## AI专题7：更聪明的社会

《权力与预测》这本书是不到半年前刚出版的，但是完全没讲像ChatGPT这样的「生成性」AI，可能作者没预料到生成性AI会这么火爆。这本书对AI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，AI的预测能让社会更聪明。

前面我们讲了，普及AI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。

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我听说最近因为AI替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AI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AI。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去现场查看——你自己拍张照片发过来，AI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。AI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——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AI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AI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——保险公司更喜欢加价而不是减价。但如果AI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账算得非常清楚的情况下才能实现。

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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AI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AI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——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AI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。

所以医院改革是最难的。但是如果医院可以系统性地采纳AI诊断，急诊室会是什么样呢？

某人感到胸口痛，打电话到医院。医院AI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AI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。

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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——

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表格的第一项是组织的核心任务，这个不变，有没有AI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AI，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。

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从AI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100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100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AI。

以前他每周固定采购25000磅牛油果，现在他有时候订5000磅，有时候订5万磅。那你说他的上游会怎样？也得用AI……以此一直推到种植牛油果的农民，也得用AI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（Bullwhip Effect）」。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AI最好整个社会一起协调，大家都用AI。

另一个道理是应用AI可能会在一时之间放大社会波动，我们最好小心行事。

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怎么减少AI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。人们一直在想办法改进帆船的设计。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AI代替运动员试驾新帆船。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2023031520/1802689156002972292/031520.png)

设计好一个新帆船，先用AI模拟水手的操作，用强化学习的方法先把AI训练好，让AI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AI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「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「数字孪生体（Digital Twin）」，一比一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AI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。

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现在的趋势就是从个别公司在个别任务上使用AI，到系统性地使用AI，到整个社会围绕AI展开。AI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AI对人的干预太多吗？

如果AI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AI——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。

《权力与预测》这本书我们就说到这里。最近AI突飞猛进，新思想层出不穷，我们这个专题会继续下去，但是也许会不定期推出，请继续关注。

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### 💡 精华要点
- 1.要用AI最好整个社会一起协调，大家都用AI。
- 2.应用AI可能会在一时之间放大社会波动，我们最好小心行事。
- 3.减少AI对社会震动的好办法是先模拟。
- 4.现在的趋势就是从个别公司在个别任务上使用AI，到系统性地使用AI，到整个社会围绕AI展开。AI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。
