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能够与无人机抗衡的人类智慧

能够与无人机抗衡的人类智慧
图片来源:PEXEL,CC0 Licensed.

有一则老笑话是,在未来的工厂里,将有两名员工:一个人和一条狗,人的职务是餵狗,狗的职务是看人,不让人碰触任何机器。未来的公司,真的会变成这种面貌吗?

我们可不这幺认为。人类固然有电脑没有的偏误,但也有电脑欠缺的长处。就拿其中一项来说吧!我们随时从感官接收大量资讯,而且不会事先筛选资讯,来什幺就接收什幺,哪怕只是很短的时间,我们也难以只听特定声音、只看特定事物。电脑则是刚好相反,下指令的人要它们蒐集什幺资料,它们就蒐集那些资料,很难蒐集更多或其他资料。……因此,在多数的情况下,由人类检查电脑的决策,确保那些决策合情合理,会是比较好的做法。长期研究分析与科技领域的学者汤玛斯•戴文波特(Thomas Davenport),将这种做法称为「望向窗外」(look out of the window)。这个名词并非全然是联想式的隐喻,是一个飞机驾驶给戴文波特的灵感。他告诉戴文波特,在开飞机时,他高度仰赖飞机的机械操作,但也必须时而望向窗外,扫视天际线。这种方法非常有益,不只是为了防止错误,也有助于维护一家公司的声誉。

Uber过度依赖机器的惨痛教训

叫车平台Uber,在2014 年末就学到了惨痛教训。当时,Uber 的加成计费(surge pricing,在尖峰时段暂时调高费率),令许多用户十分不爽。Uber 的辩护理由是(我们也同意),加成计费有助于平衡尖峰时段的供需,当实际或预期的Uber 车辆供给不敷需求时,该公司的演算法将会调升费率,鼓励更多驾驶加入提供服务。

这项实务在2014 年12 月,招来了大量的负面舆论,起因是一名伊朗教士在澳洲雪梨一间咖啡馆挟持了18名人质,许多人慌忙逃离事件的发生地区,其中一些利用Uber叫车,Uber 的电脑系统便对这股激增的需求做出反应,启动加成计费。许多人看来,在危机爆发时,这是非常不当的反应,所以该公司遭到强烈抨击。

Uber 发出了下列声明:「〔在事件发生时,〕我们没有立刻关闭加成计费,这是错误决策。」 显然,该公司也内建在一些情况下取消加成计费的设定。比方说,后来在2015 年11 月13 日的晚上,伊斯兰恐怖分子在巴黎发动了一连串的攻击,在第一起攻击行动发生的30分钟内,Uber就取消该市的加成计费,并提醒所有用户这个紧急事件。

像这样的例子,足以显示将人类判断与演算法结合的好处。不过,公司在採用这种方法时,也必须小心,因为我们实在太锺情于自己的判断力,往往过度自信,许多人(如果不是绝大多数的话)经常太快凌驾于电脑之上,纵使是在电脑的答案较佳时。前文提过社会学家克里斯•史奈德斯,他对荷兰採购经理人的预测能力进行研究,他发现「有演算模型辅助的专家,预测準确度通常介于纯模型和无模型辅助的专家之间。所以,提供演算模型给专家,他们的预测準确度将会提高,但纯模型预测的能力仍然较佳。」

(本文摘自《机器,平台,群众》)

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