AI前沿专题010_AI的预测让社会更聪明让资源调配更有效.docx

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1、AI前沿专题OlO-AI的预测让社会更聪明，让资源调配更有效在2022年11月15日出版的英文新书权力与预测：人工智能的颠覆性经济学中， 完全没讲像ChatGPT这样的生成性Ab可能作者没预料到生成性Al会这么火爆。这本 书对Al全部期待就是做预测。我们容易理解这三位经济学家为什么从这个角度切入，因为 预测对经济效率的提升是宏观的，是决定性的：预测能促进资源更有效的调配。简单说，Al的预测能让社会更聪明。前面我们讲了，普及Al有点解决方案应用解决方案和系统解决方案三个层 次。这一讲简单说说如何在一个组织或者一个城市中实施系统解决方案。权力与预测书中举了两个例子，保险和医疗。我听说最近因为Al替

2、代而导致裁员最多的就是保险公司。这挺合理，毕竟保险业务最 重要的事儿就是做预测，而在这种数据密集的领域Al很擅长预测。我们以房屋保险为例，所有的业务可以分成三个主要的决策1 .营销：分析潜在的客户人群，看看他们的价值有多大，能转换成客户的概率有多高， 决定下多大功夫去争取；2 .承保：根据房屋的价值和出事故的风险，计算一个合理的保险费，要既能让公司盈 利，又在市场上有价格竞争力。3 .理赔：一旦房子出事，客户索赔，你要评估那个索赔是否合理合法，加快理赔进度。所有这些决策中的预测部分都可以交给AIo比如现在有些保险公司已经把理赔给自动 化了。你家遭遇了一场冰雹，屋顶被砸坏了，保险公司并不需要派人

3、去现场查看你自己 拍张照片发过来，Al看一眼就能给你估价，该赔多少钱直接办理，省时省力。但这只是点解决方案。系统解决方案，是保险公司不但要跟你算钱，而且应该干预你对 房屋的保养。现在的保险公司看到房屋风险比较大，就提高你的保费。Al化的保险公司看到风险大， 则会以保费为杠杆，要求你采取行动降低风险。比如说，美国49%的房屋火灾都是在家做饭导致的一一不是一般做饭，主要是油炸这种 做饭方式。有些家庭从来不做油炸食品，有些家庭经常搞油炸，那么让这两类家庭为火灾保 险交同样的钱，就不太合理。以前保险公司不得不对他们收一样的保费，是因为不知道谁家 爱用油炸。现在保险公司可以这么干。问你可否在厨房安装一个

4、装置,每次用油炸就自动记录下来。 客户第一反应肯定是不同意，说这涉及到我的隐私。但如果Al预测足够精确，保险公司就 可以跟客户谈，说如果允许我装这个装置，你的保费可以降低25%。你说客户会不会接受？再比如，保险公司根据Al预测，觉得你家房子的水电管线有点老化了，容易出问题。 它可以主动找你，说我能不能给提供点补贴，你把你家的管线修缮一下？目前，保险公司还不愿意这么做，因为这首先意味着实际保费降低了一一保险公司更喜 欢加价而不是减价。但如果Al足够精确，保险公司就可以看到灾害切实减少了，理赔费用 一定会降低，那么它的利润是增加的。那这么做就有双重的好处，不但保险，而且减灾。而这一切都只有在你能把

5、账算得非常清楚的情况下才能实现。医院里的急诊室有个特别常见的状况是病人胸口痛。对这种情况医生必须判断是不是 心脏病，是心脏病就得赶紧处置。但问题是，急诊医生并没有很好的诊断方法。通常的做法是搞个正式的检查，而心脏病检查对患者是有害的。准确的测试需要用心导 管之类，会直接给身体造成一个创伤；又或者哪怕只是做个最简单的X光或者CT,也有辐 射。于是有两个经济学家，发明了一套Al诊断系统，能根据患者外表的几个症状指标预测 是不是心脏病、是否需要进一步正式检查。研究表明这套AI系统比急诊医生的诊断更准确。跟Al对比发现，很多不应该做有创检查的患者被急诊医生要求去做了有创检查。这似 乎可以理解，毕竟让患

6、者做检查医院可以多收钱。但是系统也发现，有很多应该去做检查的 病人，急诊医生没有让他们去做检查，而是打发他们回家了一一有的患者为此错过了治疗时 间，甚至导致了死亡。要这么说的话，如果改为用Al诊断，不但对患者大有好处，对医院也有好处。你的工 作流程不需要改变，你的诊断时间还减少了，你也没少收钱，对吧？可是事实证明，医院大多都不愿意采用AI。医院，是一种非常保守的机构。可能正因为有太多新技术等着医院去采纳，它很不愿意 采纳新技术。每采纳一个新技术都要重新培训医生、重新审议流程。而且新技术还有风险, 有时候测试时挺好的，一旦用上了，却又没有那么好。新技术还会影响各部门的权力分配, 有各种连带问题。

7、所以医院改革是最难的。但是如果医院可以系统性地采纳Al诊断，急诊室会是什么样 呢？某人感到胸口捕，打电话到医院。医院Al通过他对症状的描述，也许结合他身上智能 手表的读数，直接预测是不是心脏病。医生根据Al的报告，如果认为这个人没事，可以让 他根本不用来医院。如果判断这个人的确是心脏病发作而且很严重，就直接派救护车过去, 救护车上的医生还会携带能缓解心脏病的仪器,到病人家里先采取一些手段,争取抢救时间。这是对整个急诊流程的改变。在权力与预测这本书看来，任何组织都可以被看作是决策组织。书中搞了一个应用AI的战略方案，是从填一个表格开始一一1. Mission2. Decision3. Predi

8、ction4. Judgment表格的第一项是组织的核心任务，这个不变，有没有Al都是这个任务。然后把核心任务涉及到的几个决策都列出来，标记好这些决策是由哪些部门来做的。再把每一项决策分成预测和判断两部分，列出目前都是哪些部门负责这些工作。再考虑如果把预测都交给AL涉及到的各个部门，会受到什么影响按照这个思路 去考虑组织机构的变革。操作细节我们这里就不讲了，我们重点看趋势。从Al的点解决方案到系统解决方案不会过渡很长时间，因为点解决方案有一个驱动系 统解决方案的趋势。书里有个特别好的例子是开餐馆。对餐馆来说，准备食材是个关于不确定性的游戏。客 人只能点菜单上的菜，这给你提供了一定的方便，只要准

9、备特定的几种食材就行。但你会发 现客人点菜具有波动性，有一阵流行这个有一阵流行那个，食材消耗是不确定的。比如你每 周都订购IOO磅牛油果。有时候100磅太多了，没用完得扔掉；有时候又太少，客人点了这 道菜却没有。现在我们假设你用上了 AI, AI能精确预测下周大概需要订购多少牛油果。于是你有时 候一星期订30磅，有时候订300磅。你减少了浪费还保证了供应，你的盈利提高了。但是请注意，因为你的不确定性减少，你上游供应商的出货不确定性增加了。他很喜欢 你每周都订IOO磅，现在你变来变去，他的销售就产生了波动。他怎么办？他只好也用上 AIo以前他每周固定采购25000磅牛油果，现在他有时候订5000

10、磅，有时候订5万磅。那 你说他的上游会怎样？也得用Al以此一直推到种植牛油果的农民，也得用Al预测市场 波动才行。因为一家企业的波动而引起整个供应链的大幅波动，在供应链管理领域中这叫牛鞭效 应(BUIhYhiP Effeet)Jo牛鞭效应会导致库存增加、服务水平下降和成本上升等等问题。 这个思想实验告诉我们两个道理。一个道理是要用Al最好整个社会一起协调，大家都用AI。另一个道理是应用Al可能会在一时之间放大社会波动，我们最好小心行事。怎么减少Al对社会的震动呢？ 一个好办法是先模拟。讲个有意思的故事。美洲杯帆船赛是一项历史悠久的赛事,但是参赛队伍都很讲究科技。 人们一直在办法改进帆船的设计。

11、这里面有个很有意思的动力学，就是帆船设计变了，人操 控帆船的技术也得跟着变才行。你得找到操控这个新设计的最佳方法，才能知道这个设计到 底好不好。传统上，你设计出一个新型帆船，得让运动员先尝试用各种不同的方法驾驶它。运动员 要熟练掌握一个新方法是需要时间的，好不容易掌握了，还不知道是不是最好的。也许换个 设计、用另一套驾驶方法，效果会更好可是那么多搭配，你哪有时间一次次训练新方法 呢？这里创新的瓶颈是运动员。2017年，新西兰队跟麦肯锡咨询公司共同发明了一个新办法，那就是用Al代替运动员 试驾新帆船。LEG2of6HoW A BotNeW Zealand叩 TeVn coache：Pueg Aj

12、 inm Mhn案黑黑温黑堂a w设计好一个新帆船，先用Al模拟水手的操作，用强化学习的方法先把Al训练好，让Al找到驾驶这种船型的最佳方法。这个速度比人类运动员可快太多了。当然真正比赛中你不能让Al上场。但是找到船型和操控方法的最佳组合之后，可以让AI教人类运动员怎么驾驶帆船。就这样，运动员不用参加反复的试验，就学会了最佳操控 方法。这个故事的精神是有什么新方法可以先在模拟环境中演练。这其实也是蒂姆帕尔默 首要怀疑一书说的I虚拟地球的价值所在：有什么新政策，先在虚拟地球里测试一下， 看看是什么结果。事实上，就在2022年，新加坡已经搞了一个数字挛生体(Digital Twin)J, 一比一

13、复刻了一个虚拟新加坡。开发这套系统用了几千万美元。现在新加坡政府搞城市规划，什么 动作都可以先在虚拟新加坡里测试一下。比如如果新加坡要用Al管理交通，担心会不会对整个系统造成比较大的波动，就可以 先在虚拟新加坡里测试一下这个做法。现在的趋势就是从个别公司在个别任务上使用Al,到系统性地使用AI,到整个社会围 绕Al展开。Al会让我们的社会变得更聪明。在这个过程中，企业和政府部门都有大量的工 作可以做。而你的生活也会因此而改变。你能接受在家里做个油炸丸子都能影响房屋保险吗？你 会觉得Al对人的干预太多吗？如果Al的干预意味着你的保险费下降，生活更方便，财富更多，我想你会接受的。还是跟电力类比，如果将来到处都是AI,我们就可以忘记Al我们只要模模糊糊地 知道什么行为好、什么行为不好就行，而不必计较背后的数字。AI会自动引导我们做出更 多好的行为，也许整个社会会因此变得更好。