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2015年，IBM把最先進(jìn)的超級計(jì)算機(jī)系統(tǒng)Watson派去當(dāng)醫(yī)生。

這臺機(jī)器學(xué)會了13種癌癥（包括乳腺癌、肺癌、直腸癌等）的海量診療知識，能在幾秒鐘內(nèi)讀完一個(gè)病人的全部病歷，然后進(jìn)行多輪判斷，最終輸出內(nèi)容豐富、高質(zhì)量的治療方案。聽起來很美。但幾年后，大量醫(yī)療合作伙伴放棄了這個(gè)項(xiàng)目，Watson Health也被IBM出售。

問題出在哪？不是算法不夠聰明，而是它從一開始就沒想明白一件事：醫(yī)生不是來執(zhí)行命令的。

類似的故事每天都在上演。某便利店創(chuàng)始人堅(jiān)信“每一個(gè)有人的節(jié)點(diǎn)都會導(dǎo)致效率下降”，于是他投入了一整年的時(shí)間，用AI中央大腦接管了便利店從選址、訂貨、陳列到日常運(yùn)營的全部決策。例如，開在學(xué)校旁的一家店，下午3點(diǎn)，小朋友即將放學(xué)，系統(tǒng)判定零食要被放到最顯眼的地方。于是，店員收到指令，3點(diǎn)05分前必須把零食擺到門口，否則扣錢。結(jié)果呢？許多員工覺得缺乏成就感，自己就是個(gè)工具人，員工的不快樂也會傳導(dǎo)給消費(fèi)者，他們感受不到服務(wù)的溫度。于是，不久后便利店便流失了不少顧客。

技術(shù)的指數(shù)級進(jìn)化，與人類認(rèn)知的線性增長之間，存在一條巨大的鴻溝。

這正是復(fù)旦管院信息管理與商業(yè)智能系教授、復(fù)旦大學(xué)EMBA項(xiàng)目授課教授盧向華在新書《AI革命：人機(jī)融合共生的五大法則》中要解決的核心問題：當(dāng)AI越來越強(qiáng)，人該怎么辦？企業(yè)又該怎么管？為此，她指出了人機(jī)融合共生的五大法則。

盧向華

復(fù)旦管院信息管理與商業(yè)智能系教授

復(fù)旦大學(xué)EMBA項(xiàng)目授課教授

法則一：AI技術(shù)交互能力優(yōu)化

人天然不信任黑箱。

學(xué)術(shù)上有個(gè)著名的“門衛(wèi)問題”：夜店門衛(wèi)可以用任何理由拒絕你，例如“你不該穿帆布鞋來”，但真實(shí)原因可能是膚色。你無從驗(yàn)證，因?yàn)樵陂T外的你看不到店里面到底有沒有人穿著帆布鞋。

算法也是一樣。它可以輕易隱藏真實(shí)的決策依據(jù)。所以用戶會本能地抗拒。

怎么破？三個(gè)關(guān)鍵詞：擬人化、透明性、可靠性。

擬人化很好理解。當(dāng)AI客服能識別你的情緒、用恰當(dāng)?shù)恼Z調(diào)回應(yīng)，你會覺得它不是冷冰冰的機(jī)器。研究顯示，擬人化的AI更容易獲得信任，甚至在服務(wù)失敗時(shí)，用戶也更愿意原諒它。

但這里有個(gè)陷阱：恐怖谷效應(yīng)。當(dāng)AI太像人，用戶反而會產(chǎn)生恐懼和不安。更麻煩的是，高度擬人化的AI會讓用戶產(chǎn)生不切實(shí)際的期望——你長得像人，那你應(yīng)該像人一樣聰明吧？一旦期望落空，失望便會加倍。

所以正確的做法是：根據(jù)場景調(diào)整擬人化程度。處理簡單查詢的客服，低擬人化就夠了；涉及復(fù)雜決策的金融顧問，需要高智能配合高擬人化；而涉及敏感信息的健康咨詢，反而應(yīng)該“智能但不擬人”——用戶更愿意對一個(gè)明顯是機(jī)器的對象袒露隱私，因?yàn)樗粫靶δ恪?/span>

透明性同樣重要，但也不是越透明越好。有研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)企業(yè)向員工披露AI績效評分的使用方式后，被AI打低分的員工反而更不愿意努力——他們把低分當(dāng)成了錨點(diǎn)。

可靠性則是底線。所有的擬人化和透明性都是錦上添花，只有可靠性才能決定用戶會不會長期使用。谷歌的AI搜索功能上線后，有用戶問怎么把芝士粘在披薩上，AI建議“加點(diǎn)膠水”——因?yàn)樗鼜腞eddit上學(xué)到了一個(gè)11年前的玩笑。結(jié)果這個(gè)功能的使用意愿暴跌到7%。

法則二：用戶協(xié)作行為主動(dòng)管理

用戶對AI的態(tài)度，往往在兩個(gè)極端之間搖擺。

一端是抗拒。有個(gè)有趣的實(shí)驗(yàn)：研究者設(shè)計(jì)了兩組客服場景，服務(wù)人員完全一樣，但一組告訴用戶“這是真人”，另一組說“這是數(shù)字人”。結(jié)果呢？被標(biāo)為數(shù)字人的那組，滿意度低了10-15個(gè)百分點(diǎn)。明明背后也是真人在服務(wù)，用戶就是不喜歡。

這叫“物種歧視”。人類對AI天然存在偏見，哪怕它表現(xiàn)得更客觀、更公平。

另一端是過度依賴。2018年3月，美國亞利桑那州一輛配有安全員的Uber自動(dòng)駕駛汽車撞死了一位騎自行車的人。警方隨后分析發(fā)現(xiàn)，如果安全員一直專注道路，本可以在受害者前方12.8米處停下來。但他沒有。因?yàn)樗X得有AI在，不會出大問題，自己可以完全放松。

這種現(xiàn)象叫“AI惰化”。當(dāng)機(jī)器越來越能干，人就越來越想偷懶。GPS讓人喪失方向感，計(jì)算器讓人忘記心算，ChatGPT正在讓創(chuàng)意變得同質(zhì)化。有研究發(fā)現(xiàn)，使用GPT的用戶在前五天創(chuàng)意能力顯著提升，但到第七天關(guān)閉GPT后，創(chuàng)意水平直接回落到原點(diǎn)——而且同質(zhì)化的傾向還保留了下來。

企業(yè)需要主動(dòng)管理這兩種極端。對于抗拒，可以增加技術(shù)的社交屬性，讓AI不只是工具，而是“伙伴”；對于惰化，可以通過延遲展示AI建議、要求用戶先提交自己的判斷等方式，強(qiáng)制用戶動(dòng)腦。

有個(gè)醫(yī)學(xué)影像診斷的實(shí)驗(yàn)很有意思：當(dāng)醫(yī)生被要求在看到AI建議之前先提交自己的初步判斷時(shí)，他們與AI的盲從率顯著下降，決策質(zhì)量反而提高了。

法則三：人機(jī)互補(bǔ)，1+1>2的秘密在于分工

回到開頭那個(gè)便利店的故事。它的對立面是什么？

一家大藥房。他們也用AI，但用法不同。藥師輸入病癥后，AI推薦主藥、輔藥和關(guān)聯(lián)用藥，藥師可以采納，也可以自己搜索。最后統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)：完全依賴AI的訂單、完全靠藥師自主搜索的訂單、人機(jī)協(xié)作的訂單，比例大約是20%、37%、43%。

哪組效果最好？人機(jī)協(xié)作組。推薦藥品數(shù)最多，消費(fèi)者接受度也最高。

這說明什么？AI的價(jià)值不會自動(dòng)實(shí)現(xiàn)。它需要人來激活。

關(guān)鍵是分工。任務(wù)可計(jì)算性高的，讓AI主導(dǎo)；任務(wù)主觀性強(qiáng)、需要同理心的，讓人主導(dǎo)；復(fù)雜任務(wù)則需要人機(jī)協(xié)同。比如電話營銷，AI負(fù)責(zé)打電話、收集信息、篩選意向客戶，人類銷售負(fù)責(zé)深度溝通、促成交易。研究發(fā)現(xiàn)，這種分工能顯著提升人類銷售的創(chuàng)造力。

更進(jìn)一步，人和AI還需要互相學(xué)習(xí)。AI通過機(jī)器學(xué)習(xí)不斷提升，人通過與AI協(xié)作不斷成長，形成螺旋上升的循環(huán)。清華大學(xué)的研究者提出了“AI力”的概念——個(gè)體在AI時(shí)代所需的能力框架。好消息是，這種能力是可以培訓(xùn)的。

法則四：組織AI管理策略適配

AI不只改變個(gè)人，也在重塑組織。

世界經(jīng)濟(jì)論壇預(yù)測，五年內(nèi)AI將使工作崗位凈減少1400萬個(gè)，但長期來看，會創(chuàng)造約12%的新增崗位。關(guān)鍵是：被取代的人，并不能輕易獲得新崗位。

這意味著企業(yè)需要重新設(shè)計(jì)崗位、重新培訓(xùn)員工、重新分配責(zé)任。

尤其是責(zé)任。當(dāng)AI參與決策，出了問題誰負(fù)責(zé)？目前法律不承認(rèn)AI是責(zé)任主體，但企業(yè)不能因此逃避管理責(zé)任。有些平臺直接在界面上寫“該結(jié)果由AI自動(dòng)生成，僅供參考”，這種做法短期規(guī)避了風(fēng)險(xiǎn)，長期卻在摧毀用戶對AI的信任。

更好的做法是：讓AI展現(xiàn)“愿意負(fù)責(zé)”的姿態(tài)。盧老師自己的研究就發(fā)現(xiàn)，當(dāng)AI醫(yī)生主動(dòng)指出用戶的醫(yī)療常識錯(cuò)誤時(shí)，用戶反而覺得它更負(fù)責(zé)任、更愿意使用。這種“主人翁精神”的行為設(shè)計(jì)，比免責(zé)聲明有效得多。

法則五：AI社會公平性保障

算法偏見無處不在。亞馬遜的招聘算法會自動(dòng)降低包含“女子”字樣簡歷的權(quán)重；ImageNet數(shù)據(jù)庫里，“失敗者”“犯罪分子”這樣的標(biāo)簽，反映的是標(biāo)注者的偏見；大數(shù)據(jù)殺熟，則是算法在“合法”地歧視老用戶。

問題出在哪？訓(xùn)練數(shù)據(jù)有偏差，算法設(shè)計(jì)有漏洞，優(yōu)化目標(biāo)有缺陷。

解決方案是多管齊下。比如，在技術(shù)上，改進(jìn)數(shù)據(jù)采集、增強(qiáng)算法透明性、引入公平性約束；在企業(yè)層面，建立AI倫理準(zhǔn)則、設(shè)立審查委員會；在社會層面，完善法律法規(guī)、加強(qiáng)行業(yè)自律。

這不僅是技術(shù)問題，更是價(jià)值觀問題。

尾聲

正如劉易斯·芒福德在《技術(shù)與文明》中所言：“所有偉大的物質(zhì)發(fā)明背后，不僅是技術(shù)的演進(jìn)，更有思想的轉(zhuǎn)變。”

每一次技術(shù)革命，都伴隨著人與技術(shù)的博弈。蒸汽機(jī)時(shí)代如此，互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代如此，AI時(shí)代也不例外。但博弈的終點(diǎn)，從來不是誰取代誰，而是如何共生。

這本書提供的五大法則——交互能力優(yōu)化、用戶行為管理、人機(jī)互補(bǔ)增強(qiáng)、組織策略適配、社會公平保障——不是讓你對抗AI，而是讓你學(xué)會如何與AI共舞。畢竟，AI的價(jià)值，最終要靠人來實(shí)現(xiàn)。

以上內(nèi)容轉(zhuǎn)發(fā)自“復(fù)旦商業(yè)知識”。由復(fù)旦管院商業(yè)知識發(fā)展與傳播中心改編自：《AI革命：人機(jī)融合共生的五大法則》，盧向華著，機(jī)械工業(yè)出版社，獲出版社授權(quán)。

《AI革命：人機(jī)融合共生的五大法則》

作者：盧向華

出版社：機(jī)械工業(yè)出版社