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这些旧认知,该变了!

这些旧认知,该变了!

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内容来源2022年11月22日,由机械工业出版社、南京大学商学院、领教工坊联合主办的“2022纪念彼得·德鲁克中国管理论坛”第二场《技术与管理》。

分享嘉宾:段永朝,杭师大阿里巴巴商学院特聘教授,信息社会50人论坛执行主席,苇草智酷创始合伙人。

注:笔记侠作为合作方,经主办方审阅授权发布。


见习笔记达人 | 琳茹
轮值主编 | 智勇 责编&值班编辑 | 青羊
 7107 篇深度好文:6290 字 | 17 分钟阅读

商业思维

笔记君邀您阅读前,先思考:


  • 数字世界,汹涌而来。你有没有想过数字世界里的基本问题是什么?和算法有关系吗?我们要怎么解决?

  • 伴随数字世界而来的第四次工业革命,是什么样子?它能从哪些方面彻底改变人类的生活?


(本期音频由倒映有声AI主播播报)

今天,非常高兴参加2022纪念彼得·德鲁克中国管理论坛。


虽然彼得·德鲁克去世有十多年了,但在今天这个数字时代,我们也需要用彼得·德鲁克的思想,看待数字世界的底层问题。


彼得·德鲁克的思想精髓是什么?我认为是他对人的关注。在这个数字技术日新月异的时代,我们更需要把注意力,集中在数字世界和人的关系上。


、这些年碰到的“黑科技”


科技一:AlphaGo


这些年,我们碰到很多“黑科技”,比如大家耳熟能详的AlphaGo(阿尔法围棋),2016年席卷整个围棋界,后来它又进化到了AlphaGo Zero。


但今天的AlphaGo,已经不下棋了,它进了生物领域,做生物的DNA折叠,叫AlphaFold。


科技二:GPT-3


两年前,一个叫OpenAI的人工智能公司,它给出了一个自然语言处理的算法,叫GPT-3。


它跟我们过去理解的算法都不一样,这个算法很惊人,参数量巨大,到了亿这个级别,有1750亿个参数。


这么多参数驱动一个强有力深度学习的算法,可想而知它将来在整个文本处理、图像处理、语音处理等方面,会有惊人的成就。


所以,有人预测在GPT-3这种大模型学习算法的推动下,将来写文章、写报道、写小说、写诗等,对机器人来讲都不在话下。


科技三:生物和量子计算领域


最近这些年,生物领域和量子计算领域也出现了惊人的进步。进一步的产业化、商业化,在可预见的未来,会给产业界带来非常重大的科技革命。


科技四:数字人


元宇宙的概念出来后,数字人的概念可以说是相当火热的一个落地场景。


不管是做主播,还是在新闻节目中报道,或者在综艺节目里扮演主持人,甚至在一些产业、一些企业的应用场景中,扮演一个智能客服,数字人也许会成为未来数字企业的标配。



二、对数字世界的深入思考


这些年的“黑科技”给我们传递了一个非常强烈的信息:未来已经来了,或者叫未来决定现在。


到底是谁的未来?是少数人的未来,还是绝大多数人的福音,它到底是怎么决定的?


这个问题的提出,是我受到德鲁克思想的启发。德鲁克认为技术是为人服务的,如果这里面没有了人,技术就可能变成一种异化的、奴役的力量。以人为本或者博雅艺术,是德鲁克思想的精髓。顺着思路,可以提出三个问题进一步思考。


这三个问题,其实我们在日常生活中或者现在的科技进步中,都已经感受到了。


问题一:人工智能的可解释


人工智能的可解释问题,是过去五年人工智能界自己意识到的重大问题。


人工智能产品,有很强悍的能力,很优异的表现,但它没有办法去解释。换句话说,它不能给出自己如何做以及为什么这么做的理由。


大家都知道人工智能的本领高强,但没有办法对这些人工智能的算法给出一些符合人类伦理原则,符合人类思维逻辑或者处事规则的合理解释,这是一个非常大的问题。


《深度学习理论原理》这本书,是三个年轻的科学家在过去两年的一个学习成果。可以看出,西方学者们都试图用“第一推动力”、“第一性原理”来解释深度学习,他们正在做这方面的努力,但人工智能的可解释问题,显然不是一蹴而就的,这是一个需要思考的问题。


问题二:如何理解“代码即法律,一切皆计算”


这个已经成了今天企业界、产业界和学术界共同热议的问题。


首先,这句话什么意思?


它的意思是说,将来可以把任何想象到的工作场景、生活场景、生产场景都转换成代码,甚至不只是生产环节,还包括质量监督、行为监测、行政执法,都纳入到代码算法的轨道上去。


第一句“代码即法律”,或者法律即代码、法律代码化,甚至法律代码化后可以获得对法律的重新诠释。所以第二句话叫“一切皆计算”。


这两句话有出处:第一个“代码即法律”,出自美国福特汉姆大学法学院的教授雷登伯格,他在20年前提出这种思想,说“代码即法律”,数字世界的人必须意识到这样一个现象已经出现,甚至必须意识到,这种未来就摆在面前。


“代码即法律”对我们的威胁,或者说影响在于,它突破了我们过去的认知。


过去我们认为,知识谱系一方面有自然的规律,另一方面掺杂了很多人对秩序的想象或者愿望。


如果把它代码化后,就会面临一个风险,这些代码可能掺杂了代码开发者、运营者或者是代码投资者的价值观。


在这个意义上,这种被凝结到代码中的伦理、规则、道德、法律、价值观将会强制的成为全体人遵存的行为规则,这是很大的问题。



第二个“一切皆计算”,出自图灵,计算机的创始人、计算机的鼻祖也是人工智能的鼻祖。丘奇是图灵的数学老师,另外一位多伊奇是一个物理学家,这三位放一起有了现在的“丘奇-图灵-多伊奇命题”。


学术界有一个“CTD原理”,或者叫“CTD命题”。命题,不是定理。换句话说,命题是未经证明的,你可以把它理解成一种猜想。


这个猜想内容是,所有人们可想象的现实计算过程,都可以用图灵机(当代计算机的逻辑原型)来实现。


这个命题给了很多工程师底气,为什么?因为命题如果被证实了,我们就可以把所有想象到的计算过程,都放在计算机里实现,并且认为这是合理的、合法的、正当的。


未来世界的建构逻辑,建立在近乎猜想的命题基础上,从此开始了它所向披靡的建设过程,掀起了一股又一股的建设热浪。


但大家有没有意识到,它仅仅只是一个猜想,仅仅表达了一种愿望,我们可以把所有的计算过程,放在图灵机里去实现。


但“可以”,代表“应当”吗?我们应当这么做吗?


这个问题,在今天我们享受着大量的数字成果的过程中被大大地忽略了,这是第二个需要思考的问题。


问题三:“黑灯工厂”的出现意味着什么


这些年,数字化带来了生产领域,制造领域的飞速变化,也传出了这样的声音。很多工厂为了大幅度降低成本,提高效率来适应这个飞速变化的时代,引进了大量的机器人、机械手臂、人工智能的算法装置、传感器等。


以至于,在过去的五年间,从欧洲、德国提出的工业4.0,到美国提出的数字孪生,以及中国提出的工业互联网,他们的底层逻辑都是:希望在未来能够建设一个虚实相间、虚实交融的数字世界。


在这个数字世界建设的过程中,势必会出现这样一个阶段——大量工厂变成“黑灯工厂”,即这些车间里,装配流水线上不再有工人,而是变成了一个个的机械手臂。


最近也有一些大集团成倍裁员的消息,他们的底气就来自“黑灯工厂”的出现。


“黑灯工厂”的出现意味着什么?一方面,它的劳动生产率会大幅度的提高,但另一方面,它会带来大规模的失业潮。


换句话说,机器再一次跟人争夺劳动岗位,机器再一次进入了过去属于人的领地。


一方面是技术进步的必然,但另一方面,人类对这个问题并没有完全准备好,我们并没有完全重新去思考劳动的含义,劳动对人意味着什么?



三、第四次工业革命的不同


1.速度与效率革命


我们在面对数字世界,所谓第四次工业革命到来的时候,需要思考一个深层次的问题,跟前三次工业革命做一个区分。


前三次工业革命,大家都认为从蒸汽机开始,到电力时代,到信息化、自动化时代,过去200年,人类经历了生产方式的巨大转型。


当传统的工业时代遭遇数字时代,进入第四次工业革命后,它已经发生了本质变化。


这个变化在哪里?


前三次只在速度和效率层面上提升,而第四次绝不仅仅停留在速度和效率层面。


我们知道,工业4.0或者工业互联网依然在速度和效率层面进一步提高了,可我们感觉到的速度和效率问题,已经不是第一位问题了。


那第一位问题到底是什么?是人的问题。


2.警惕经济学思想退化


前三次工业革命产生的经济学是传统经济学,所以最近也有一些学者认为在后工业时代、在数字工业时代,需要警惕经济学思想退化的问题。


美国一位经济史学家罗斯托,早年有一本著作,叫《经济增长理论史:从大卫·休谟至今》。


这本书里,他用很大的篇幅回顾了300年前,英国工业革命之后,经济学兴起的萌芽以及后来成为亚当·斯密经济学的一些主要思想基础,最后经过大卫·李嘉图到马克思,建立了现代的政治经济学的基本体系。


但罗斯托发现,在马克思后,西方经济学思想其实是一种退化的过程,退化有两个表征。


表征一,越来越数学化。


经济选择越来越跟数学挂钩,越来越讲究用数学计算来反映经济现实。这一点大家看的非常清楚。


表征二,经济学越来越收缩到一个专门的学问。


经济越来越强调增长和均衡,换句话说,马克思之后的经济学变成了宏观的、微观的“两分法”、关注市场、关注价格信号、关注交易、关注资源的匹配均衡以及关注福利、关注税收等等这些问题的专门学问。


在这里,人的问题被悄悄的掩盖起来。人的问题被掩盖后,特别在过去几十年来,伴随着信息技术和知识经济、数字经济的兴起,带来了很大的后遗症。


3.涓滴经济学


这个后遗症就是在80年代兴起的里根经济学、撒切尔经济学、自由市场主义经济学。


这种经济学的价值主张,通俗来说,叫涓滴经济学。下面这张图做了形象诠释。



只要你通过这种市场的自由交易,总可以实现财富的均衡分配。第一层,第二层,第三层总可以通过所谓财富的涓滴效应,达到财富公平,但这个过程在现实中是严重不符的。


现实中,财富的涓滴效应并没有发生。有人做过统计,100年前,在福特工厂中,如果一线工人的工资是100美元,那么CEO的工资大概是1000美元,十倍左右。


但在今天任何一个全球化的跨国公司、大集团中,恐怕一线工人的工资跟他的顶层CEO,董事会的董事长的工资差额,已经达到了几百倍之多。


这说明了财富的分配,已经严重扭曲到了令人瞠目结舌的地步。


如果仅仅把数字经济理解成一种速度的增长,一种增长模式的转变,或者一种效率的提升,这对数字世界关于人的价值实现是不符的。


4.普遍基本收入问题


为什么这些年来不管是欧洲还是北美,很多年轻学者们都在探讨普遍基本收入问题。


普遍基本收入这种理念,越来越成为数字世界里物质生产,或者物质消费,生活娱乐的重要支撑部分。


普遍基本收入说的是,通过绝对地给予一个人基本收入,以保障这个人的基本人权。换句话说,财富要在一定程度上满足人们的基本需要。数字经济已经面临了这样的挑战,它能不能满足所有人共享财富生产成果的普遍愿望?


5.从区块链看一瓶啤酒的新故事


先看传统的商业社会,啤酒是怎么消费的。



在传统的商业社会里,比方说啤酒十块钱,我们去店里拿手机扫码,这十块钱就到这个店家手里,你就可以把啤酒拿回去消费。


注意这十块钱的商业逻辑,一个月后,店家跟他的批发商结一次账,批发商三个月后,要跟生产厂结账。


你会发现,虽然你用的是手机支付,二维码数字支付,但支付逻辑,或底层商业逻辑并没有变化,跟100年前,200年前,300年前都是一样的,没有变化的是账期。


无论今天数字化发达到何种地步,我们看到的底层支付逻辑并没有发生根本性的变化,这就是问题所在。这说明了今天的数字世界,依然行走在传统工业经济思维的延长线上,这在未来一定是个问题。



我们想用真正的数字技术,改造数字世界的方方面面,还是要从底层开始突破。


所以我们要想象,区块链、元宇宙或者人工智能这些技术,真正用在数字世界的生产过程之后,能带来什么样的变化?

 

比方说,我们想象未来10年、20年以后,元宇宙、人工智能、区块链、数字货币已经非常成熟了,它们改造了生产过程、消费过程、交易过程。


这个啤酒还是十块钱,消费的过程没变,比如扫码支付,变化的是后面的过程。



这十块钱的啤酒消费后,钱并不是马上到小老板的手机里,而是分解成了很多块。比如它分解成了50个、100个小的支付项目:


瓶子盖两毛钱,它就到了这个瓶子盖的生产厂家手里;

啤酒瓶五毛钱,它就到了啤酒瓶的生产厂家手里;


这瓶啤酒上连接和分摊的电费是一分钱,它就会到电网公司那里;


这瓶啤酒上还有银行贷款利息的一笔钱,它会自动交给银行;


这瓶啤酒的诞生少不了生产线上装配工人的劳动,这笔钱也会自动进入劳动者的口袋里。


这意味着,一瓶啤酒在消费的刹那,这瓶啤酒上所凝结的物料、成本、劳动等所有碎片化的计量项目,都直接到达它该去的终点站,不需要经过所谓的资金逆向归集的过程。


这十块钱不需要在一个月后再给批发商,三个月后再给生产厂。


这个过程在过去实现不了,我们没有手段来做财富分配上的拆解。


但今天的数字技术,既然有这样的手段,就应该在第一时间拆解。不要等到资金不断逆向归集到老板口袋里,由老板再给员工发工资,再给生产厂家交付材料费用,再给银行交付贷款利息,通通不需要。


通过这个例子看到,数字世界一个非常重要、深刻的逻辑变化是从串联到并联。


什么是串联?


过去每个人的工资怎么发?工资是由这个月考核个人上个月的工作成果,按月发,或者是按工作量计件发工资。


可是发工资的过程,已经严重滞后于产品的生产和销售过程了。换句话说,分配个人劳动报酬,基本上跟生产、消费过程隔是绝和滞后的,这是过去我们缺乏合适的分配手段带来的。


今天有了数字技术后,这种串联的“先生产,后消费,再分配”的过程,就有可能转化成平行的并联过程——边生产,边消费,边分配。



换个角度设想,劳动者的收入也是碎片化,你每分钟都可以收到一个微小的支付量,手机“叮咚”响一下收了两毛钱,你的劳动成果随时随地被消费掉的刹那,就可以得到相应的报酬。


再举个例子,如果你是自由职业者,或者作家、新闻记者、摄影师等等。你的作品被人每欣赏一次都会给你付0.01元,每欣赏一次,每使用一次,都会为你付0.01元。


这叫微支付,这在过去是无法实现的。但今天在数字化手段面前,解决这个问题,在技术上不存在任何障碍。


数字世界,其实面临着更加深刻的变化,并不是我们过去想象中的那种单一的提高效率,加快速度。


四、小结:数字世界的3个基本问题


问题一:破除对技术的中立性


技术不再像过去那样中立了。我们有一个“菜刀理论”,意思是菜刀不杀人,人杀人,我们把问题归之于技术背后的人。


但今天的技术是智能化技术,智能化技术意味着它可以编程,可以代码化,可以写入价值观,写入伦理算法,然后变成算法伦理。所以技术丧失中立性。


这是现在数字世界面临的一个非常重大的挑战。


问题二:“效率和公平”的关系


传统的经济社会强调效率,认为公平只需要兼顾。有一句口号叫“效率优先,兼顾公平”。


过去我们也认为,共同富裕必须依赖物质的极大丰富,只有物质极大丰富后,稀缺不是问题后,才可能共同富裕。


这个认知在数字世界面前需要纠正。效率和公平问题是可以平行的、兼顾的,因为在技术上,已经有了同时解决效率和公平问题的手段。


问题三:人和机器的再分工


智能机器已经不仅仅是工具了。智能机器正在创造一个新的世界,将来在生产领域里,人可能要大幅度退出生产一线。


大量的生产岗位交给机器人,交给智能算法。无人工厂,无人农场,会是常态。


换句话说,人将会大幅度从劳动生产一线撤离。撤离后,人要做什么?做决策判断,做指导训练,做艺术创作。


整个数字世界的基本逻辑,由过去的创新逻辑变成了“边生产,边消费,边分配”的过程,这就是我总结的数字世界的三个基本问题。



数字世界还有一个底层挑战,就是需要我们想象“后天”。


我们不能凭借着工业时代的惯性向前冲,必须静下心来想想数字世界建成后的一个“后天”:我们需要面对什么画面?人和机器、人和世界、实体世界和数字世界之间结成了一种什么关系?


马克思的《共产党宣言》中有句话非常贴切,叫“一切坚固的东西,都烟消云散了。


这句话是鼓励我们,要多去打破思想的束缚,多去超越工业时代传统经济学思想、管理学思想对人头脑的束缚,多去想象“后天”。


想象“后天”是一件非做不可的事。我们只有认真地去想象,才能知道我们今天、明天,应该为“后天”做哪些准备。


这些想象也要跟彼得·德鲁克的思想串联,彼得·德鲁克在工业资本主义的早期和成熟期,就非常敏锐地洞悉到了人的需要。他认为所有的经济发展和社会发展,最终目的都是为了人的发展。


今天的数字世界依然如此,我们需要把眼光更多地关注到人身上,才能理解在数字世界里,我们将会面临什么样的宏伟蓝图,以及什么样的艰巨挑战。


*文章为作者独立观点,不代表笔记侠立场。


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