把直覺外包給AI做決策真的可行嗎?利與弊一次看|《直覺鍛鍊》
在人工智慧逐漸滲透生活的時代,我們的思考與學習能力也面臨新的挑戰。AI能幫助我們追蹤偏見、修正錯誤決策,甚至提醒我們避免衝動行為。但同時,把決策過度外包給AI,可能讓我們的「生物直覺」逐漸退化。透過《直覺鍛鍊》提出的科學方法,我們能更好地理解直覺與人工智慧的關係,找到一種平衡...
在人工智慧逐漸滲透生活的時代,我們的思考與學習能力也面臨新的挑戰。AI能幫助我們追蹤偏見、修正錯誤決策,甚至提醒我們避免衝動行為。但同時,把決策過度外包給AI,可能讓我們的「生物直覺」逐漸退化。透過《直覺鍛鍊》提出的科學方法,我們能更好地理解直覺與人工智慧的關係,找到一種平衡...
退休後,很多人反而因為金錢、家庭和健康而感到更焦慮。理財作家嫺人在《有錢到老後》中提醒我們,不必事事追求完美,也不必跟別人比較,而是學會在有限的資源與時間裡,做出最智慧的選擇,享受每一次旅行、每一段陪伴,讓人生變得更自在、有溫度。
犯罪推理小說家布朗(Rita Mae Brown)曾說:「所謂精神錯亂,就是把同樣的事做了一遍又一遍,卻期待能有不同的結果。」
圖片來源:Unsplash
哲學家卡普蘭(Abraham Kaplan)在1964年出版的《探究的行為》(The Conduct of Inquiry)中提出所謂的「工具定律」(the law of the instrument):「給小男孩一把鎚子,他就會覺得遇到的所有東西都該敲一敲。」
卡普蘭這則有趣而令人難忘的定律,並不是出自於觀察木匠家庭的孩子,而是出自於觀察科學家。他發現,科學家思考問題的方式,常常會剛好能夠符合自己最精通的那種研究技術。
會這麼做的不只有科學家。大多數人思考問題的方式也會符合自己的「鎚子」,也就是符合自己喜歡的工具或分析觀點。有時候,這些預設的解決方案實在行不通,就會逼得他們得要重新考慮自己使用的方法。
但另一種情況的結果可能更糟:他們選擇的解決方案確實有用,但因為不假思索就將這把鎚子當作預設值,也就錯過找出更好的辦法。
有一次,我在巴西和一群資深主管合作就碰過這樣的例子。當時這群主管被要求為執行長提供點子,希望提高公司的市值。
這群主管運用他們的財務專業知識,迅速列出各種可能影響股價的因素:本益比、債務比、每股盈餘等等。然而,執行長早就知道這些因素了,而且並不容易操縱,於是這群主管感到有些挫折。
但當我提示他們不妨把視角拉遠、想想自己的問題框架是否缺了什麼,一些新點子很快就出現了。
(如果你也想試試,可以在此先暫停一下,猜測這群人最後想出什麼辦法。提示:這項見解最後是由人資主管提出的。)
這位人資主管提的問題是:「平常是誰在負責聯絡分析師?」市場分析師打電話給公司要資料時,公司一般派出的是比較資淺的員工,但這些人並沒有受過與分析師對話的訓練。一發現這個問題,整組人立刻知道自己為執行長找出新的切入點。
這個故事的另一項重點,在於點出邀請外部人士參與「重組問題框架」有多重要。因為股價表面上看來顯然是個財務問題,開會討論時也就可能只會請財務領域的員工與會。
但當時就是因為決定邀請人資主管(非屬財務領域)與會,才讓大家得以跳出財務的框架、從以人為本的觀點進行思考。
然而,光是讓房間裡有其他領域的人在場還不夠,你必須主動積極邀請他們提出其他的框架。想做到這一點,一項有效的辦法就是運用「拉遠視角」的策略,探討現在還欠缺什麼。
先把鎚子放下
對於卡普蘭的工具定律,我快速補充一點:有個預設的解決方案,其實不一定是壞事。雖然有時候,盲目使用預設方案確實會有問題(像是只有一次解決問題的機會,或是如果出錯有可能造成傷亡),但除此之外,抓起自己最熟悉的鎚子不一定總是個錯誤。
恰恰相反,我們之所以會偏好某項工具,常常正是因為這項工具在過去實在好用,輕鬆解決大部分的問題。而面對一個不熟悉的問題,用自己最熟悉的工具來處理,是個完全合乎邏輯的辦法。
真正出錯的地方是在鎚子顯然已經沒用之後,還堅持敲個不停,像是「我的另一半每次出門總是拖拖拉拉搞到快要遲到,我再怎麼大吼大叫也沒用。我下次或許應該要繼續大吼大叫。過去的50次失敗,有可能只是統計上的問題而已。」
如果你已經反覆運用自己偏好的方式,但問題仍然無法解決,很有可能就是你該改變對這個問題的思考框架了。犯罪推理小說家布朗(Rita Mae Brown)曾說:「所謂精神錯亂,就是把同樣的事做了一遍又一遍,卻期待能有不同的結果。」
【書籍資訊】
《你問對問題了嗎?》
出版日期:2020.12.25