读共生：4_0时代的人机关系03人机合作的状态

1. 问题

1.1. 科技公司面临的真正挑战是预测其创新技术一旦进入我们的日常生活之后可能会像连锁反应一样引起哪些计划外后果，并通过直观的设计解决这些问题

• 1.1.1. 计划外的后果也是成本

  • 1.1.1.1. 有必要对它们加以全盘考虑

1.2. 通过机器接受教育的儿童会逐渐丧失一些至关重要的社交技能

1.3. 在自动化程度越来越高、越来越以数据为中心的医疗保健系统中，数据和隐私信息泄露的风险有所增加

1.4. 公共安全领域对智能技术的应用可能会造成监控密布的结果，从而对个人自由构成一定威胁

1.5. 客户服务行业的用人岗位将被机器取代

1.6. 社交生活受到侵蚀，人们与为自己提供服务的机构之间在情感上变得疏远

1.7. 更高效的业务协作可以大大减少摩擦，从而大大减少不同想法之间的冲突碰撞，由此可能会导致创新步伐放缓

1.8. 制造业部门用人岗位锐减

1.9. 问题1：现在进行（或不进行）……（某一计划）的成本是什么？

1.10. 问题2：这一选择以后会造成哪些后果？

1.11. 问题3：到时再解决这一问题，而不是现在就解决，成本会更高还是更低？

1.12. 找出相应的解决方案来解决技术设计盲点可能造成的后果（即成本）​，这种做法是有利可图的

• 1.12.1. 在创新进程的早期阶段，这一过程可以在设计和功能方面开辟全新领域

• 1.12.2. 很容易转化为市场优势，因为即使成为某个类别中的先行者，也未必意味着能够长期处于领导地位

1.13. 理想的创业型问题解决模式并不是：看到问题，构建解决方案，然后将这个解决方案变现

• 1.13.1. 理想的创业型问题解决模式是：看到问题，构建正确的解决方案，最大限度减少计划外后果，然后将这个解决方案变现

2. 三种技术原型

2.1. 对于分析师来说，最麻烦难搞的挑战之一是如何将复杂情况变得简单

2.2. 老大哥

• 2.2.1. 《1984》

• 2.2.2. 代表了那些对于个人自由、隐私权和个人安全有威胁的技术

• 2.2.3. 所采用的技术可以收集你的相关数据、分析你的行为、跟踪你的活动、在网上关注你，每当你从监控设备前经过时，​“老大哥”应用会将你识别出来，或是阅读你的私人消息

  • 2.2.3.1. 与“老管家”技术应用完全相反

• 2.2.4. 在本质上具有很强的欺骗性、剥削性和恶意

2.3. 老母亲

• 2.3.1. 代表了那些本意或许是好的，但可能会专横地侵扰用户的技术，就像对孩子管得太多、过于热心的家长一样

• 2.3.2. 目标是照顾好你，却未必会征求你的许可

2.4. 老管家

• 2.4.1. 代表了那些按照人类用户的条件全心全意为他们服务，不会侵扰用户、不会泄露隐私信息并且痛点很少的技术

• 2.4.2. 智能自动化带来的效益、数据安全（和用户隐私）管理，以及如何以直观而和谐的方式将智能技术整合到日常生活中

• 2.4.3. 应用往往会以数字助理或机器人等形式出现，这些数字助理或机器人能够为其人类用户执行非常有用的任务

• 2.4.4. 可以帮助用户提高生产力、加快任务完成速度，甚至可以提升工作质量

• 2.4.5. 可以帮助忙碌的白领回复电子邮件、管理会面预约、将语音邮件转成文字、生成报告、研究某个话题、订机票、分析数据、安排车辆保养时间

  • 2.4.5.1. 任务都服从用户的命令，并且非常轻松省力

• 2.4.6. 可以帮助蓝领工人创建、同步和管理复杂的车队日程表和工厂

• 2.4.7. 实时以可视化方式呈现多层系统和物流信息

• 2.4.8. 在出现特定类型的维护和生产问题时自动向手机发送警报

• 2.4.9. 根据新员工的需求为其推荐和提供相应的培训

• 2.4.10. 可以帮助用户规划和管理日常事务、订购食品、拨打电话、设置会面预约、调节家中空调温度、播放音乐、搜索电影、管理家中安防系统

• 2.4.11. 管家或个人助理能做的大部分事情，​“老管家”技术也能实现，并且能较好地保护用户隐私

2.5. 由于大多数人机合作关系都应该以“老管家”这类技术为基础，区分“老大哥”​“老母亲”和“老管家”技术就成为一项至关重要的能力

3. 颠覆式变革

3.1. 人类文明的颠覆性变革都是由需求引发的

• 3.1.1. 长期存在的水患为人类修建堤坝和人工水渠提供了动力和灵感

• 3.1.2. 瘟疫为人类发现疾病的治疗方法乃至发明疫苗和药物提供了动力和灵感

3.2. 从人类打造的第一件工具到精妙的人工智能产品，人类打造机器的目的永远是帮助自己实现目标

3.3. 人类会本能地找出问题和痛点，然后设计出某种解决方案来克服它们

• 3.3.1. 当人类的主要痛点是饥饿时，我们发明了种植作物和控制食物供应的方法

• 3.3.2. 当人类的主要痛点是干渴和干旱时，我们发明了挖掘更深的水井以及更高效地灌溉作物的方法

• 3.3.3. 当人类的主要痛点是安全时，我们发明了围墙、武器和防御策略，让威胁无法靠近我们

3.4. 解决问题这件事，人类一直都在做

• 3.4.1. 我们解决了昨天困扰我们的问题之后，就会着手解决今天困扰我们的问题，并且心里清楚：解决了这些问题之后，明天还有更多问题等着我们

• 3.4.2. 在每一次迭代中，我们的工具都变得更好用，机器变得更高效，系统变得更加智能和自动化，因为我们也会通过这种方式帮助我们的工具解决它们自身的问题

• 3.4.3. 从中领悟的主要道理不是人类的聪明才智没有界限，也不是人类通过创造机器来解决问题、改进结果以及设法提高做事效率这件事有着悠久的历史，而是人类总是使用机器来通过某种方式增强我们自身的能力

• 3.4.4. 并不是单纯为了解决问题，而是为了有效赋能，让我们与没有发明我们与之建立合作关系的机器时相比，或者与发明之前相比，具备更强大的能力

3.5. 在“效率”​“速度”和“规模”等各种层次的表现之下，无论我们通常会将何种可衡量的实际收益归功于人机合作关系，其中都藏着一个真相：各种人机合作关系存在的首要目的都是让人类有限的能力得到增强

3.6. 机器会取代我们吗

• 3.6.1. 答案至少在一定程度上取决于机器究竟是曾经为了完全取代我们而生，还是主要为了增强我们的能力而生

• 3.6.2. 在历史上的绝大多数时间里，机器起到的主要作用还是增强我们的能力并将我们解放出来，让我们能够利用最宝贵的资源—时间，来做更多事情

3.7. 推动颠覆式变革和人类进步的从来都不是“人机对立”​，而是“人机合作”

4. 人机合作未来

4.1. 预测性建模工具可以帮助组织机构规划项目并最大限度减少投资风险

4.2. 医师已经开始与人工智能产品合作提升诊断的准确性并减少事与愿违的治疗结果

4.3. 事务繁忙的企业高管已经在利用数字助理和专门的机器人来自动完成一些耗时的行政任务

4.4. 高层决策者已经在运用多种智能分析产品对数据进行梳理并结合相关背景进行数据分析，然后将分析结果转化为洞察力

4.5. 精妙新工具的力量并不在于取代人类，而是在于帮助人类在工作中节省时间、减少出错、提高成效

• 4.5.1. 简而言之，就是增强人类的能力

4.6. 如果只有提高运营效率这一个目标，那么机器的确往往比人类更高效，尤其是在执行重复性任务或是可预测的任务时

• 4.6.1. 大多数任务—或者说，大多数工作，并不具有重复性或是可预测性

• 4.6.2. 如果某项工作需要人们进行社交和协作，或需要以创造性方式解决问题，或要求相关人员具备领导力、灵感、直觉以及随机应变能力等素质，那么机器可以协助人类，但无法取代人类

4.7. 单纯提高运营效率算不上是进步，远远算不上

• 4.7.1. 进步还在于，并且可能主要在于想象力、创新能力、颠覆性变革以及富有创意的调整方式，而在这些方面，无论多么精妙的机器都无法超越人类

4.8. 世界上的天才、远见者、创新者、领导者，目前都无法被机器取代

• 4.8.1. 史蒂夫·乔布斯(Steve Jobs)、埃隆·马斯克(Elon Musk)、杰夫·贝索斯(Jeff Bezos)、萨提亚·纳德拉(Satya Nadella)或桑达尔·皮查伊(Sundar Pichai)

• 4.8.2. 斯蒂芬·霍金(Stephen Hawking)、史蒂文·温伯格(Steven Weinberg)、彼得·希格斯(Peter Higgs)或弗里曼·戴森(Freeman Dyson)

• 4.8.3. 玛格丽特·阿特伍德(Margaret Atwood)、多丽丝·莱辛(Doris Lessing)、托妮·莫里森(Toni Mor-rison)或弗吉尼亚·伍尔芙(Virginia Woolf)

4.9. 改变世界的力量，推动世界和人类前进的力量，是天赋、远见、创新和领导力，而不是重复性任务的效率提升、计算速度的加快或实时语言处理

• 4.9.1. 机器旨在自然而然地弥补人类的局限性

4.10. 人机合作关系有机会创造均等机会：任何事情都有望通过让人类与机器合作执行某项任务或追求某个结果来得到改进