原書名:造局者
以思維造局迎戰數位變局
AI善於計算,但想解決問題
依然得靠人類獨有的思考架構
.怎樣跟另一半處得更好?
.怎樣讓老闆刮目相看?
.怎樣變得更健康、更有錢?
.新產品怎麼打破既有市場?
.如何運用社交網路提升競爭力?
.如何善用GPT、生成式AI創造打動人心的文案?
面對日常生活一連串的問題,我們總會利用一套思考架構,
先分析局勢,再做出決策。
由於不同的思考架構會導出不同的結論,連帶影響決策的品質,
所以選擇適合的思考架構就是成敗的關鍵。
可是我們在面臨重大挑戰時,往往不清楚自己用了怎樣的思考架構,
更沒有意識到,可以換一套架構來看待問題。
轉換不同思考架構是人類獨有的能力,
即使人工智慧(AI)、演算法計算的能力遠遠勝過人類,
那也是依照設計者建立出來的思考架構去執行命令;
一旦原先的思考架構不足以應付新來的挑戰,
仍需仰賴人類開拓、重設思考架構。
《超越AI的思考架構》告訴我們,在這個全球動盪的時代,
我們應該擴增自己的架構庫,以便因應各種問題,
用「因果思維、創造反事實、訂定限制條件」三項原則,
將事情看得更深、更遠、更透澈,找出理想的新思考架構。
作者簡介:
庫基耶(Kenneth Cukier)
《經濟學人》雜誌資深編輯,《經濟學人》每週科技播客Babbage主持人,牛津大學賽德商學院副研究員,《大數據》作者之一。
麥爾荀伯格(Viktor Mayer-Schönberger)
全球知名的英國牛津大學網路研究所教授,哈佛大學甘迺迪學院貝爾法科學與國際事務中心研究員,《大數據》系列書籍的作者。
德菲爾利科德(Francis de Véricourt)
歐洲管理科技學院教授,決策、模型暨數據中心主任,專精於管理科學和機器學習。
譯者簡介:
林俊宏
臺灣師範大學翻譯研究所博士。喜好電影、音樂、閱讀、閒晃,覺得把話講清楚比什麼都重要。譯有《人類大歷史》、《人類大命運》、《21世紀的21堂課》、《大數據》、《大數據:教育篇》、《大數據:隱私篇》、《大數據資本主義》、《我們可以選擇的未來》等書。
章節試閱
(節錄自本書第一章)
你相信機器?還是相信暴民?
思考架構的價值與力量,目前正遭到質疑。世界各地的民眾不再相信人類的認知能力,反而相信各種否認心智模型的方法。有一種人開始相信機器,也有一種人開始相信暴民—粗暴的正義、簡單的答案。
第一種人就是超理性主義者,他們很重視事實,推崇理性,相信一切問題只要靠著資料與演算法都能解決,也喜歡不靠人類思考而訴諸人工智慧。這種人可不是只有一小群等著迎接奇異點(singularity,電腦比人類更聰明的那一刻)的科技咖,而是有愈來愈多人,希望科技能夠帶來那種人類似乎無法做到、超然物外、完全客觀理性的決策。在這些人眼中,雖然人類未來仍然大權在握,但日常小事的判斷都將交由機器來處理。
要開車去印度德里嗎?要在德國柏林打擊犯罪?想在中國武漢送貨?種種需求,都有特定演算法能夠滿足。隨著科技發展,許多人希望能用AI來治癒那些人們無法解決的社會弊病,讓人類就此走出如今這種非理性的黑暗,讓理性帶來光明。支持者謳歌AI的潛力,認為AI能讓人類親手將決策交給電腦。
但也有一批反對聲浪同樣強大的情感主義者,認為人類已經太過理性,太過依賴資料以及冷酷無情的分析。他們相信,人類的核心問題絕不是情感太過,反而是情感不足;人類之所以覺得不快樂,是因為並未充分依賴自己的直覺與本能。情感主義者希望能找到志同道合的一群人,建立共同連結,而且清楚劃分「自己人」與「外人」的界限。像這樣的情感尋根,彷彿是在呼籲要接受「非理性」本來就是人性核心的一部分。
我們可以看到,無論左翼右翼、工業化的民主國家或發展中國家,都出現了這些現象。一方面,右翼平民主義是一大推手,他們比較喜歡看到政府強力出擊,而不是老說還在評估證據。這種情況下,治理靠的是感覺,領導靠的是情緒,各種決策也是出於自身相信什麼叫做正確。另一方面,就算是在左翼的社會裡,如果行動主義者想讓批評他們世界觀的人閉嘴,或是要讓異議份子失去合法性,也會出現訴諸情感的說法。
我們確實是到了最近,才面臨AI功能日益強大的景況;但背後根本的問題已有數百年之久。理性與感性、人為與自然、深思與直覺,這些兩端之間的拉扯早已形塑了我們的生活、我們的社會。
在十七世紀,法國哲學家暨數學家笛卡兒呼籲我們:該過著講求理性、秩序與證據的人生。巴黎許多公園的設計呈現完美對稱,足以讓我們見識到笛卡兒的影響力。
而在一個世紀後,哲學家兼政治評論家盧梭則是提出另一種呼籲:相信自己的感覺和直覺,要向內心的自己尋求答案。盧梭寫道:「我這輩子做過的所有壞事,都是思考下的結果;而那少數我做過的好事,則是衝動下的成就。」這個世界就是充滿著各種模糊感受、激情與食慾;偶爾噴發的暴怒正是人性的展現,情有可原。英美兩國許多都市裡的公園,都把景觀刻意設計得像是一片蔓生的自然狀態,恰恰在無意間附和了盧梭的觀點。
到了二十世紀的企業,也可以看到同樣的二分法。美國管理學家泰勒(Frederick Taylor)提出了深具影響力的科學管理理論,目標正是要把企業營運的各方各面都加以量化。管理人員配備著馬表和記事板,在工廠廠區四處走動,確保生產力維持高檔。但到了二十世紀末,奇異公司(GE)的執行長威爾許(Jack Welch)能言善道,成就有目共睹,而他的商業自傳英文書名一語道破,說他就是「出於直覺」(Straight from the Gut)。
AI沒有提出思考架構的能力
要我們在做決策的時候,否定那些線性、充滿事實的理性,而訴諸歡樂與人性的情感,這種做法其實也有幾分道理。畢竟,並不是所有的事都能簡化成數據或是有邏輯的公式。然而這種想法並無法解決問題,只能美化問題;這種想法能夠拆解、卻無法構建。在過去半個世紀,心理學家與行為經濟學家已經蒐集了大量的實驗證據,指出在大部分情況下,靠直覺做決定的結果就是比較差。順著直覺走、做著自己覺得對的事,確實或許可以給心裡帶來一絲溫暖,但卻無法有可行的策略來解決眼前的挑戰。
同時,雖然AI似乎可能做出比人類更好的決策、偷走人類的工作,但電腦和演算法並沒有提出思考架構的能力。AI很懂得如何回答別人提出的問題;但是造局者(思考架構的能手)則是懂得如何提出前所未見的問題。電腦只能在實際的世界運作;但人類能夠生活在架構擬想出來的世界當中。
以棋類遊戲為例,電腦在這個領域表現優異,深受讚許,但即使如此,也仍有不足之處。就連熟悉來龍去脈的人,也可能會抓錯整件事的重點。
2018年,谷歌DeepMind推出了AlphaZero系統。這套系統學習西洋棋、圍棋和將棋的時候,人類教它的只有規則,其他完全只靠著與自己對弈。AlphaZero僅僅花了短短九小時,和自己下了四千四百萬盤西洋棋,便擊敗了當時全世界最優秀的西洋棋程式Stockfish。而在各棋類大師和AlphaZero下棋的時候,也為AlphaZero怪招百出的走法大感讚嘆。超過一世紀以來,西洋棋界對於西洋棋的基本概念和策略(像是各棋子的價值與陣型)其實已有大略的共識,而AlphaZero則會走出各種極端走法,會為了機動性而放棄陣型,而且棄子簡直毫無猶豫。AlphaZero就像是為西洋棋想出了一套全新的策略。
只不過,事實並非如此。
AI系統無法自己「想」出任何事,既無法構想出心智模型,也不懂類推、不會解釋。無論對我們、或是對AlphaZero自己而言,AI都是一個黑箱。真正能研究這些走法,說這是什麼陣型、那又是為何棄子的,其實都是人,不是AI。是人類為AlphaZero的舉動構思出了思考架構,讓我們得以解釋這些舉動,進而擴大應用到其他層面。因為我們能夠把AI做得好的事,轉成種種抽象概念,也就能讓人類變得更聰明。但說到要欣賞這些教訓、應用這些教訓,AI自己絕對無法做到。
(節錄自本書第一章)
你相信機器?還是相信暴民?
思考架構的價值與力量,目前正遭到質疑。世界各地的民眾不再相信人類的認知能力,反而相信各種否認心智模型的方法。有一種人開始相信機器,也有一種人開始相信暴民—粗暴的正義、簡單的答案。
第一種人就是超理性主義者,他們很重視事實,推崇理性,相信一切問題只要靠著資料與演算法都能解決,也喜歡不靠人類思考而訴諸人工智慧。這種人可不是只有一小群等著迎接奇異點(singularity,電腦比人類更聰明的那一刻)的科技咖,而是有愈來愈多人,希望科技能夠帶來那種人類似乎無法做到、...
目錄
第1章 決策
建立思考架構和能否做出好決策,息息相關
第2章 建立思考框構
建立思考架構是人類的核心能力,AI無法模仿
第3章 因果關係
人類會推斷因果,而又常常出錯;但這其實是好事
第4章 反事實
想像另一個現實,能讓我們在這個現實表現得更好
第5章 限制條件
為無限加上限制,反而有助於引爆創意和創造力
第6章 另啟思考架構
有時候就是該切換架構,或是創造新的思考架構
第7章 學習
擴充架構庫、勤於認知採集、實行白紙策略
第8章 多元性
擁抱變化、運用教育、鼓勵遷徙、容許摩擦
第9章 警惕
我們要避免思想僵固;我們需要機敏的心智
思考架構使用手冊
誌謝
注解
第1章 決策
建立思考架構和能否做出好決策,息息相關
第2章 建立思考框構
建立思考架構是人類的核心能力,AI無法模仿
第3章 因果關係
人類會推斷因果,而又常常出錯;但這其實是好事
第4章 反事實
想像另一個現實,能讓我們在這個現實表現得更好
第5章 限制條件
為無限加上限制,反而有助於引爆創意和創造力
第6章 另啟思考架構
有時候就是該切換架構,或是創造新的思考架構
第7章 學習
擴充架構庫、勤於認知採集、實行白紙策略
第8章 多元性
擁抱變化、運用教育、鼓勵遷徙、容許摩擦
第9章 警惕...