也只有自己试了才知道。面对未知,选择必然在自己手中,责任也不可能推卸给他人,包括机器。但我们可以更好地去学会如何做出选择,而机器则可能成为不可或缺的帮手。

(作者系财经作家,《经济学人·商论》原总编辑,晨读书局创始人)

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生物试剂行业技术壁垒、市场格局及发展前景 2024年4月24日 来源:互联网 895 55 基础科研是生物试剂的前沿应用领域,而生物科研试剂市场则是生物试剂产品的主要应用市场。随着行业竞争的持续加剧,生物试剂公司面临着做大做强的迫切需求,对规模和效益都提出了更高的要求。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 生物试剂是指有关生命科学研究的生物材料或有机化合物,以及临床诊断、医学研究用的试剂。由于生命科学面广、发展快,因此该类试剂品种繁多、性质复杂。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 生物试剂主要涵盖电泳试剂、色谱试剂、离心分离试剂、免疫试剂、标记试剂、组织化学试剂、透变剂和致癌物质、杀虫剂、培养剂、缓冲剂、电镜试剂、蛋白质和核酸沉淀剂、缩合剂、超滤膜、临床诊断试剂、染色剂、抗氧化剂、防霉剂、去垢剂和表面活性剂、生化标准品试剂、生化质控品试剂、分离材料等。 基础科研是生物试剂的前沿应用领域,而生物科研试剂市场则是生物试剂产品的主要应用市场。 生物试剂行业技术壁垒 生物试剂和技术服务业务对技术水平的要求尤为严苛。以蛋白试剂为例,这一领域不仅要求重组蛋白具备与天然蛋白相近的活性和修饰特性,确保其在实验中的准确性和可靠性,同时还对供货时间和能力提出了高标准。这意味着供应商必须能够在短时间内高效产出高质量的蛋白试剂,以满足客户的紧迫需求。 为了应对这一挑战,生物试剂供应商必须能够提供数量庞大的、性能优异的重组蛋白、抗体等试剂产品。这背后需要建立起一套完善的试剂研发、生产和质控技术平台,而这样的平台构建往往需要长时间的技术积累和实践经验。对于那些缺乏相关积累的公司来说,短时间内达到行业所需的技术水平几乎是不可能的。 因此,生物试剂和技术服务业务不仅要求企业具备深厚的专业知识和技术实力,还需要持续投入研发,不断优化生产流程,以确保产品的质量和供货的稳定性。只有这样,企业才能在激烈的市场竞争中脱颖而出,赢得客户的信任和市场的认可。 生物试剂种类繁多、市场分散、竞争者众多,销售特点是经营品类越多,增加销售额机会越大,获利的可能性越高。行业收入的区域分布与科研机构、生物医药企业的分布相关性比较大,海外经济比较发达的美洲区、欧洲区以及国内华东地区、华北地区,基础科研和生物医药产业研发投入较大,对相关生物试剂产品和服务的需求比较大。 根据中研普华产业研究院发布的显示: 随着行业竞争的持续加剧,生物试剂公司面临着做大做强的迫切需求,对规模和效益都提出了更高的要求。在行业逐步迈向成熟的过程中,并购整合已经演变成为试剂行业发展的显著趋势。通过并购整合,生物试剂企业不仅能够扩大自身的规模,提高生产效率,还能够实现资源的优化配置,增强市场竞争力。这种趋势将进一步推动生物试剂整体市场的集中度提升,使行业领先企业能够更好地发挥规模优势,提升整个行业的竞争力和发展水平。 在2024年召开的全国两会上,政府工作报告提出“加快前沿新兴氢能、新材料、创新药等产业发展,积极打造生物制造、商业航天、低空经济等新增长引擎。制定未来产业发展规划,开辟量子技术、生命科学等新赛道,创建一批未来产业先导区。”将生物医药、生物制造、生命科学置于我国产业优先发展的战略位置。 随着生命科学行业的蓬勃发展,尤其以基因组学、蛋白组学、细胞生物学等在转化医学领域的应用取得突破性进展,使得研发更多生物药成为可能。同时居民经济水平及健康意识提升、国家政策支持增强,生物药创新及发展已成为必然趋势。 高校、科研机构对科研成果数量与质量的重视,工业用户对药品与相关产品产量提高的追求,医疗卫生机构对于防疫监测的重视都为生物科研试剂带来了更高的需求,推动其市场规模的扩张。 在激烈的市场竞争中,企业及投资者能否做出适时有效的市场决策是制胜的关键。报告准确把握行业未被满足的市场需求和趋势,有效规避行业投资风险,更有效率地巩固或者拓展相应的战略性目标市场,牢牢把握行业竞争的主动权。 更多行业详情请点击中研普华产业研究院发布的。 关注公众号 免费获取更多报告节选 免费咨询行业专家 相关深度报告REPORTS 11196 2931 3731 4531 5365 6231 推荐阅读 植物纤维是广泛分布在种子植物中的一种厚壁组织。它的细胞细长,两端尖锐,具有较厚的次生壁,壁上常有单纹孔,成熟时... ...
人保伴您前行,人保有温度_冷库产业发展现状及市场竞争格局、发展趋势分析2024

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人保伴您前行,人保有温度_冷库产业发展现状及市场竞争格局、发展趋势分析2024 2024年4月28日 来源:互联网 中冷物流委员会 754 45 冷库,是制冷设备的一种。随着消费需求的回暖,冷链物流发展将继续保持稳中有升的态势。特别是生鲜电商、食品工业和医药行业的快速发展,对冷链物流服务的需求持续增加,为冷库行业带来了广阔的市场空间。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 近年来,随着人们对食品安全和品质要求的提高,以及电商、餐饮等行业的蓬勃发展,冷链冻品行业呈现出快速增长的态势。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 冷库,是制冷设备的一种。冷库是指用人工手段,创造与室外温度或湿度不同的环境,也是对食品、液体、化工、医药、疫苗、科学试验等物品的恒温恒湿贮藏设备。冷库通常位于运输港口或原产地附近。冷库与冰箱相比较,制冷面积更大,且有共同的制冷原理。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 从产业链角度看,冷链物流上游主要包括冷藏车制造、冷库建设和冷机等设备的制造,这些环节是冷链物流的基础设施,为整个冷链物流提供必要的硬件支持。然而,尽管冷链冻品行业近年来取得了显著进步,但仍面临一些挑战,如设施不足、损耗偏大、成本较高等问题。 自19世纪末,冷库一直是物流业的重要组成部分。冷库主要用作对食品、乳制品、肉类、水产、禽类、果蔬、饮料、花卉、绿植、茶叶、药品、化工原料、电子仪表仪器、烟草、酒精饮料等半成品及成品的恒温恒湿贮藏。冷库属于制冷设备的一种,其与冰箱相比较制冷面积要大很多,但他们有相通的制冷原理。 一般冷库多由制冷机制冷,利用气化温度很低的液体(氨或氟里昂)作为冷却剂,使其在低压和机械控制的条件下蒸发,吸收贮藏库内的热量,从而达到冷却降温的目的。最常用的是压缩式冷藏机,主要由压缩机、冷凝器,节流阀和蒸发管等组成。按照蒸发管装置的方式又可分直接冷却和间接冷却两种。直接冷却将蒸发管安装在冷藏库房内,液态冷却剂经过蒸发管时,直接吸收库房内的热量而降温。 近年来,随着消费需求的回暖,冷链物流发展呈现出稳中有升的态势。2023年,我国冷链物流需求总量约3.5亿吨,同比增长6.1%。同时,国内冷链基础设施建设投资也呈增长趋势,2023年投资额约为585.5亿元,同比增长8.2%。截至2023年底,冷库总量达到约2.3亿立方米,同比增长8.3%。其中,高标准冷库占比有所提高,约为62%。 根据中研普华产业研究院发布的《》显示: 冷库行业市场现状分析显示,当前冷库行业企业数量较多,但整体行业集中度不高,龙头企业尚在酝酿成长中。根据冷库行业产业链企业的收入进行划分,可以主要分为三个竞争梯队。第一梯队的企业营业收入在20亿元以上,包括冰轮环境、雪人股份等;第二梯队的企业营业收入在10~20亿元之间,如双汇物流、大连冰山等;第三梯队的企业营业收入在10亿元以下,如安徽和顺、常州隆盛等。 据中冷物流委员会,2017-2022年,我国冷链物流市场规模连年增长,2021年,我国冷链物流市场规模为4773亿元,同比增长15.01%,主要受益于电商行业以及新冠疫苗运输等需求的拉动。 随着消费需求的回暖,冷链物流发展将继续保持稳中有升的态势。特别是生鲜电商、食品工业和医药行业的快速发展,对冷链物流服务的需求持续增加,为冷库行业带来了广阔的市场空间。冷链基础设施的进一步完善将是冷库行业未来的重要发展方向。为了满足市场需求,预计各地政府和企业将继续加大投入,加快建设冷库、冷藏车等基础设施。同时,随着城市化的加速和城乡差距的缩小,冷链物流网络将逐渐覆盖更广泛的地区。 数字化和智能化水平的提升也是冷库行业未来的重要趋势。随着技术的不断创新和普及,预计冷链物流行业的数字化和智能化水平将进一步提升。通过数据分析优化冷链物流过程,提高效率和降低成本将成为冷库行业的重要发展方向。 中研普华通过对市场海量的数据进行采集、整理、加工、分析、传递,为客户提供一揽子信息解决方案和咨询服务,最大限度地帮助客户降低投资风险与经营成本,把握投资机遇,提高企业竞争力。想要了解更多最新的专业分析请点击中研普华产业研究院的《》。 相关文章推荐: 关注公众号 免费获取更多报告节选 免费咨询行业专家 相关深度报告REPORTS 11145 2896 3696 4496 5348 6196 推荐阅读 ...