適逢AlphaGo戰(zhàn)勝圍棋高手李世石不久，各種關(guān)于人工智能的遐想、吹捧乃至擔(dān)憂不絕于耳。但是，當(dāng)我說(shuō)包括人工智能在內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)給企業(yè)經(jīng)營(yíng)帶來(lái)的危害時(shí)，并不是說(shuō)人工智能將完全替代人類、機(jī)器人將統(tǒng)治世界這樣的人類劫難。因?yàn)椋诨ヂ?lián)網(wǎng)現(xiàn)有的邏輯下，這根本就是杞人憂天，對(duì)于這類言論根本不值得費(fèi)口舌解釋。
在這里，我是從企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理的角度，分析過(guò)于相信或迷戀技術(shù)給企業(yè)可能帶來(lái)的管理上的風(fēng)險(xiǎn)和危害。企業(yè)經(jīng)營(yíng)本質(zhì)上是一種社會(huì)行為，而技術(shù)僅僅是達(dá)到目的的手段和工具，相信技術(shù)能夠解決企業(yè)經(jīng)營(yíng)中存在問(wèn)題的想法，本身就是一種危害，甚至對(duì)于技術(shù)導(dǎo)向的公司也是如此。但這樣的例子數(shù)不勝數(shù)，很多傳統(tǒng)企業(yè)開啟互聯(lián)網(wǎng)+模式，轉(zhuǎn)型電商，他們認(rèn)為好像只要做了電商就能起死回生一樣。也有企業(yè)癡迷于大數(shù)據(jù)，相信買了一個(gè)軟件就能自然解決目前的經(jīng)營(yíng)困境，當(dāng)然，這種想法的產(chǎn)生肯定與某些技術(shù)公司對(duì)大數(shù)據(jù)的炒作是分不開的。
于是，隨著技術(shù)的發(fā)展，我們相信大家的交流越來(lái)越方便，從而面對(duì)面的溝通是可有可無(wú)的。我們相信在網(wǎng)絡(luò)這一大平臺(tái)下一切中間環(huán)節(jié)都是多余的，從而紛紛試水各種電商平臺(tái)。甚至有人認(rèn)為未來(lái)公司也是多余的，未來(lái)的模式是平臺(tái)+個(gè)人，哦對(duì)了，廣告也是多余的，廣告增加了成本，妨礙了性價(jià)比，進(jìn)而壓榨消費(fèi)者…過(guò)于相信技術(shù)導(dǎo)致企業(yè)不去關(guān)注公司的基于公司產(chǎn)品定位的商業(yè)模式以及內(nèi)部運(yùn)營(yíng)機(jī)制，更重要的是，忽略了人的價(jià)值。因?yàn)?，技術(shù)（包括人工智能）只是人的輔助和補(bǔ)充，技術(shù)能夠高效地完成一部分工作，從而使另一部分必須由人來(lái)完成的工作顯得更加重要，用一句話來(lái)總結(jié)：技術(shù)使人的作用越來(lái)越重要，而不是相反。
一、AlphaGo的優(yōu)勢(shì)：破解珍瓏棋局
我絲毫不懷疑人工智能的能力，AlphaGo戰(zhàn)勝李世石并不吃驚，并且我相信AlphaGo能夠輕易破解珍瓏棋局！在金庸先生的《天龍八部》中，珍瓏棋局難倒所有在世高手，即使最后被破解也僅僅是出于偶然，但是AlphaGo能夠破解，因?yàn)檎洵嚻寰制平獾年P(guān)鍵所在是首先要在不可能下子之后下子！之所以說(shuō)是不可能下子之處是因?yàn)?，所有根?jù)經(jīng)驗(yàn)的高手都不會(huì)在那里下子，因?yàn)樵诳梢酝扑愕慕酉聛?lái)幾步中會(huì)損失慘重。而AlphaGo不是依據(jù)經(jīng)驗(yàn)，而是依據(jù)強(qiáng)大的運(yùn)算能力，所以阿爾法狗會(huì)對(duì)每一個(gè)可以落子之處沒(méi)有任何歧視地進(jìn)行完整的推演（在目前并非窮舉法的算法下或許還做不到），而不會(huì)有任何經(jīng)驗(yàn)上的傾向和情緒上的波動(dòng)。AlphaGo不會(huì)因?yàn)橐徊狡宀环蟼鹘y(tǒng)下法就放棄對(duì)這步棋的運(yùn)算，但是人的記憶和運(yùn)算能力畢竟有限，只能先從經(jīng)驗(yàn)上進(jìn)行篩選，并且能夠推演的步數(shù)也是有限的。所以，我們看到AlphaGo有幾步的下法違法常規(guī)，這可能令我們吃驚，但是它自己并不這么覺(jué)得，因?yàn)樗呀?jīng)對(duì)接下來(lái)的棋局進(jìn)行了推演，AlphaGo不是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，而是根據(jù)對(duì)棋局的運(yùn)算。
因此我們可以看出，AlphaGo或者說(shuō)是人工智能的優(yōu)勢(shì)是存儲(chǔ)記憶能力和運(yùn)算能力。在這兩方面，AlphaGo的效率要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高出人類。機(jī)器不會(huì)厭煩，不會(huì)有情緒，當(dāng)然也不會(huì)索要加班費(fèi)，并且能夠計(jì)算地比人類更快、更準(zhǔn)確。
AlphaGo是不依靠經(jīng)驗(yàn)的，有些人對(duì)此表示懷疑，因?yàn)樵O(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)聲稱AlphaGo一直在不斷地進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，并且不斷鍛煉自己。這種說(shuō)法是存在問(wèn)題的，理論上來(lái)講，通過(guò)窮舉法AlphaGo是一定會(huì)贏的，但是由于圍棋的可能性實(shí)在太多導(dǎo)致目前的運(yùn)算能力無(wú)法支持，所以其設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)就不得不通過(guò)其他方法彌補(bǔ)這一缺陷。方法就是用概率去排除掉一些情況減少運(yùn)算量，以使推演在運(yùn)算能力之內(nèi)。所謂的鍛煉學(xué)習(xí)，不過(guò)是收錄更多的棋局并通過(guò)一定的概率計(jì)算排除某些情況的過(guò)程。歸根結(jié)底，考驗(yàn)的是收錄的完整性和運(yùn)算能力，這是通過(guò)一些技巧實(shí)現(xiàn)窮舉罷了，而隨著計(jì)算機(jī)運(yùn)算能力增強(qiáng)，采用窮舉法就能使計(jì)算機(jī)立于不敗之地。
二、AlphaGo的局限：無(wú)法像人類一樣學(xué)習(xí)和思考
AlphaGo雖然擁有完美的存儲(chǔ)記憶能力和運(yùn)算能力，但是這些能力人類也都具備，只不過(guò)不完美。但是，人類擁有的其他能力，AlphaGo卻完全沒(méi)有，所以人工智能永遠(yuǎn)無(wú)法代替人類（在現(xiàn)有計(jì)算機(jī)的設(shè)計(jì)邏輯下）。從這個(gè)角度來(lái)講，人類是完美的。雖然人有情緒和感情波動(dòng)導(dǎo)致的失誤，人的記憶有限還容易遺忘，但是人能夠思考，能夠創(chuàng)造，能夠想出新的東西，能夠進(jìn)行感性的、抽象的邏輯和概括，能夠根據(jù)有限的、不完整的信息進(jìn)行加工和推理，但是機(jī)器卻不能。AlphaGo的沒(méi)有情緒和一個(gè)人經(jīng)過(guò)訓(xùn)練導(dǎo)致的不受情緒影響有本質(zhì)區(qū)別。正是因?yàn)锳lphaGo沒(méi)有情緒，AlphaGo也不能像人類一樣進(jìn)行抽象的學(xué)習(xí)和思考。
從輸入的角度看，人工智能的輸入完全來(lái)自于外界，雖然可以進(jìn)行邏輯推理，但是邏輯必須是確定的、結(jié)構(gòu)化的和可量化的。人工智能只是按照特定的邏輯和數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算，并不會(huì)產(chǎn)生新的條件。假如信息和條件不完整，那么得出的結(jié)果就是概率事件，但是信息和條件的不完整性也需要設(shè)定一個(gè)概率值。但是在大多數(shù)決策中，我們沒(méi)有可以量化的信息，邏輯也是非結(jié)構(gòu)化的。
從輸出的角度看，人工智能及計(jì)算機(jī)給出的結(jié)果并不解決問(wèn)題，只是指出問(wèn)題所在。通過(guò)計(jì)算機(jī)的運(yùn)算，可以幫我們找出異常數(shù)據(jù)，比如某些月份的銷售異常，但是至于為什么異常，就需要我們根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行分析，而這種分析是無(wú)法量化的。數(shù)據(jù)分析可以得出啤酒尿布放在一起銷量會(huì)提高的事實(shí)，但要分析出為什么啤酒尿布放一起銷量會(huì)增加還需要人類的智慧。
三、大數(shù)據(jù)有用嗎——我從來(lái)不相信問(wèn)卷調(diào)查
時(shí)至今日，我們到處都能夠發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的身影，從IT到DT，大數(shù)據(jù)時(shí)代等等，仿佛一個(gè)企業(yè)不采用大數(shù)據(jù)明天就會(huì)破產(chǎn)一樣。很明顯，對(duì)大數(shù)據(jù)的吹捧過(guò)頭了。因?yàn)?，我從?lái)不相信問(wèn)卷調(diào)查，更不用說(shuō)對(duì)問(wèn)卷調(diào)查的數(shù)據(jù)分析結(jié)果了。
在管理學(xué)上，有專門的課程講解調(diào)查問(wèn)卷的問(wèn)題設(shè)置，比如選項(xiàng)的多少、問(wèn)題的順序和調(diào)查區(qū)域和群體等都會(huì)對(duì)結(jié)果產(chǎn)生影響。也就是說(shuō)，調(diào)查結(jié)果本身就有很強(qiáng)的主觀性。另外，即使問(wèn)卷設(shè)置盡量合理客觀，結(jié)果依舊差強(qiáng)人意，因?yàn)楹芏鄷r(shí)候被調(diào)查者也不明白自己怎么想的，或者想要什么。當(dāng)然人人都想要一部配置高、顏值高的手機(jī)，但是如果把價(jià)格考慮在內(nèi)大部分人就不考慮了。喬布斯當(dāng)年認(rèn)為3.5寸是手機(jī)的最佳尺寸，但是現(xiàn)在用過(guò)大屏手機(jī)的人不會(huì)這樣想了，甚至連蘋果公司自己都不這么想了。所以，喬布斯懂得探知客戶的潛在需求，或者引領(lǐng)客戶需求，而引領(lǐng)客戶需求實(shí)際上也是激發(fā)了客戶的潛在需求。這些，是無(wú)法通過(guò)問(wèn)卷獲得的。有些人會(huì)在創(chuàng)業(yè)之前咨詢周圍的朋友，很多人表示項(xiàng)目太好了，完美解決了現(xiàn)存的某一痛點(diǎn)，一定支持。但結(jié)果是用過(guò)一段時(shí)間就反水了，還會(huì)找到很多借口。所以，寧愿通過(guò)觀察，或者無(wú)目的的訪談去了解人的真實(shí)想法，也不要通過(guò)問(wèn)卷獲取。
問(wèn)卷調(diào)查的例子只是為了說(shuō)明，如果數(shù)據(jù)本身的真實(shí)性就很難保證，那么大數(shù)據(jù)的結(jié)果就沒(méi)有意義了。當(dāng)然，并不是所有的數(shù)據(jù)都是主觀的，比如公司的銷售數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)部門的統(tǒng)計(jì)年鑒，還有互聯(lián)網(wǎng)上采集的瀏覽數(shù)據(jù)。但是要想利用好數(shù)據(jù)就不僅是技術(shù)的問(wèn)題，甚至不是技術(shù)的問(wèn)題。數(shù)據(jù)本身不具目的性，從輸入的角度看，必須要先根據(jù)目的確定分析方法，比如對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行切片挖掘。現(xiàn)有的信息系統(tǒng)如SAP也僅僅是提供較為完善的數(shù)據(jù)，而即使對(duì)于能夠提供可視化數(shù)據(jù)挖掘模型的系統(tǒng)，對(duì)于操作者來(lái)說(shuō)也必須要選擇合適的模型，而這一選擇方法和模型的過(guò)程，只有人類思維才能做到，這一決策過(guò)程是非結(jié)構(gòu)化的，所以計(jì)算機(jī)無(wú)法做到。
再次從輸出的角度看，通過(guò)數(shù)據(jù)分析，計(jì)算機(jī)會(huì)給出一定的結(jié)果，但是這一結(jié)果必須和實(shí)際問(wèn)題結(jié)合才有意義，并且如果將結(jié)果用于解決問(wèn)題，還需要人類的思維分析，如上面提高的啤酒尿布案例。所以，數(shù)據(jù)分析只是提供輔助決策的信息，而無(wú)法替代決策，無(wú)論是從輸入還是輸出的角度，一個(gè)能夠進(jìn)行敏銳分析和思考的人給企業(yè)帶來(lái)的價(jià)值遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于一套大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，如果企業(yè)沒(méi)有這樣的人，大數(shù)據(jù)就毫無(wú)意義。而如果沒(méi)有大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，依舊可以通過(guò)人腦的分析能力彌補(bǔ)，比如中國(guó)人口密度的“愛(ài)輝—騰沖一線”（也稱胡煥庸線）與最近大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果是一致的，也就是說(shuō)早在上世紀(jì)30年代胡煥庸先生就得出了這樣的結(jié)論。
四、管理就是決策：人工智能使管理者更加重要
管理大師赫伯特·西蒙說(shuō)，管理就是決策。但實(shí)際上，大部分中層管理者處理的大多工作不是決策問(wèn)題，而是按部就班的執(zhí)行流程。如果把管理者的工作內(nèi)容進(jìn)行劃分，就會(huì)分成兩部分：有特定流程的日常工作和需要做出判斷和非常規(guī)的決策。
前者可稱為routine，執(zhí)行已經(jīng)程序化的流程，后者是臨時(shí)的、一次性的、非結(jié)構(gòu)化的調(diào)節(jié)性工作。真正的管理者應(yīng)該擅長(zhǎng)于后者，并且應(yīng)該把更多的時(shí)間花在后者。管理者應(yīng)該發(fā)現(xiàn)并處理一些在routine之外的工作，并且盡快將之變成routine。比如，通過(guò)分析常規(guī)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)了公司庫(kù)存管理中的弊端，于是設(shè)計(jì)出一套新的庫(kù)存管理辦法，并且將之流程化，然后推廣到全公司。在這一過(guò)程中，計(jì)算機(jī)可以代替的是數(shù)據(jù)處理的過(guò)程和流程化之后的工作，但是提出問(wèn)題分析方法并且找出解決辦法這一過(guò)程卻是必須要人類才能完成的。
隨著人工智能的發(fā)展，大多甚至全部routine的工作都可以被取代，因此之前那些只是匯總一下數(shù)據(jù)就能蒙混過(guò)關(guān)的管理者將會(huì)面臨淘汰。而真正側(cè)重于非結(jié)構(gòu)化決策的管理者將顯得更加重要，因?yàn)槠洳恍枰俦蝗粘，嵤滤?。這也對(duì)管理者提出了更高的要求，這些管理者的能力也是人工智能完全不具備的，但人工智能能夠進(jìn)行決策支持，從而使管理者更加高效，并減少失誤。
毫無(wú)疑問(wèn)，人工智能及其他互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)有助于提高工作效率，能使管理者把更多時(shí)間精力用在需要的地方。但是這里面臨的一個(gè)問(wèn)題是，很多企業(yè)過(guò)分看重或者癡迷于技術(shù)，從而愿意投入更多的資金用在技術(shù)上，但反而忽視了人的作用，甚至認(rèn)為人的作用降低了，這種思維具有極大的危害，很容易導(dǎo)致本末倒置。
與企業(yè)過(guò)分看重技術(shù)忽視人類這種思維相似的是，技術(shù)在使溝通更加方便的同時(shí)，也使溝通變得更加困難。任何時(shí)候，面對(duì)面的溝通都是最有效的，因?yàn)闇贤▊鬟f的信息不僅是文字，還有情緒、態(tài)度、觀點(diǎn)等。而通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)的溝通，如微信，只有文字和聲音，在信息多級(jí)傳遞的過(guò)程中還可能失真。相對(duì)于面對(duì)面的溝通，微信傳遞的信息是有限的，這可能會(huì)導(dǎo)致溝通效率的低下，所以有時(shí)我們會(huì)在微信說(shuō)了很久都無(wú)法說(shuō)清之后拿起電話。