摘要：参考消息网1月30日报道 美国《纽约时报》网站1月25日发表题为《为什么人工智能无法作出周密的决定》的文章，作者是森特维尤合伙公司合作创始人布莱尔·埃夫龙，编译如下：人工智能(AI)必将带来变革，这一点毋庸置疑。公司面临一个选择：出售一个高增长但波动性大且并非核心业务的部门，还是出售一个增长较慢但更符合公司使命的部门。但最终的判断却指向另一条路：出售波动性大的部门，并着力改善另一个部门。
参考消息网1月30日报道 美国《纽约时报》网站1月25日发表题为《为什么人工智能无法作出周密的决定》的文章，作者是森特维尤合伙公司合作创始人布莱尔·埃夫龙，编译如下：
人工智能(AI)必将带来变革，这一点毋庸置疑。然而，尽管它承诺带来颠覆性的影响，我却惊讶地发现，很多东西依然如故。最重要的商业决策从来都不在于更快地处理信息或更高效地识别模式。最关键的问题在于：一家公司应该努力成为什么样的企业？应该秉持什么样的文化？应该承受什么样的风险？以及当未来的道路不明朗时，领导者该如何规划？这些都是判断的问题，而判断无法自动化——至少在短期内无法实现。
我所说的“判断”是什么意思？它指的是在相互冲突的价值观和不同的意见之间进行权衡的能力，是能够独立考虑那些重要但无法同时满足的因素、能够考虑多种行动方案并最终找到最佳方案的能力。当权衡取舍不可避免，而正确答案又无法通过计算得出时，判断力就是我们所依赖的能力。它是人类独有的技能。
不久前，一位客户寻求出售其部分业务以筹集资金。公司面临一个选择：出售一个高增长但波动性大且并非核心业务的部门，还是出售一个增长较慢但更符合公司使命的部门。人工智能辅助分析建议出售增长缓慢的部门，这从纯粹的数学角度来看合情合理。但最终的判断却指向另一条路：出售波动性大的部门，并着力改善另一个部门。尽管现在判断哪条路才是正确的还为时尚早，但我仍被人工智能回答时的那种笃定所震撼。
去年，一个董事会想知道他们应该为想要收购的一家公司出价多少。我们向人工智能系统输入大量数据。模型给出的估值在我看来偏低。两家公司的首席执行官关系紧张，我们曾讨论过交易价格是否需要更高。果不其然，当公司提出人工智能推荐的价格时，遭到拒绝。后来，更高的价格被接受，交易最终达成。模型无法解释人际互动，但判断力可以。
正因如此，我怀疑人工智能能否很快达到人类认知水平，或者下一代专业人士的关键技能是否会局限于技术层面。技术熟练固然重要，但在一个机器智能高度发达的世界，最持久的优势将是广博的智识。
高等教育和商业领域都存在一种推动人们走向专业化的趋势。人工智能加剧这种趋势。传统观点认为，如果机器可以完成通用工作，人类就应该退守专业细分领域。但我认为恰恰相反。随着常规分析的自动化，真正区分专业人士的是跨领域综合分析的能力，是发现专家容易忽略的模式的能力，以及做出正确判断的能力。
如今，我认识的领导者在招聘时，会寻找那种具备判断力的通才，他们分析能力强，适应性强，能够快速学习技能，并能迅速掌握新知识。最优秀的候选人都拥有一种机器无法复制的特质：他们能够独立思考，无需等待指示就能应对模糊不清的情况，能够分析那些本应被提出却未被提出的问题，并对自己的决策负责。他们会使用人工智能——把它视作工具，而非拐杖。（编译/赵菲菲）
参考消息网1月30日报道 美国《纽约时报》网站1月25日发表题为《为什么人工智能无法作出周密的决定》的文章，作者是森特维尤合伙公司合作创始人布莱尔·埃夫龙，编译如下：
人工智能(AI)必将带来变革，这一点毋庸置疑。然而，尽管它承诺带来颠覆性的影响，我却惊讶地发现，很多东西依然如故。最重要的商业决策从来都不在于更快地处理信息或更高效地识别模式。最关键的问题在于：一家公司应该努力成为什么样的企业？应该秉持什么样的文化？应该承受什么样的风险？以及当未来的道路不明朗时，领导者该如何规划？这些都是判断的问题，而判断无法自动化——至少在短期内无法实现。
我所说的“判断”是什么意思？它指的是在相互冲突的价值观和不同的意见之间进行权衡的能力，是能够独立考虑那些重要但无法同时满足的因素、能够考虑多种行动方案并最终找到最佳方案的能力。当权衡取舍不可避免，而正确答案又无法通过计算得出时，判断力就是我们所依赖的能力。它是人类独有的技能。
不久前，一位客户寻求出售其部分业务以筹集资金。公司面临一个选择：出售一个高增长但波动性大且并非核心业务的部门，还是出售一个增长较慢但更符合公司使命的部门。人工智能辅助分析建议出售增长缓慢的部门，这从纯粹的数学角度来看合情合理。但最终的判断却指向另一条路：出售波动性大的部门，并着力改善另一个部门。尽管现在判断哪条路才是正确的还为时尚早，但我仍被人工智能回答时的那种笃定所震撼。
去年，一个董事会想知道他们应该为想要收购的一家公司出价多少。我们向人工智能系统输入大量数据。模型给出的估值在我看来偏低。两家公司的首席执行官关系紧张，我们曾讨论过交易价格是否需要更高。果不其然，当公司提出人工智能推荐的价格时，遭到拒绝。后来，更高的价格被接受，交易最终达成。模型无法解释人际互动，但判断力可以。
正因如此，我怀疑人工智能能否很快达到人类认知水平，或者下一代专业人士的关键技能是否会局限于技术层面。技术熟练固然重要，但在一个机器智能高度发达的世界，最持久的优势将是广博的智识。
高等教育和商业领域都存在一种推动人们走向专业化的趋势。人工智能加剧这种趋势。传统观点认为，如果机器可以完成通用工作，人类就应该退守专业细分领域。但我认为恰恰相反。随着常规分析的自动化，真正区分专业人士的是跨领域综合分析的能力，是发现专家容易忽略的模式的能力，以及做出正确判断的能力。
如今，我认识的领导者在招聘时，会寻找那种具备判断力的通才，他们分析能力强，适应性强，能够快速学习技能，并能迅速掌握新知识。最优秀的候选人都拥有一种机器无法复制的特质：他们能够独立思考，无需等待指示就能应对模糊不清的情况，能够分析那些本应被提出却未被提出的问题，并对自己的决策负责。他们会使用人工智能——把它视作工具，而非拐杖。（编译/赵菲菲）