关于人工智能应用于管理决策的几点思考

董 帅 范长军，2 瞿崇晓，2 张永晋，2

（1.中电海康集团有限公司，浙江 杭州 311100；2.中国电子科技集团公司第五十二研究所，浙江 杭州 311100）

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）技术自1956年问世以来得到了快速的发展，它与生产生活各领域相结合，在很大程度上影响了各行各业在日常运转与发展过程中的感知、认知与决策行为。近年来，人工智能技术，特别是以数据为引领的机器学习技术，已经渗入现代企业管理和组织决策实践中。因此，研究AI在管理决策中所应扮演的角色以及AI与人的协同决策具有实用价值和现实意义。

一、人工智能与管理决策概述

1.人工智能的基本概念

不同于人类和动物所展示的自然智能，AI试图了解智能的本质，并创造出一种新的能与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。一些教科书将AI定义为对“智能体”的研究，即任何能够感知环境并采取行动最大限度地保证目标得以实现的设备。尽管关于AI的定义存有不同的观点。一般而言，人工智能被认为是具有思考和学习能力的智能系统。根据研究对象的不同，AI领域包括语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等，涉及数学、计算机科学、心理学和神经生理学等学科。

人工智能技术的发展历程并不是一帆风顺的，先后经历了计算推理期、知识处理期、自主学习期三次高潮和两次低谷而发展至今。当今时代，大数据和云计算不期而遇，得益于它们提供的海量信息化数据和高性能计算资源，人工智能发展至第三阶段，涵括了机器学习、深度学习和深度强化学习等分支，实现了从如何“制造”智能向如何自主“学习”智能的转变。它们企图去洞悉海量大数据背后隐藏的规律，善于实现数据驱动下的自动认知与决策。

2.管理决策及其特征

随着人工智能技术的发展，AI赋能数字经济的需求日益增长，促 使人工智能与管理决策联系起来。

管理决策过程通常涉及三个特征：不确定性、复杂性和模糊性，并且它们的关系不是互斥的[1]。不确定性是指缺少关于备选方案及其后果的信息，它使得理解组织机构的处境和制定决策更加困难。这些信息主要包括组织内部和外部环境相关的信息，例如：人力资源的短缺，颠覆性技术、新市场和竞争对手的出现，以及新的政府政策等。模糊性是指对一个决策域同时存在多个不同的解释，常常由于利益相关者、客户和决策者的利益冲突而导致。它将决策从一个公正、客观的过程转变为一个内在的主观的政治博弈过程，以试图满足多方相冲突的需求和目标。复杂性是指组织环境中包涵了大量的因素或变量，决策过程需要以极快的速度处理这些大量信息来实现。上述三个特征要求决策制定者的能力水平要满足此三个方面的要求。

二、人工智能应用于管理决策的思考

1.人工智能是否适用于单独决策？

管理决策的不确定性、复杂性和模糊性对决策者提出了很高的要求，虽然人工智能技术经过半个多世纪的发展已经取得了长足的进步，但对于让其独立制定决策的做法，人们仍保持谨慎的态度。

首先，在人工智能史上的两次低谷期，AI技术的发展都遇到过很大的困难，企业、政府等组织机构都曾因对AI失去信心而减少投入。其次，在人工智能得到极大发展的今天，一些研究也对AI技术单独应用于管理决策没有十足的信心。这些研究从数据、方法，以及机器与人的区别等方面进行论证，并未得出积极的结果。

有学者认为，AI是基于现有的信息开展数据分析的，这导致其做出的决策缺乏创造性，并且在数据未更新的情况下决策结果将不会发生变化，从而降低了企业等组织机构对动态环境的适应性；有研究表示，AI缺乏人类特有的判断力，无法考虑到具体问题的个性化因素，因此做出的决策难以让人信赖，不能胜任独立地制定决策；还有一些学者认为，AI无法同时兼顾长期和短期目标，算法的闭环会迭代强化中间出现的决策错误，并且AI在社会技能和语言技能方面的水平远逊于人类，不具备管理决策的关键能力[2]。

2.人工智能是否会代替人做决策？

事物总是一体两面的，在上述有些悲观的论调对面，存在着一些对人工智能技术过于乐观，甚至是“危言耸听”的看法。许多人相信机器很快就会超越人类，并在工作场所取代人类。比如，埃隆·马斯克呼吁人们应警惕人工智能造成的破坏程度，并暗示人工智能将接管大多数人类工作。比尔·盖茨曾表示，人类应该担心人工智能带来的威胁。斯蒂芬·霍金甚至曾发出担忧表示，“全面人工智能的发展可能意味着人类的终结。”[3]

一方面，近年来人工智能的发展异常迅速，在某些特定的领域甚至超过了人类，这为此类言论提供了滋生的土壤。比如，IBM的Watson在问答游戏Jeopardy中战胜了人类顶级参赛选手，Google Deepmind的AlphaGo在围棋比赛中以4：1的优势战胜世界冠军李世石。另一方面，类似的言论在人工智能史上也并不罕见。著名科学家赫伯特·西蒙在1965年曾预言，到1985年智能机器将能够完成人类所能完成的任何工作。人工智能先驱马文·明斯基在1970年对人工智能的未来做出了更大胆甚或夸张的预测。然而，很明显，此类预言都没能经受住时间的考验。

3.人工智能与管理决策的合理关系？

在上述两类对立言论之外，更多的研究认为人和AI各有优势，人和AI协同工作是当前及未来很长一段时间内管理决策的合理形式。

为便于表示AI技术的能力，人工智能被分为三个等级，分别是弱人工智能、强人工智能和超人工智能。弱人工智能仅限于在特定的孤立任务（如下棋或解方程）中战胜人类；再进一步，强人工智能能够掌控广泛的认知任务，其被赋予了一定的主观性；更进一步，AI可能会发展成具有“大大超过人类认知能力的通用人工智能”，即超人工智能。AI领域的学者认为，截至当前我们仍处于弱人工智能时代，在通用的管理决策等领域AI还无法完全取代人类。

即便在AI明显优于人类的领域，人机合作的方式也是完成任务的最好方法。加里·卡斯帕罗夫曾是世界最好的国际象棋大师，但在1997年输给了IBM的“深蓝”计算机。后来，他尝试与机器合作，人机合作进行比赛的结果表明，当人类与机器一起工作时，每一盘棋都能打败单一的机器[4]。

此外，Collin等人的研究表明，AI技术应该辅助人类并扩展人类的能力而不是取代人类，因为这种结合可以提高人类和机器的效率。Hancock等人的研究提出，在未来AI会变得和人类一样聪明，但AI和人类的智力各有其独特的优势，因而不宜把人类和AI就智力水平作简单的比较。应该将一切能被自动智能化的都自动智能化，将那些不能被自动化、智能化的工作交由人类来承担，两者协同进行工作。

三、人工智能与人的协同决策

1.人在管理决策中的作用

由于现实世界中管理问题的结构复杂且决策具有不确定性，在组织决策时经常会遇到模棱两可和没有先例的情况。这时往往需要管理者基于一些启发式的经验，有时甚至靠直觉或常识来做决定，而这也是人类善于处理的情况。

比如，在没有经过细致调查和广泛研究的情况下，乔布斯就当即决定第一代iMac苹果电脑应该采用多彩配色，这在当时主流电脑都是灰白色为主的市场中颇为夺目，取得了商业上的成功。这表明，创造性的决策可以是管理者根据直觉提出的整体合理的解决方案。这不是毫无根据的，强烈的直觉在一定程度上是由决策者从以前的错误和实践中逐步学习到的。强生时任首席执行官拉尔夫·拉森曾表示：通常情况下，中层管理层在决策方面非常注重量化，得益于此，他们能出色地完成工作；但是当他们到达高级管理层时，问题变得更加复杂和模糊，如果他们的判断或直觉没有达到应有的水平就会是一个大问题[5]。

抽象思维和直觉方法可以处理非常规和创造性的决策情况，在这种情况下，决策者往往基于直观的方法利用多年累积的丰富经验和个人洞察力进行定性评估和做出判断。由于机器大多无法捕捉人类直觉的内在逻辑和潜意识模式，因此AI在这些领域不太可能替代人类。在涉及更高层次的模糊性和不确定性的战略规划等活动中，需要管理者考虑整体局势并作出有远见的决策时，人类的优势比较明显。

2.AI在管理决策中的作用

在组织管理过程中，复杂的情况常常涉及到大量的环境因素或变量，往往需要决策者在短时间内作出影响重大的决定。在处理这类情况时需要以极快的速度处理海量的信息，这大大超出了人类优秀决策者的认知能力。比如，决策者要在极短时间内决定事关企业成败的高频量化交易的买入或卖出。不同于直觉性的决策，此类决策往往需要管理者全面地收集大量信息，专注且有条理地进行详细分析和逻辑推理，并经过深思熟虑作出合理的判断。这是一个费时费力的过程，对决策者的要求比较高，让其脑力和精力面临着重大考验。而且，很多场景下决策的时效性强，人类往往难以胜任。

近年来，AI以其强大的定量计算和分析能力，在复杂任务上超过了人类。与大数据相结合，AI算法为人类决策者提供了更有效的综合数据分析方法，它具有暴力搜索和高效计算的优势，使其成为检索和分析海量数据的标准工具，改善了决策问题域的复杂性。例如，AI可以通过识别因果关系和通过因果循环在许多可能性中确定适当的行动原因，帮助降低问题的复杂性。AI还可以做很多的事情，包括通过查看一个人在Facebook上的好友列表来评估一个人的信用风险，在数字营销中为广告定价，在美国房地产行业承销抵押贷款等。近年来，深度学习的出现使机器能够从原始数据中学习并通过集成更大的数据集进行扩展，从而将AI的决策能力提升到了一个全新的水平。在这些复杂的情况下，对于人来说时间紧工作量大的任务，AI却始终能够提供更高质量的决策。

3.AI与人的协同决策

人类贵在有直觉、常识和远见，AI精于分析、计算和推理，实现AI与人类之间协同决策的一个途径是将AI在收集和分析信息方面的速度与人类优越的直觉判断和洞察力相结合，以提高决策的质量和效率。比如，Correlation Ventures是一家为初创企业提供资金的风险投资公司，它利用AI的分析预测能力，无缝处理大量数据，并由人类专家对结果做更全面的审查，在2周内快速评估投资机会。现在，往往由机器通过梳理和处理用户生成的数据来检测不适当或有争议的网络或社交媒体内容，但最终决定删除社交媒体帖子或视频的往往是幕后的内容审核师，他们能够根据上下文作出更合理的判断。LinkedIn主席里德·霍夫曼说，人工智能系统使人类能够做出更好的决定，它能够筛选大量数据，突出最感兴趣的事情，并让人类管理者进行深入研究，得出结论并采取行动。

AI与人的协同决策是不可或缺的，这对解决模糊性问题至关重要。人工智能可以提供一些实用工具，辅助决策者克服模棱两可的情况并解决冲突的各方需求。比如，通过对组织内部和外部渠道（如社交媒体）的信息进行情绪分析，AI往往能更准确地反映各相关方对组织决策的可能反应。基于上述信息，人类决策者制定合理的决策，并说服各利益相关方接受这一决定。注意，AI作出的推论有时对人类来说是难以理解的，甚至是看似毫无意义的。即便这些结论完全合理且客观，但可能与组织中各利益方的主观判断、个人情感和环境敏感性相矛盾。因此，在人机协作决策过程中，适宜先由AI给出有时看起来很荒谬但却客观合理的最好决定，再由人类决策者通过开发可行的组织愿景和目标，凭借其社会关系、人际技能以及对组织社会结构的微妙理解，很好地协调人们的利益，消除可能的冲突，并建立共识。

四、人工智能赋能管理决策的启示

随着AI技术的快速发展，它越来越被大型企业等组织机构所青睐。AI系统在组织中的应用正在迅速扩展，它提高了组织使用数据进行决策的能力，并大幅降低了决策成本。根据Gartner的2018年技术趋势调查，AI被列为头号战略技术，以用来提高决策能力、重塑商业模式、客户体验和生态系统，这将推动数字经济的发展。Gartner的调查显示，59%的组织仍在收集信息以构建其人工智能战略，而其余组织已经在试验或采用人工智能解决方案方面取得了进展。这些AI前期的发展和应用给了我们一些启示。

根据科技哲学理论中的技术工具理论，AI技术应是人类从事生产生活活动中的工具；但将人机交互理论应用在组织中，机器的角色就从“工具”演变成了人类的“伙伴”。工具也好，伙伴也罢，AI和人类应该是一种共生协作的关系，AI应对人的能力进行增强和扩展，而不是代替人类。一些管理者在引进AI的同时，通过大幅减少员工人数来提供投资回报率，这种将人工智能视为灵丹妙药的做法是短视的。充分发挥AI的商业价值需要管理者具有耐心和长远的眼光，只有将AI技术明智地融入组织的社会结构中，与人类独特能力长期合作，才能真正发挥其优势作用。同时，人类与人工智能的共生意味着人类和人工智能之间的互动可以促使双方随着时间的推移都变得更加聪明。

此外，随着AI越来越多地参与到组织决策中，人类决策者本身也不应被动接受环境变化，而应该主动有所作为。

一方面，人类决策者应主动承担所做决策的责任。从道德层面来看，人类还没有把AI纳入社会组织结构中去，人类所遵守的道德准则尚不适宜于拓展到AI上，AI也不应该成为决策失误道德谴责的对象。有鉴于此，在享受AI给管理决策带来诸多益处的同时，也应该规范AI的使用形式和角色权限，以避免有偏见的算法和数据作出不合理的决策而给组织带来不可承受的代价。在AI决策过程中，尽管机器存在着客观、精确和不受情感影响的优势，但也存在诸如算法黑盒和系统信息不透明的问题。因此，人类应尽量尝试理解AI的思想与意图，与AI建立情感联系并赋予其一定的责任，并确保组织的决策主体以人类智力为核心。

另一方面，人工智能善于处理简单和重复性的认知任务，它可能很快就会接管大多数事务性的工作。比如，AI可以作为经理的私人助理，以执行类似协调会议、管理电子邮件或资源、跟进报告、阅读报告或提取数据等的任务，让管理人员有更多的时间专注于更多更重要的任务上，例如：制定长期战略规划、吸引客户和员工、确定新的机遇等。未来的管理技能可能是决定如何最好地应用AI，以预测机会、判断应开发的战略方向以及决定AI代理应如何学习等，这对管理者的能力提出了新的要求。管理者应当积极接受人工智能技术相关培训，了解AI认知决策技术及其工作原理，积极推动AI在组织管理中发挥作用。