3个问题，1套非技术人员的AI方法论 | 哈佛商业评论最新热文

雷刚 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI

这是一篇写给非技术人员的AI专栏。

给那些有意在公司组织、管理中寻求高效的人，那些希望走向管理岗位的人。

这篇《哈佛商业评论》最新推荐的热文，来自一位叫Emma Martinho-Truswell的战略咨询专家，她是“牛津洞见”的联合创始人及COO，他们这家公司就是专门为政府和企业提供AI、数据方面的咨询建议的。

更早之前，Emma还在澳大利亚国务院任职，给墨西哥提供数据方面的“国策”建议。

所以对于AI时代的“生存法则”，她有整一套宏观到微观的思考。

艾玛说，很多人被现在的铺天盖地的AI报道和进展吓到，很容易走向两种极端。

一种极端是科幻式的，认为影视作品中的AI会马上到来，而且对于未来很悲观。另一种极端是认为AI只是技术人员才该关心。

但是如果心态更谦虚一些，了解更多AI的原理和内核，即便不是技术从业者，对个人、对组织的帮助都迫切而重要。

比如作为一个经常管理团队出差的财务总监，使用了机器学习的软件让工作变得更简单。软件能从收据中就智能提取商家的名字、金额、税收，以及可能的费用分类，大大节省了时间和效率。

所以懂AI原理的人，或许能更有效地找到新时代的工作方法，也能进行更高效的管理。

大家往往以为AI只是一种计算机方法，但就目前的发展阶段来说，有一些大众性的误解：只有那些聪明的数学、计算机人才才能够理解和使用。

然而，跟所有技术一样，即便不拥有机器学习的学位，如果能够理解AI技术的原理，也能提升工作能力。

就像不是每一个知晓飞机驾驶原理的人，都是飞行员，但知晓原理，可能会让他们更心中有数：飞机飞行能做什么、不能做什么？如何降低飞机飞行中的噪音，或者在短途旅行中选择更经济实惠的那一个航班。

在大多数公司、组织和政府部门中，投资\投入AI之时，更明显的精力被放在了买人才和买技术工具上。

但更重要的应该是找到一种方法、手段，让团队中的所有成员，都能更好地理解AI。

全员头脑中有AI的方法论，有利于让团队成员更好发现工作中可以使用AI的地方，每一个简单枯燥重复的地方用上了AI，效率到氛围都会完全不同。

比如一位行政助理，如果他使用的是AI化的议程、日历软件，可以从老板的数据中学习，就能发现之前一些忽略的地方，比如提醒老板：很久没有和团队沟通了。

那么如何学习AI、了解AI原理呢？最简单的可以从三大问题出发。

第一，知道AI是如何工作的。

非AI系统的构建者，了解机器学习和人类学习的差异，非常重要。人类面对庞大数据分析的时候，总是想先找到其中规律，然后简化数据和运行，但可能就会忽略一些数据呈现的特点，而机器学习就不用，再大的数据，它都有方法找到各种维度。

所以理解AI如何工作，就是对数据和数据的计算有重新认知。

第二，知道AI擅长什么。

AI发展太迅猛，很多“外行”可能觉得只要有大数据，AI就能通过训练来解决问题。但往往忘记了，一切都要在人们明确其参数范围的前提下，AI才会显得出色而有用。

知道AI擅长什么，才能在面对问题时知道：这个AI可以解决，这个AI还没法解决。

第三，知道AI无法做什么。

不要认为呼吁学习“AI方法论”，是因为AI万能，恰恰相反，是因为AI不能做的还有很多很多，只有知晓AI的不能，才能在AI使用中防止被“忽悠”。

比如AI无法揭示数据背后的“偏见”，也还无法理解它给出建议的后果，所以在你运用AI给出一些决策建议的时候，千万不能把这个决策建议当做最终决定。

AI永远无法做什么？比如聘用谁、不聘用谁，董事会上该讨论和进行的决策，这些都无法让AI全权完成。

总而言之，AI时代已来，但最好的拥抱方式是善于为AI找到应用机会，能够帮助员工更高效完成现有工作，并快速实施更多的想法。

对AI有更充分的了解，就能知道哪里可以部署AI，哪里需要避免AI，哪里需要投资AI。

AI会让人类组织和团队不断进行变化，包括在组织工作方向、沟通和脑暴的时候，有AI和没有AI都会不同。

所以，是时候了，AI化生存。

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最后，附上原文链接，如果你感兴趣，可直接阅读原文。

https://hbr.org/2018/08/3-questions-about-ai-that-nontechnical-employees-should-be-able-to-answer

作者系网易新闻·网易号“各有态度”签约作者

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