第二章　人工智能的系統(tǒng)未來

2017年，各類人工智能會議層出不窮。這股洪流吸引了商界人士和政府官員齊聚一堂，同時激發(fā)了學(xué)術(shù)界的熱情。我們意識到人工智能有改變經(jīng)濟(jì)的潛力，希望吸引世界上最優(yōu)秀的經(jīng)濟(jì)學(xué)研究人員來思考人工智能。我們在多倫多組織了一次人工智能會議，為經(jīng)濟(jì)學(xué)家制定了研究議程。1

令我們吃驚的是，這次會議吸引了一大批與會者。斯坦福大學(xué)的保羅·米爾格羅姆后來因在經(jīng)濟(jì)學(xué)和計算機科學(xué)領(lǐng)域的創(chuàng)新而獲得諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎，他回憶起1990年收到的一份類似邀請，主題是互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)學(xué)，當(dāng)時他拒絕了，現(xiàn)在感到后悔不已。他說：“我清楚地記得，1990年，美國國家科學(xué)基金會問我是否有興趣研究互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)學(xué)，當(dāng)時我正忙于研究委托-代理理論、公司經(jīng)濟(jì)學(xué)和超模研究，所以我拒絕了。但這次我沒有任何借口。我一定會到場的。”2

一些與會者對人工智能的影響持樂觀態(tài)度。另一位諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎得主丹尼爾·卡尼曼說：“我認(rèn)為，沒有什么事情是我們能做，而計算機無法通過編程完成的。”3曾在奧巴馬總統(tǒng)經(jīng)濟(jì)顧問委員會任職的貝齊·史蒂文森總結(jié)了這種樂觀情緒，她指出：“經(jīng)濟(jì)學(xué)家認(rèn)為人工智能代表著實現(xiàn)可觀經(jīng)濟(jì)收益的機會。”4

其他人則持比較懷疑的態(tài)度。諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎得主約瑟夫·斯蒂格利茨就是其中一位擔(dān)心人工智能會加劇不平等的人；經(jīng)濟(jì)學(xué)家、《紐約時報》前專欄作家泰勒·考恩認(rèn)為人工智能的生產(chǎn)力會導(dǎo)致資源的稀缺；曾在以色列政壇工作的曼努埃爾·特拉伊滕貝格指出，如果一場變革發(fā)生，那么一項技術(shù)的長期利益就無關(guān)緊要了，這預(yù)示著人們對機器自動化的抵觸情緒會不斷增加，以及大眾認(rèn)為機器自動化會對就業(yè)產(chǎn)生影響。

一個特別有趣的擔(dān)憂是，人工智能似乎對經(jīng)濟(jì)沒產(chǎn)生什么影響。正如經(jīng)濟(jì)學(xué)家埃里克·布萊恩約弗森、丹尼爾·洛克和查德·西弗森所說的：

我們生活在一個矛盾的時代。使用人工智能的系統(tǒng)在越來越多的領(lǐng)域中與人類的水平相匹敵，甚至超越我們，并借助其他技術(shù)的快速進(jìn)步推動了股票價格飆升。然而，在過去十年中，數(shù)據(jù)顯示生產(chǎn)力下降了一半，且大多數(shù)美國人的實際收入自20世紀(jì)90年代末以來一直停滯不前。5

對那些研究技術(shù)史的人來說（正如我們在電力方面所看到的），這種矛盾并非前所未有。1987年，麻省理工學(xué)院的羅伯特·索洛有句名言：“各個地方都迎來了計算機時代，唯獨生產(chǎn)力統(tǒng)計數(shù)據(jù)中沒有。”計算機無處不在，但生產(chǎn)力卻沒有明顯提高。這種模式很常見，于是經(jīng)濟(jì)學(xué)家開始關(guān)注“通用技術(shù)”出現(xiàn)時會發(fā)生什么情況，這些技術(shù)能夠在諸多領(lǐng)域持續(xù)地提高生產(chǎn)力。6通用技術(shù)包括蒸汽機和電力，以及近些年的半導(dǎo)體和互聯(lián)網(wǎng)。對我們的與會者來說，人工智能也可以被算作通用技術(shù)，而且是個不錯的候選者。我們應(yīng)該對此有何期望呢？從歷史上看，這些技術(shù)最終改變了經(jīng)濟(jì)、企業(yè)的發(fā)展和工作方式，但在出現(xiàn)所有改變的幾十年中，發(fā)生了什么呢？在這個“中間時代”又發(fā)生了什么呢？

人工智能創(chuàng)新系統(tǒng)

谷歌首席執(zhí)行官桑達(dá)爾·皮查伊表示：“人工智能可能是人類有史以來最重要的事情。我認(rèn)為它的影響比電力更深遠(yuǎn)。”7谷歌已經(jīng)從人工智能中獲益頗豐，但其他許多公司還沒有。麻省理工學(xué)院《斯隆管理評論》和全球咨詢公司BCG在2020年的一項研究中發(fā)現(xiàn)，僅有11%的組織表示從人工智能中獲得了顯著的經(jīng)濟(jì)效益。8這種結(jié)果并不是因為其他組織沒有嘗試，59%的組織表示有人工智能戰(zhàn)略，57%的組織表示已經(jīng)部署或試點了人工智能解決方案。

人工智能先驅(qū)吳恩達(dá)創(chuàng)立了谷歌大腦項目，并擔(dān)任百度的首席科學(xué)家，他宣稱：“人工智能是新的電力。它有潛力改變每個行業(yè)并創(chuàng)造巨大的經(jīng)濟(jì)價值。”9我們認(rèn)同他的觀點。人工智能具有改變世界的潛力，就像電力一樣，但根據(jù)歷史經(jīng)驗，這種變革將是一個漫長而曲折的過程。

電力的例子表明，對人工智能的未來保持樂觀態(tài)度和對迄今為止的結(jié)果感到失望，并非固有的矛盾。布萊恩約弗森、洛克和西弗森強調(diào)了這個時代的悖論。我們應(yīng)該樂觀地期盼未來，同時也應(yīng)該承受對當(dāng)下處境的失望。事實上，在經(jīng)濟(jì)經(jīng)歷與變革性技術(shù)相關(guān)的結(jié)構(gòu)調(diào)整時，我們有很好的理論性原因支持這兩種情緒同時存在。

在電力的第一波浪潮中，燈泡取代了蠟燭，電動機取代了蒸汽機。這些都是點解決方案，無須進(jìn)行結(jié)構(gòu)調(diào)整。經(jīng)濟(jì)沒有發(fā)生轉(zhuǎn)型。

人工智能正面臨相同的情況。它被用作預(yù)測分析的新工具。像Verafin等少數(shù)公司正在從增強版預(yù)測中受益，這是已經(jīng)獲得經(jīng)濟(jì)效益的那11%的公司。10它們早就進(jìn)行預(yù)測，而人工智能讓它們的預(yù)測更好、更快、更便宜。對于人工智能來說，最容易實現(xiàn)的目標(biāo)是點解決方案，而這些目標(biāo)正在逐漸達(dá)成。

就像只有在人們理解和利用分布式發(fā)電的巨大好處后，電力的真正潛能才被釋放出來一樣，人工智能也只有在其提供預(yù)測的好處被充分利用時，才能真正發(fā)揮其潛能。這明確指出了預(yù)測在改善決策過程中所起的作用。我們將證明，在許多情況下，預(yù)測將改變決策的方式，以至于整個組織的決策系統(tǒng)和流程都需要進(jìn)行調(diào)整。只有到那時，人工智能才能真正被大規(guī)模地采用。

我們正處于“中間時代”——在人工智能的顯在潛能得到證明后，但在其變革性影響出現(xiàn)前的時代。Verafin就像那些已經(jīng)成功部署人工智能的11%的大型企業(yè)，因為它們的預(yù)測能夠與現(xiàn)有系統(tǒng)相契合，系統(tǒng)操作和工作流程已經(jīng)為利用這些預(yù)測做好了準(zhǔn)備，而無須進(jìn)行重大調(diào)整。

對于剩余89%的公司來說，它們的系統(tǒng)尚未做好準(zhǔn)備。前景雖然是明朗的，但實現(xiàn)這一前景的路徑還未明確。我們需要找到一種能夠利用機器預(yù)測來更好地完成任務(wù)的方法，即利用預(yù)測來做出更好的決策。

人工智能將影響人類能做的所有事情，因為它們能夠做出更好的決策。這不僅包括收集數(shù)據(jù)、構(gòu)建模型和生成預(yù)測等技術(shù)挑戰(zhàn)，還包括組織挑戰(zhàn)，即在正確的時間讓正確的人做出正確的決策。而且，它涉及戰(zhàn)略挑戰(zhàn)，即在獲得更多的信息后，確定該如何以不同的方式去完成。

設(shè)置舞臺

“中間時代”的特點是人們對點解決方案充滿熱情，并取得了成功，但人工智能似乎仍然是一項小眾技術(shù)。不過，當(dāng)前在應(yīng)用解決方案方面人們有了一些發(fā)展和嘗試。由于其特性，這些解決方案通常非常具體，它們改善了現(xiàn)有產(chǎn)品，如手機或汽車安全功能。

美國人口普查局詢問了30多萬家企業(yè)關(guān)于其使用人工智能的情況。已經(jīng)采用人工智能的大型企業(yè)普遍強調(diào)利用人工智能來推動自動化和改進(jìn)現(xiàn)有流程。換句話說，它們的人工智能是點解決方案和應(yīng)用解決方案，因此系統(tǒng)并沒有發(fā)生變化。這些人工智能對企業(yè)生產(chǎn)力的影響不大。11觀察現(xiàn)有工作流程，找出人工智能可以替代人類的地方，能帶來重大益處，不過這是漸進(jìn)式的，并不能帶來巨大的機遇。

在“中間時代”，企業(yè)家和企業(yè)管理者努力使應(yīng)用具有經(jīng)濟(jì)可行性。正如內(nèi)森·羅森伯格所言，對于所有技術(shù)來說，“無數(shù)創(chuàng)業(yè)的失敗可以歸因于這樣一個事實，即創(chuàng)業(yè)者沒有考慮到他所關(guān)注的部分與系統(tǒng)其他部分之間相互依存的條件”。12

只有在創(chuàng)新者將注意力轉(zhuǎn)向創(chuàng)造新的系統(tǒng)解決方案時，真正的變革才會發(fā)生。這些系統(tǒng)解決方案將人工智能引入經(jīng)濟(jì)范疇，并且它們會刺激應(yīng)用解決方案的發(fā)展。這種潛能的擴展和后續(xù)創(chuàng)新將使人工智能系統(tǒng)具有經(jīng)濟(jì)效益。

鑒于這些解決方案的重要性，我們有必要全面解釋一下其內(nèi)涵。下面讓我們定義一下三個方案的概念：

· 點解決方案改進(jìn)既有程序，可以獨立采用，無須改變其所嵌入的系統(tǒng)。

· 應(yīng)用解決方案可開啟新程序，可以獨立采用，無須改變其所嵌入的系統(tǒng)。

· 系統(tǒng)解決方案通過改變相關(guān)程序，改進(jìn)既有程序或者開啟新程序。

這些定義中的重點在于“獨立”這一術(shù)語，它出現(xiàn)在點解決方案和應(yīng)用解決方案的定義中，但在系統(tǒng)解決方案的定義中并沒有出現(xiàn)。想象一下，我們有一個既有的或新的程序，通過采用新技術(shù)可以使其價值更高。如果增加的價值大于開發(fā)和采用該解決方案的成本，那么該解決方案在經(jīng)濟(jì)上就是可行的。而且，無論其他方面是否發(fā)生改變，它在經(jīng)濟(jì)上都是可行的。然而，如果新技術(shù)帶來的收益太低，只有通過改變其他方面才能改善，那么在沒有這些改變的情況下，獨立采用在經(jīng)濟(jì)上是不可能的，一旦采用新技術(shù)，就需要同時改變多個流程。

因此，我們看到一些工廠很容易將電力作為點解決方案，用電力替代蒸汽。而且，一些應(yīng)用程序也可以與電力發(fā)動機集成，并在既有的生產(chǎn)系統(tǒng)中使用。但在許多情況下，工廠需要重新設(shè)計，只有提供整個集中式電力系統(tǒng)和電網(wǎng)，才能讓解決方案具有經(jīng)濟(jì)可行性。換句話說，系統(tǒng)解決方案將電力從既有能源的替代品轉(zhuǎn)變?yōu)槭褂眯履茉吹臋C會。

在第三章中，我們將重新審視《AI極簡經(jīng)濟(jì)學(xué)》中的一個主題，即現(xiàn)代人工智能的進(jìn)步本質(zhì)上是預(yù)測技術(shù)的改進(jìn)。此外，預(yù)測只有為決策服務(wù)才具有價值。因此，為了闡釋本書所表達(dá)的主題，我們修改了之前的定義：

· 人工智能點解決方案：如果一項預(yù)測能夠改善既有決策，并且該決策可以獨立完成，那么該預(yù)測作為點解決方案就是有價值的。

· 人工智能應(yīng)用解決方案：如果一項預(yù)測能夠促成新決策或改變決策的方式，并且該決策可以獨立完成，那么該預(yù)測作為應(yīng)用解決方案就是有價值的。

· 人工智能系統(tǒng)解決方案：如果一項預(yù)測能夠改善既有決策或促成新決策，那么該預(yù)測作為系統(tǒng)解決方案就是有價值的，但前提是其他決策方式發(fā)生了改變。

對于其他技術(shù)，雖然我們可以做“事后諸葛亮”，準(zhǔn)確判斷什么是獨立的、什么是相互依賴的，但對于人工智能，我們?nèi)皂毰宄到y(tǒng)的各個方面。本書就能幫助我們厘清這些問題。

系統(tǒng)變革是顛覆性的

根據(jù)歷史經(jīng)驗，人工智能采用規(guī)模的巨大增長將來自系統(tǒng)變革，而這種變革也會是顛覆性的。所謂顛覆性，是指它將改變許多人和企業(yè)在行業(yè)內(nèi)的角色，同時伴隨著這些變化，引發(fā)權(quán)力的轉(zhuǎn)移。也就是說，如果系統(tǒng)變革發(fā)生得相對迅速，則很可能會產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)上的贏家和輸家。

我們可以通過農(nóng)業(yè)中的預(yù)測來感受這種顛覆性。農(nóng)業(yè)是一個因機械化而大幅減少就業(yè)人數(shù)的行業(yè)，但是農(nóng)場管理權(quán)仍然掌握在農(nóng)民手中。盡管農(nóng)場規(guī)模龐大，但決策權(quán)仍在農(nóng)民手中，許多農(nóng)場仍然歸農(nóng)民所有。農(nóng)民利用天氣預(yù)報來做決策，但一般而言，農(nóng)民在預(yù)測和決策方面的技能與他們自身土地的特點緊密相關(guān)。

然而，情況正在發(fā)生變化。農(nóng)民容易受天氣條件的影響，但關(guān)鍵是，他們所受影響會因農(nóng)作物和當(dāng)?shù)氐耐恋貤l件而不同。這種風(fēng)險是大衛(wèi)·弗里德伯格（他是第一個通過互聯(lián)網(wǎng)提供天氣預(yù)報的人）在試圖向美國農(nóng)民銷售保險時意識到的。除了天氣數(shù)據(jù)，美國政府還擁有2 900萬塊農(nóng)田的紅外衛(wèi)星圖像和土壤成分?jǐn)?shù)據(jù)，這使弗里德伯格能夠計算出與農(nóng)田或農(nóng)作物相關(guān)的天氣風(fēng)險。13

弗里德伯格創(chuàng)辦了氣候公司，并向農(nóng)民銷售保險，但他很快就發(fā)現(xiàn)農(nóng)民對他所掌握的與田地有關(guān)的數(shù)據(jù)也非常感興趣：

他向農(nóng)民展示了田地在任何時刻所含的濕度——如果超過一定水平，耕作就會對田地造成損害。他每天向農(nóng)民展示降雨和溫度情況——你可能認(rèn)為農(nóng)民知道這些，但農(nóng)民可能管理著二三十塊不同的田地，且這些田地分布在幾個縣里。他向農(nóng)民展示了農(nóng)作物的精確生長階段、最佳施肥時機、播種的最佳8天及理想的收獲日期。14

預(yù)測對于農(nóng)民的關(guān)鍵決策有著重要驅(qū)動力：施肥、播種和收獲。這些決策的目標(biāo)幾乎在哪兒都一樣，即最大限度地提高產(chǎn)量。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總是與農(nóng)民的直覺判斷有關(guān)，而氣候公司將農(nóng)業(yè)變成了決策科學(xué)及一種概率問題。農(nóng)民不再玩輪盤賭博，而是玩21點，大衛(wèi)·弗里德伯格所做的就是幫助農(nóng)民算牌。15

農(nóng)民習(xí)慣看到技術(shù)變革以他們能夠使用的新工具形式出現(xiàn)，但預(yù)測正在改變他們的決策方式。事實上，這些決策不僅發(fā)生了變化，而且發(fā)生了轉(zhuǎn)移。轉(zhuǎn)移到了哪里？——遠(yuǎn)離美國農(nóng)村的舊金山。這家位于美國西海岸的城市公司告訴堪薩斯州的農(nóng)民：不應(yīng)該再種植玉米了。

目前氣候公司并不負(fù)責(zé)所有的農(nóng)業(yè)決策，農(nóng)民仍會做出一些關(guān)鍵決策。然而，正如弗里德伯格所指出的：“隨著時間的推移，這些決策將會減少至零。一切都將被觀察到，一切都將被預(yù)測。”16農(nóng)民正在逐步接受這一點。作家邁克爾·劉易斯回憶道：“從來沒有人問過弗里德伯格這個問題：如果我的知識不再有用，那我還有用嗎？”17換句話說，這預(yù)示著農(nóng)場管理將走向顛覆和集中化。我們不知道這需要多長時間，也不知道有些決策是否無法自動化。我們知道的是，業(yè)界認(rèn)為這些工具潛力巨大。孟山都公司在2013年以11億美元收購了弗里德伯格創(chuàng)辦的氣候公司。

隨著預(yù)測機器的不斷改進(jìn)，農(nóng)民不僅接受預(yù)測并做出決策，而且會將決策權(quán)讓渡給他人。這可能會優(yōu)化農(nóng)場管理，因為擁有正確的信息、技能、激勵措施和協(xié)調(diào)能力的人會做出更好的決策。但與此同時，農(nóng)民將會扮演什么角色呢？他們現(xiàn)在是土地的所有者，但在這種變革之前，他們還能擁有土地多久呢？

本書主要內(nèi)容

這本書的目的是開啟人工智能系統(tǒng)解決方案之路。我們所關(guān)注的重點是決策和預(yù)測在其中所起的作用。

在第一部分，我們討論了三位企業(yè)家的寓言，并介紹了在“中間時代”開發(fā)和部署人工智能所面臨的挑戰(zhàn)，這些挑戰(zhàn)可能與電力以及過去其他通用技術(shù)所遇到的問題類似。為了更好地理解這些挑戰(zhàn)和機遇，在第三章中，我們重溫了《AI極簡經(jīng)濟(jì)學(xué)》的主題，并描述了人工智能的核心是如何與預(yù)測相關(guān)的。

在第二部分，為了證明對于預(yù)測來說，僅靠點解決方案是不足以產(chǎn)生高價值的，我們深入探討了決策過程。我們探索了三個普遍的主題。第一，做決策是困難的。相較于簡單地遵循規(guī)則，它涉及認(rèn)知成本。決策的好處在于能夠根據(jù)新信息改變行動。當(dāng)沒有預(yù)測時，這些好處就不明顯了。第二，人工智能預(yù)測可能會打破遵循規(guī)則的做事方式，讓人們?nèi)プ龀鰶Q策，而規(guī)則和保護(hù)組織免受不利后果影響的相應(yīng)措施可能會掩蓋不確定性。因此，很難確定在哪里應(yīng)用人工智能，因為不確定性被隱藏了。與此同時，這里也是最能強烈地感受到顛覆性的地方。如果不確定性浮出水面，那么努力將其隱藏起來的企業(yè)將面臨危險。第三，決策之間的關(guān)系。當(dāng)決策相互作用時，從規(guī)則轉(zhuǎn)向由預(yù)測驅(qū)動的決策，實際上給系統(tǒng)增加了一定程度的不可靠性，而要克服這一點往往需要整個系統(tǒng)的變革。問題在于規(guī)則通常以微妙且不明顯的方式，將既有系統(tǒng)緊密地聯(lián)系在一起。因此，相較于改變現(xiàn)有系統(tǒng)，從頭構(gòu)建一個新系統(tǒng)可能更容易。所以，從歷史上看，在需要對整個系統(tǒng)進(jìn)行重新設(shè)計以實現(xiàn)優(yōu)化時，新進(jìn)入者和初創(chuàng)企業(yè)的表現(xiàn)往往優(yōu)于成熟企業(yè)。因此，系統(tǒng)變革是顛覆在位企業(yè)的一個途徑。

在第三部分，我們討論了創(chuàng)建新系統(tǒng)的過程，這不僅涉及改變一個決策來應(yīng)對預(yù)測，而且要使所有相互作用的決策都能發(fā)生變化。我們描述了采用系統(tǒng)思維和觀察決策之間微妙關(guān)系的價值，尤其是以前有很多決策是由規(guī)則控制的。我們展示了人工智能預(yù)測已經(jīng)對創(chuàng)新過程產(chǎn)生系統(tǒng)變革的影響，這讓我們得以了解其他領(lǐng)域可能需要的變革。

在第四部分，我們揭示了整個系統(tǒng)變革的一個重要結(jié)果：對權(quán)力的影響。顛覆是一個過程，它與經(jīng)濟(jì)權(quán)力的重新分配有關(guān)——也就是說，在新系統(tǒng)下，創(chuàng)造最大經(jīng)濟(jì)價值的人將發(fā)生變化。我們回顧了較為近期的歷史，解釋了改變行業(yè)的顛覆是如何與整個系統(tǒng)的變革聯(lián)系在一起的。同時，我們著眼于伴隨人工智能出現(xiàn)的與權(quán)力相關(guān)的一種恐懼：機器是否會掌握權(quán)力。我們認(rèn)為，人工智能的核心是預(yù)測且服務(wù)于決策，權(quán)力并非來自機器——盡管它們可能看起來很強大——而是來自機器背后的人，這些人引導(dǎo)它們?nèi)绾螌︻A(yù)測做出反應(yīng)，而這就是我們所說的判斷。隨后，我們探討了更好的預(yù)測能給相互競爭的企業(yè)帶來哪些優(yōu)勢，以及支撐預(yù)測的數(shù)據(jù)。換句話說，預(yù)測如何推動權(quán)力的累積。

在第五部分，我們深入探討了預(yù)測如何改變權(quán)力擁有者的機制，即人工智能如何進(jìn)行顛覆。我們解釋了人工智能的采用是如何將預(yù)測和判斷“脫鉤”的，在沒有預(yù)測機器時，決策者是把預(yù)測和判斷放在一起做出決策的。這引發(fā)了一個問題，即當(dāng)前的決策者是否真的最適合去做出判斷。然后，我們轉(zhuǎn)向了“脫鉤”后可能主導(dǎo)判斷的人。我們探討了判斷如何從分散化轉(zhuǎn)變?yōu)橐?guī)模化，從而導(dǎo)致權(quán)力的集中。同樣地，當(dāng)預(yù)測涉及從規(guī)則到?jīng)Q策再到新系統(tǒng)的變化時，新的主導(dǎo)人在決策中發(fā)揮作用，因此成為新的權(quán)力中心。

在第六部分，我們討論了系統(tǒng)設(shè)計，特別是針對建立在新的人工智能發(fā)展基礎(chǔ)上的可靠系統(tǒng)，并提供了一個工具，幫助理解企業(yè)或行業(yè)是一個決策（或潛在決策）系統(tǒng)。當(dāng)你獲得強大的預(yù)測機器時，需要采取白板思維的方法，將你的任務(wù)與一小部分最基礎(chǔ)的決策相匹配。我們首先解釋了家庭保險業(yè)是如何做到這一點的，然后研究了醫(yī)療保健是如何實現(xiàn)這一點的，因為它已經(jīng)在系統(tǒng)層面上面臨來自人工智能應(yīng)用的挑戰(zhàn)。

最后，本書以很多人關(guān)注的對人工智能偏見的事例結(jié)尾。我們認(rèn)為，將對人工智能的偏見視為一個點解決方案，可能導(dǎo)致部分人群對采用預(yù)測機器的合理抵制。但是，從系統(tǒng)思維的角度來看待偏見更加恰當(dāng)。一旦我們了解到系統(tǒng)是如何調(diào)整以適應(yīng)人工智能預(yù)測的，就會更容易看到人工智能是有機會消除偏見，而不會造成偏見的。

總體而言，由人工智能驅(qū)動的行業(yè)轉(zhuǎn)型需要時間。剛開始人們并不清楚怎么做，許多人可能會進(jìn)行試驗然后失敗，因為他們誤解了需求，或者他們無法保證單位經(jīng)濟(jì)效益。最終，有人將取得成功，開辟出一條盈利之路。其他人會嘗試模仿，行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者將試圖修筑壁壘以保護(hù)其優(yōu)勢，有時這種做法有效。不過無論如何，行業(yè)都將發(fā)生轉(zhuǎn)變，而且一如既往地會有贏家和輸家。