学贯中西(13)：人机协同决策

1 前言：AI与假设思维

在前期的《学贯中西 (11)：从因果律看人机协同创新》文章里，曾经引用《The book of Why》一书里的图片(图 1)，从图中可以看到，当今 AI 所掌握的相关性，仍属于低阶 ( 第 1 阶 ) 的因果关系，与人类相比仍有极大的距离。AI 的大未来，将是逐渐提升到第 2 阶、第 3 阶。届时，AI 将具备想象、假设和反思的能力。

图1

同时这也意味着，在未来数十年之内，AI 仍然需要与人们协同合作，把人类天生的优势能力，与 AI 擅 长的能力结合起来，相辅相成，止于至善。例如，图 1 里最下层的“相关性”是 AI 比人类更擅长的智慧 ( 即思维和探索技能 )。而图 1 里最上层的“反事实”则是人模拟 AI 更擅长的智慧。这样的情况，呈现了未来数十年内的人机协作的空间和机会。

其中，反事实推理 (Counterfactual Reasoning) 是一种假设性思维 (Hypothetical Thinking)，人类天生就具有各种假设性思维，几乎都是当今 AI 所欠缺的。

本期就来说明上述人类假设性 ( 反事实 ) 思维与 AI 掌握相关性之间的互补协作模式，并阐述这种协作模式，如何有效提升人们 ( 如高级经理们 ) 的决策质量。

2 观摩：任正非总裁的阐述

全球知名的华为公司，其总裁任正非先生是当今的大企业家，非常注重创新，以维持华为公司较高的发展活力。其创新的指引来自愿景的指引，建立假设 (Assumption or Hypothesis) 创意。然后关注所有可能的失败，从可能失败中萃取因子，对假设进行强力去芜存菁 ( 又称剪枝策略 )，持续提高假设的可靠度。

任正非总裁曾幽默地称他在华为最大的权力就是思想权，而思想家的作用就是假设。他进一步阐述了假设之于思想的重要性：“只有有正确的假设，才有正确的思想；只有有正确的思想，才有正确的方向；只有有正确的方向，才有正确的理论；只有有正确的理论，才有正确的战略…。”

在 2014 年的一次座谈会上，任正非也特别强调：“到底我们将来技术思想是什么 ? 技术路线是什么 ? 我们假设这个世界是什么 ? 我们假设对了，我们就正确了，可能也就成功了。我们假设错了，那我们可能就会进入… 一样的衰退。”

3 从大数据看假设思维与总裁决策

在图1里最下层的“相关性”是来自于，“AI+大数据”能快速掌握复杂数据的相关性，超越了人们短期的预测能力，直接强化人类的短期决策能力。此外，“AI+大数据”也能有效发挥大数据的特性，检验决策幕后的假设，来提升目前决策的未来性，降低长期决策的风险。

降低决策风险是决策者的责任，就如同军事将领常说的“不打没把握的仗”。那么，人们又如何提升对事物的把握度，来降低风险呢 ? 其途径有二。

1）基于现实优势，以数据来严格 < 实证 > 和选择符合预测性的途径。就是所谓的：发挥优势，稳定之中， ( 找机会 ) 力求发展。

2）基于未来机会，以数据来严格 < 否证 > 和删除无现实基础的各种假设 (Assumption or Hypothesis)，以便去芜存菁，选择能从现实通往未来愿景的途径。就是所谓的：把握机会，创新途径，实现愿景。

3.1 AI协助短期的决策

2015年，高焕堂提出DTF(Design Thinking Framework) 框架，其包含 4 项要素：现实 (Reality)、问题 (Problem)、愿景 (Vision) 和创意 / 假设 (Creative / Hypothesis)，如图 2 所示。

图2

这个 DTF 思维框架，源自于谷歌 (Google) 公司前副总 Marissa Mayer 的提倡：“创意爱上限制”(Creativity loves constraint)。她说：”创新来自愿景与限制的互动 ”(Innovation is born from the interaction between constraint and vision)。也就是，愿景 ( 以终为始 ) 与限制 ( 去芜存菁 )，两道力量取得平衡时，将可以释放出最大的创新力量。限制迫使人们重新审视愿景 (Vision)，从不同观点切入，寻找新事物；同时也让其聚精会神、厘清思路，非常具有创新性。

观想 (Imaging) 未来的目标，会有豁然开朗的感觉，如同走出了碉堡迈向广大原野，放眼无垠边际和观想未来愿景。无论是遥远的边际，或是未来的愿景 (Vision)，都蕴含诸多不确定性和机会，并不是所有的创意都能从终点出发，寻觅到起点、设计出可行方法。所以要对创意进行分析、力求实证或是否证，来进行检验，这个步骤就称为：创意的实证。虽然限制可以促进创新，但是限制也可能会扼杀创意。创新即是在限制和愿景之间的互动中所产生的。最常见的互动——对创意进行“去芜存菁”，藉由去芜存菁 ( 限制 ) 来降低风险、提升自信、促进创新。

现在，先使用 DTF 来表达大数据与短期决策的关系。然后，才来表达任正非总裁的假设与决策。大数据表现最亮丽的部分是：直接协助短期的预测 (Prediction) 与决策 (Decision)。借助 AI 对大数据进行相关性分析，非常有助于提升短期决策，如图 3。

图3

基于相关性分析，可以提供有效的预测，并提供实证资料来指引企业经理们迅速采取业务操作层面的决策。随着大数据和 AI( 人工智能 ) 的结合，愈来愈多的电脑代替人们 ( 经理们 ) 来做这些决策。因此，当大数据的规模愈来愈大，电脑也愈来愈智能化，更加排除掉人脑的参与，电脑将会取代许多人们的工作了，抢走了人们的工作机会。这种“AI+大数据 +Prediction”的 AI 机器，就像成吉思汗出去打猎时所携带的猎狗，就称之为：AI 猎狗。

3.2 AI协助长期的决策

基于大数据的 AI，它如何来支持人们的长期决策呢 ? 例如，AI 协助企业总裁的长期决策。由于长期决策，未来环境瞬息万变，愈长期的决策，其面对的不确定性就愈高。于是，就需要愿景来指引了。愿景就像北极星，指引人们发现更多可通往愿景之路径。但是这些可通往愿景之路径，人们还未确知在未来的路程中，是否可获得能实现条件的支持，所以决策者内心会有许多对未来可能资源和变化，做出很多“假设”，如图 4。

图4

这种对未来演变趋势的假设性预估，就称为：未来预测 (Forecasting)。假设性的估计，需要事实来检验 ( 否证 )。这时，大数据可扮演非常重要的角色：强有力地否证决策者的内新的假设。人脑擅长做假设，电脑 (AI) 擅长于大数据分析，于是“人脑+假设”+“AI+大数据”成为最棒的长期决策的合作模式。这个模式简称为：“人脑+大数据”模式，表示如图 5。

图5

“人脑+假设”+“AI+大数据”==“人脑+大数据”模式能对各项假设，进行“去芜存菁”的作用，也就能大幅降低决策的风险，表示如图 6 所示。

图6

4 结束语

俗语说：机会是投手，人们是捕手。如果一个人能够在未来捕捉到更多机会，表示其决策更具有未来性。假设是人们思考和决策的必要过程，做假设 (Making Assumption or Hypothesis) 是人类的天生技能。

其中，反事实假设性思维 (Counterfactual Reasoning) 是一种有意识的假设，心中清晰知道它只是一种与事实相反的想象或推测，有待进一步证实其是否成立。这也就是所谓的：“大胆假设，小心求证”。它很适合做为问题探讨的起始议题 ( 出发点 )，引导人们做更有效的进一步探索和验证。除了上述的反事实假设之外，人类还有更多“假设”思维技巧，例如：

1）不自觉的假设——放宽思维局限；

2）有待被验证的假设——激发愿景想象；

3）做完成性的假设——想象最终结果；

4）做万一性的假设——预留弹性空间。

“AI+ 大数据”恰好扮演神鹰的角色，来协助人们 ( 如总裁 ) 实时检验其决策中所做的各项假设，大大提升人们决策的质量。

(注：本文转载自《电子产品世界》杂志2022年11月期)