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<p>在科技飛速發(fā)展的今天，人工智能（AI）正逐漸融入我們的日常生活，但它是否能夠替代人類的判斷力？倫敦商學(xué)院Andrew Likierman教授在其最新文章《人工智能的挑戰(zhàn)：人類判斷的不可替代性》中深入探討了這一問題。盡管AI在處理數(shù)據(jù)和執(zhí)行任務(wù)方面表現(xiàn)出色，但其缺乏意識、情感和道德判斷，無法完全取代人類在決策中的核心作用。 Likierman教授的分析揭示了AI的局限性，并強調(diào)了人類判斷力在復(fù)雜決策中的不可替代性。這篇文章不僅為我們提供了對人工智能能力的深刻洞見，也提醒我們在技術(shù)不斷發(fā)展的背景下，如何更好地發(fā)揮人類的判斷力。</p> <p>&nbsp;</p> <p><strong>Andrew Likierman爵士 倫敦商學(xué)院管理實踐教授、前院長</strong></p> <p><br />他的研究專注于人的判斷力，相關(guān)著作將于2025年出版。他曾在公共和私人部門擔(dān)任多個重要職務(wù)，包括英國財政部常務(wù)董事和英國國家審計辦公室非執(zhí)行主席。他還在多個企業(yè)擔(dān)任非執(zhí)行董事，并獲得了《星期日泰晤士報》年度非執(zhí)行董事獎。</p> <p>&nbsp;</p> <p><strong>人類的好消息：人工智能無法進行決斷</strong></p> <p>&nbsp;</p> <p>盡管人工智能（AI）取得了顯著進步，但人類的判斷力依然不可替代。這一事實強調(diào)了批判性思維和決策能力的重要性。</p> <p>在我們?nèi)粘Ｉ钪?，人工智能的身影無處不在。比如，假設(shè)我們?nèi)コ匈徫?，在收銀臺上掃描條形碼看似標志著購物的結(jié)束，但實際上，這些條形碼數(shù)據(jù)為人工智能提供了豐富的信息源。</p> <p>&nbsp;</p> <p>庫存管理程序利用天氣和需求趨勢的大數(shù)據(jù)，結(jié)合我們的掃描數(shù)據(jù)，為貨架上推薦合適的替代產(chǎn)品。同時，先進的攝像頭跟蹤店內(nèi)消費情況，有助于識別可能的盜竊行為。總部的人工智能系統(tǒng)則為戰(zhàn)略規(guī)劃、市場趨勢分析和財務(wù)建模提供支持。這些場景與溫馨的鄰里商鋪形成了鮮明對比。鄰里商鋪中的每位顧客、每次交易都有人與之互動，店主負責(zé)訂貨、進貨、防盜和提升收入。而人工智能的廣泛應(yīng)用常被視為非人化的象征，甚至被認為是一種末日景象。</p> <p><br />然而，直接用非人化的人工智能來替代充滿人情味的店主，實際上反映的是我們對被取代的恐懼，而非現(xiàn)實。人工智能系統(tǒng)需要人類來設(shè)定目標、編寫程序、訓(xùn)練數(shù)據(jù)、檢查數(shù)據(jù)質(zhì)量和解釋結(jié)果。人工智能需要人類設(shè)定目標（或為沒有目標的程序設(shè)定任務(wù)）、編寫程序、訓(xùn)練數(shù)據(jù)、檢查數(shù)據(jù)質(zhì)量和解釋結(jié)果。正如這一點所示，若數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，人工智能的結(jié)果也只會是&ldquo;垃圾&rdquo;。在當(dāng)今快速發(fā)展的世界中，人類的判斷力至關(guān)重要，我們需要清理數(shù)據(jù)中的噪音，解讀機器產(chǎn)生的結(jié)果，包括ChatGPT提供的答案。如果沒有人來做出判斷，大數(shù)據(jù)僅僅是大量的數(shù)字而已。</p> <p>&nbsp;</p> <p>機器存在以下幾個明顯的局限性：</p> <p><br />沒有意識和意圖：機器無法產(chǎn)生自我意識或意圖。無法進行抽象思考：機器不能進行抽象思考或形成個人觀點。無法理解語境：機器不善于通過語境辨別相關(guān)性，難以理解隱喻、諷刺或幽默。不受道德和信仰約束：機器沒有道德、信仰或個人志向，缺乏自我效能。缺乏情感和同理心：機器無法體驗情感或建立情感紐帶。無法預(yù)測隨機行為：機器無法預(yù)測個體特質(zhì)、情境變化或潛在錯誤。信息不完整：機器無法彌補信息的缺失，可能混淆相關(guān)性和因果性。這些局限性在我們工作和生活中的重大決策時尤為明顯。與同事、競爭對手、局勢變化或家庭成員互動時，面臨的挑戰(zhàn)往往更為復(fù)雜。</p> <p><br />判斷力可以定義為整合相關(guān)知識、經(jīng)驗與個人特點，從而做出決策并形成觀點的能力。我們運用判斷力的基礎(chǔ)是自我意識，了解自己應(yīng)該信任誰、信任什么，理解自己的感受和信念；而判斷力的表現(xiàn)則體現(xiàn)在做出選擇的方式及實現(xiàn)選擇的能力上。即使機器能夠完成許多任務(wù)，它仍然無法做出真正的判斷&mdash;&mdash;機器并不是機械的人類。即便所謂的&ldquo;通用人工智能&rdquo;得以實現(xiàn)，也無法填補這些空白。</p> <p><br />這并不是說人類在所有情況下都優(yōu)于機器。相反，機器在某些情況下可能會有相對優(yōu)勢。例如，機器能夠快速一致地執(zhí)行任務(wù)，保持中立和專注，不會感到疲倦、情緒波動，也不會被貪婪或恐懼影響，亦不會因為戀情而分心。但是認為機器能夠在所有情況下完全替代人類的假設(shè)顯然過于簡單。因此，就算機器能夠借助人工智做到很多事情，它也無法做出判斷&mdash;&mdash;機器并不是機械的人類。</p> <p><br />Eric Topol博士在他的《深度醫(yī)療》一書中指出，人工智能在一些醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，比如放射學(xué)，表現(xiàn)優(yōu)于人類，因為它能夠減少人為錯誤。在護理領(lǐng)域，人工智能也有優(yōu)勢，因為它可以遠程監(jiān)控病人。然而，人工智能在復(fù)雜的心理支持方面仍顯不足，因為其不具備&ldquo;細致入微的觀察能力&rdquo;。Topol博士認為，理想的狀態(tài)是人類與機器協(xié)同合作，讓機器處理繁重的任務(wù)，從而讓人類專注于他們最擅長的工作&mdash;&mdash;與病人交流。</p> <p><br />人工智能的進步并不會削弱人類判斷力的重要性，反而會使人類的核心貢獻更加突出。AI與人類的協(xié)作能夠提供更高質(zhì)量的服務(wù)，而那些能夠認識到人工智能能力和局限的人，將會超越那些不了解這些的人。總之，人工智能不是一場零和游戲。它的進步與人類的判斷力相輔相成。未來的決策和工作將需要人類的判斷力與機器的輔助相結(jié)合，這正是高級管理人員的主要職責(zé)，也是他們高薪的原因。</p>