專家將淪為數(shù)據(jù)模型的助手

安德魯·麥卡菲

我們正處在第二個機器時代，這個時代有一條簡明法則：隨著數(shù)據(jù)量增長，人類判斷的重要性應(yīng)當降低。

這個論斷聽起來像是異端邪說，對嗎？如今的管理教育，很大程度上是在教人們?nèi)绾闻袛啵和ǔＪ峭ㄟ^大量案例研究及其他實例展示，讓他們能夠在成為領(lǐng)導(dǎo)之后，按照案例中得出的經(jīng)驗，胸有成竹地為企業(yè)領(lǐng)航。在商學院內(nèi)外，我們都被告知要相信自己的本能直覺，在眨眼間作出精確的評判。

這是當今商業(yè)世界（甚至可能是整個世界）中危害最大的謬見。正如我從前寫過，人類相信直覺有道理，但也常常出錯。在決定囚犯能否獲得行動自由方面，由人組成的假釋委員會，遠遠比不上簡單明了的方程式；訓練有素的病理學家診斷乳腺癌的能力，比不過圖像分析軟件；采購專家挑選供應(yīng)商的能力，不如直接的計算規(guī)則；預(yù)測最高法院某一年案件投票結(jié)果時，美國頂尖法律學者敗給了一套靠數(shù)據(jù)作判斷的決策規(guī)則。

這樣的例子不勝枚舉。心理學家保羅·米爾（Paul Meehl）對人類專家和算法進行比較研究已有近60年，他的一句話可以總結(jié)這些無處不在的例子。他在職業(yè)生涯的終點總結(jié)道：“社會科學展現(xiàn)出如此大體量的多樣的量化研究，得出的觀點空前地一致。當你縱覽上百項預(yù)測調(diào)查，從足球比賽結(jié)果到肝病診斷無所不包；當你幾乎想不出幾個能證明人類醫(yī)師具有微弱優(yōu)勢的研究結(jié)果時，是時候作出一個面對現(xiàn)實的結(jié)論了?！?/p>

所謂“面對現(xiàn)實的結(jié)論”，就是我們應(yīng)當把許多瑣碎且間接的決定、預(yù)測、診斷和判斷交給算法，對于這樣做是否會帶來更好的結(jié)果，答案已無可爭辯。

面對這些證據(jù)，當代專家的典型回應(yīng)是：“我知道數(shù)據(jù)和分析的重要性，所以，我作決策的時候參考了它們?！甭犐先ズ軐?，但實際上錯得一塌糊涂。再強調(diào)一次，研究結(jié)果很清晰：當專家將自己的判斷用于數(shù)據(jù)驅(qū)動的算法或數(shù)學模型（換句話說，當他們再猜一次時），他們做得比單用算法決策糟糕得多。社會學家克里斯·斯尼德斯（Chris Snijders）說：“你通常會以為，專家有了數(shù)據(jù)和分析作輔助，這種情況介于算法模型和專家個人判斷之間，應(yīng)取兩者之長。但這樣還是遠不如單獨用數(shù)據(jù)模型作出的判斷?！?/p>

如果我們將輔助關(guān)系翻轉(zhuǎn)，讓專家輔助數(shù)據(jù)模型，而不是讓數(shù)據(jù)模型服務(wù)于專家決策，情況就會大為改觀。如果我們把專家的主觀看法量化、輸入數(shù)據(jù)模型，判斷質(zhì)量通常會有所提升。因此，病理學家估計，癌癥發(fā)展階段的信息可以被輸入圖像分析軟件，法律學者對于最高法院會如何判決下個案子的預(yù)測，將會提升模型的預(yù)測能力，等等。如伊恩·艾瑞斯（Ian Ayres）在他的著作《超級咀嚼者》（Super crunchers）中所言：“不是讓數(shù)據(jù)服務(wù)于專家的選擇，而是讓專家服務(wù)于數(shù)據(jù)機器。”

毫無疑問，對多數(shù)組織來說，這將是一項艱難的轉(zhuǎn)變。如今大多作決策的人都認為，自己非常善于決策，至少肯定比冷冰冰、一根筋的算法做得好。他們還認為，將大部分決策權(quán)轉(zhuǎn)交給機器，將削弱自己的權(quán)威和價值。第一條看法很明顯是錯誤的，第二條錯誤的程度大幅度降低。

那么，如果進行改變，專家和算法之間的大反轉(zhuǎn)真的會實現(xiàn)嗎？我們的機構(gòu)、經(jīng)濟和社會能從中獲益嗎？這需要透明、時間以及我們需要承擔的后果。透明能夠讓人們看清“專家”的判斷有多差；時間讓這一新鮮事物傳播、沉淀；承擔后果讓我們極度小心，避免決策失誤，度過痛苦但又必不可少的轉(zhuǎn)變期。

上文中假釋委員會的例子，已經(jīng)具備了上述三點。艾瑞斯說：“過去25年，18個州改變了它們假釋制度中的量刑指南，那些保留了假釋委員會的州也調(diào)整了系統(tǒng)，越來越依賴于對再犯罪風險的評估計算。”

假釋決策失當會給公民帶來不良后果，因此，由人進行裁決的假釋委員會逐漸被淘汰，是件值得慶幸的好事。商業(yè)世界中的競爭，尤其是來自用數(shù)據(jù)武裝自己的對手的競爭，會讓較差的決策者品嘗決策失當?shù)目喙?。我不知道這一天會在什么時候到來，但我非常確定，由數(shù)據(jù)主導(dǎo)的企業(yè)，將從仰賴專家的企業(yè)手中贏得市場份額、顧客和利潤。