伴隨著第三次人工智能浪潮的興起，判斷機(jī)器是否具有智能的“圖靈測試”再次成為人們聚焦的熱點議題。阿蘭·圖靈曾提出，如果測試者(人類)在與機(jī)器對話時，從其所得到的回答中誤以為是跟另一個人類在對話，那么該機(jī)器便被認(rèn)為具有“智能”。盡管存在諸多爭議，但作為一種機(jī)器智能的評判方法，圖靈測試仍然得到了最為廣泛的共識與認(rèn)可，并被視為智能機(jī)器設(shè)計的標(biāo)準(zhǔn)與目標(biāo)。

《重新程式化人類》書封(reengineering humanity)。資料圖

不過事實上，正如維拉諾瓦大學(xué)教授brett frischmann和羅徹斯特理工學(xué)院教授evan selinger在其新書《重新程式化人類(reengineering humanity)》中所指出，實現(xiàn)“機(jī)器的智能化”可能只是圖靈測試的部分內(nèi)涵，而被忽視的另一部分內(nèi)涵則是“人的程式化”。換言之，未來并不一定是機(jī)器越來越接近人類的智慧水平，也可能是人類將越來越像機(jī)器一般地思考與行為。

frischmann和selinger的洞察無疑對人類社會當(dāng)前正在快速進(jìn)行的信息化、數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化乃至智能化進(jìn)程提出了警示。在數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的眾多擁躉之中，《重新程式化人類》向我們描繪了另外一幅可能的場景。盡管數(shù)字技術(shù)使人類社會變得高效與便捷，但其同時也使得每個人變得更容易被預(yù)測、更容易受到影響、更類似于大型機(jī)器中的一個“齒輪”。技術(shù)帶來的變革永遠(yuǎn)都不是單一維度的，其更應(yīng)被視為“技術(shù)-社會”過程(techno-social engineering)。換言之，技術(shù)與社會因素相互交織，以類似于編寫程序的方式，設(shè)計并建構(gòu)了我們所處的環(huán)境，并進(jìn)而影響了每個人的思維、感知與行為。從此過程來看，數(shù)字技術(shù)不僅僅在編寫程序，其也在“編寫”人類。正是在此意義上，“人的程式化”作為一種社會現(xiàn)象，被兩位作者所概括。

本書結(jié)合現(xiàn)實案例與思想實驗，闡述了“人的程式化”的具體內(nèi)涵。以亞馬遜為例，其不僅為我們提供了所需要的各種商品與服務(wù)，甚至在我們都不知道需要什么的時候，就已經(jīng)預(yù)先在物流系統(tǒng)中安排好了我們可能即將要買的商品與服務(wù);對于社交媒體而言，“轉(zhuǎn)發(fā)”、“點贊”、“討厭”，這些簡單的按鈕已經(jīng)取代了本來可能展開的更為理性而深刻的辯論與對話;更不用說無處不在的定向廣告推送，隨時隨地拿起手機(jī)的下意識動作，都已經(jīng)成為我們當(dāng)前生活中習(xí)以為常的現(xiàn)象與事實。

但我們究竟是如何進(jìn)入當(dāng)前狀態(tài)的呢?兩位作者認(rèn)為，這并非一朝一夕的斷點式變化，而是順著滑梯慢慢下墜的過程。類似于“重力”，人類對于效率、生產(chǎn)力、消費、娛樂等價值目標(biāo)的追求成為拖拽我們進(jìn)入當(dāng)前狀態(tài)的主要動力。如果將上述追求視為人類自由選擇的結(jié)果，那么無可厚非;但在作者看來，這樣的選擇并非是“自由”的，因為我們的偏好已經(jīng)為數(shù)字技術(shù)所程式化，一個被建構(gòu)的“自由”當(dāng)然不能被稱為真正的“自由”。

那么我們是否可以跳出這一不斷下墜的過程呢?作者認(rèn)為可能存在難度，原因在于這里存在著類似于“公地悲劇”的邏輯。每個單個個體都因貪圖于方便與效率而不愿脫離當(dāng)前狀態(tài)，但卻指望著其他人能夠抵制并挑戰(zhàn)人類的程式化進(jìn)程，以維護(hù)整個社會作為一個整體的理性與自由。舉例而言，即使我們明知社交網(wǎng)絡(luò)平臺在搜集并監(jiān)控我們的關(guān)系數(shù)據(jù)，而只要網(wǎng)絡(luò)中有一人離開平臺，那么平臺可能都無法建構(gòu)完整的數(shù)據(jù)集，但我們誰都不愿意做那個離開平臺的人。

這是否就注定是一個無法逆轉(zhuǎn)的結(jié)局呢?作者認(rèn)為也不盡然，其特別強(qiáng)調(diào)兩種自由，即“掉線的自由”與“程序決策的自由”，前者使得我們可以隨時退出網(wǎng)絡(luò)空間，而后者則保證我們所處的程式化進(jìn)程仍然被掌握在自己而非其他平臺手中。

以人工智能為代表的新一代數(shù)字技術(shù)對于人類社會的影響，正在引發(fā)人們越來越多的反思與重視。frischmann和selinger在該書中的論述或許略顯另類，但卻給予了我們不同的啟發(fā)與更全面的視角。人工智能的未來圖景尚未完全展開，究竟我們將走向何方，或許仍然只有在不斷的對話與碰撞中才會逐漸明晰

專家表示，谷歌套件（g suite）、microsoft office和辦公套件中新的和即將出現(xiàn)的人工智能功能可以提高工作人員的工作效率并帶來業(yè)務(wù)洞察，但它們也可能產(chǎn)生看不見的成本。

撰寫電子郵件時，你會看到與你的書寫風(fēng)格相符的自動填充建議。將圖像插入演示文稿時，軟件會提出裁剪和布局方面的建議。如果你忘了回復(fù)重要郵件，軟件則會在收件箱頂部重新顯示提醒信息。

谷歌的谷歌套件，microsoft office和其他生產(chǎn)力套件漸漸增加了機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能功能，從而對重復(fù)性任務(wù)進(jìn)行自動化和個性化，例如回復(fù)電子郵件或安排會議。更廣泛地說，由人工智能驅(qū)動的辦公軟件有助于用戶在不同平臺上就項目展開協(xié)作，同時獲取洞察以做出更好的業(yè)務(wù)決策。

普華永道2017年的一項研究稱，人工智能在辦公套件中的應(yīng)用是大趨勢的一小部分，預(yù)計在不久的將來可以大幅提高生產(chǎn)率。報告指出：“根據(jù)我們的分析，由于人工智能的發(fā)展越來越快，采用率越來越高，全球gdp在2030年將增長14％，相當(dāng)于增加了15.7萬億美元。”

研究表明，隨著更多人工智能增強(qiáng)型產(chǎn)品的出現(xiàn)，隨著人們開始依賴自動化和個性化，消費者對該技術(shù)的需求將會增長。當(dāng)然，微軟、谷歌等辦公套件制造商正在將人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)功能加進(jìn)自身的產(chǎn)品中，以便成為這些整體收益的一部分。

gmail的智能撰寫功能可以自動填充常用短語，包括問候語和地址

但這些額外的功能是否真的有用？gartner研究副總裁jeffrey mann說：“當(dāng)你第一次開始使用這樣的功能時，人工智能幾乎沒有什么數(shù)據(jù)可用，不足以了解你的偏好。如果只有一小部分?jǐn)?shù)據(jù)可供分析，建議的效果也并不理想”。隨著時間的推移，數(shù)據(jù)集越來越多，建議也越來越準(zhǔn)確，mann說，“我們已經(jīng)習(xí)慣了，沒有這些功能反而覺得不知所措。這就好像我離開車子時，它會自動上鎖。如今，如果碰到租來的車輛不會自動上鎖，我會感到困惑。”

與此同時，有些行業(yè)觀察家想知道，人工智能驅(qū)動的功能是否會帶來意料之外的成本，就像之前的技術(shù)一樣，為了獲得便利而犧牲隱私和安全性。例如，將個人數(shù)據(jù)保存在云端確實方便，但你的電子郵件、照片和財務(wù)身份就會暴露給能找出你的用戶名和密碼的人。分析師和技術(shù)高管表示，因為我們還未能深入挖掘人工智能在日常商業(yè)軟件中力所能及的事情，所以人工智能的便利性必須與數(shù)據(jù)安全性相結(jié)合。

人工智能自適應(yīng)辦公環(huán)境

你可能已經(jīng)在使用一些人工智能驅(qū)動的功能，例如，gmail的智能回復(fù)功能，只要點一下鼠標(biāo)就可以創(chuàng)建即時回復(fù)，或者其智能撰寫功能，它可以在你輸入內(nèi)容時用你的想法來自行編寫句子。這兩個功能都基于你之前發(fā)送的消息和回復(fù)。谷歌發(fā)言人稱，gmail的“nudge”功能可以提醒用戶回復(fù)電子郵件或跟蹤已發(fā)送但尚未收到回復(fù)的電子郵件，企業(yè)用戶每月使用該功能達(dá)160萬次之多。

gartner的mann說：“谷歌的谷歌套件增加了幾個小小的改動，我們稱之為‘日常人工智能’。這些增強(qiáng)功能可以幫你根據(jù)參與者的位置和人數(shù)找到會議室”。當(dāng)你使用google docs時，人工智能驅(qū)動的文檔快速訪問功能會顯示一個面板，其中包含可能與你相關(guān)的文檔，根據(jù)你的文檔內(nèi)容和你在google drive中使用的文件進(jìn)行操作。

谷歌套件的cloud search可以讓同事搜索組織的文件并利用機(jī)器學(xué)習(xí)使搜索變得更簡單。例如，你可以輸入“dave上個月發(fā)送的文檔”或“thompson上周發(fā)布的文件”。去年秋季，谷歌增加了使用智能搜索來搜索第三方文檔的功能。這似乎是一個漸進(jìn)的升級，但分析師表示，在不久的將來，人工智能的使命就是幫企業(yè)用戶使用多個平臺。

mann說：“這些變化都不算大，但加在一起卻可以帶來真正的變化。”

microsoft的office 365可以向你顯示，你花在不同任務(wù)上的時間，并幫你發(fā)現(xiàn)工作習(xí)慣的模式

對office 365用戶來說，微軟使用designer功能將人工智能合并到powerpoint中，該功能可根據(jù)你所添加的照片、圖表或表格在演示文稿中自動創(chuàng)建布局選項。微軟也正在為onedrive for business和sharepoint推出人工智能驅(qū)動的音頻和視頻轉(zhuǎn)錄功能，以及在其數(shù)字助理小娜（cortana）、teams與其他office應(yīng)用程序之間實施更大程度的集成。

office 365還在其他領(lǐng)域獲得了人工智能增強(qiáng)，這其中包括個性化搜索和數(shù)據(jù)分析。mann說：“根據(jù)你過去所做的事情，ms graph （微軟的api）和人工智能改善了搜索，能根據(jù)你感興趣的內(nèi)容提供更好的結(jié)果。excel具有在數(shù)據(jù)中查找意想不到的模式的功能。myanalytics能根據(jù)你的在線工作習(xí)慣發(fā)現(xiàn)意想不到的工作模式。”

基于云的辦公套件zoho one包含一個名為zia的人工智能助手，這是一個聊天機(jī)器人，它可用來分析crm數(shù)據(jù)庫的銷售數(shù)據(jù)并預(yù)測哪些交易可能成功——或者可能發(fā)現(xiàn)問題，這些問題可能會影響未來收入。該助手（zoho在所有zoho one應(yīng)用程序中要擴(kuò)展的功能）也可以跟蹤電子郵件并提醒用戶跟進(jìn)客戶。

辦公環(huán)境中的人工智能：下一步是什么？

根據(jù)分析師和技術(shù)專家的說法，人工智能在不久的將來可以讓用戶從已使用的各種服務(wù)中搜索文件，而不是使用戶局限于一個試圖滿足所有需求的套件中。

銷售支持軟件供應(yīng)商seismic的數(shù)據(jù)和分析副總裁al bsharah表示：“谷歌、微軟和salesforce等公司在我們的生活和業(yè)務(wù)中已經(jīng)深入人心，其他公司很難再擁有人工智能。其他平臺必須想法子利用這一點。其他供應(yīng)商不一定非得提供一個可以完成所有工作的平臺，從創(chuàng)建算法到尋找創(chuàng)新方法來使用這些算法來解決業(yè)務(wù)問題。這也就是說，一個平臺就可以將所有你喜愛的平臺整合在一起。”

451 research的分析師chris marsh表示同意，他認(rèn)為，生產(chǎn)力套件中的人工智能很有前途，其使命就是將更多來自不同平臺的用戶和數(shù)據(jù)整合到一個儀表盤中。marsh說，最終，我們在工作環(huán)境中會得到一種類似臉書的社交圖表。（重要的是，臉書自身就有以業(yè)務(wù)為中心的協(xié)作工具，名為workplace。）

marsh說：“workplace的使命就是根據(jù)內(nèi)容進(jìn)行對話。因此，如果有人就修改特定內(nèi)容而在outlook中進(jìn)行電子郵件對話，這對box和dropbox十分有用，有助于它們在平臺中生成更多工作流程。因此，他們將人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)視為一種能智能地發(fā)現(xiàn)相關(guān)對話并將其進(jìn)行分類的方法。”

套件制造商zoho的人工智能銷售助理zia可以根據(jù)過去的活動預(yù)測交易成功的可能性

it咨詢公司globant最近的一份報告發(fā)現(xiàn)，近半數(shù)企業(yè)希望使用人工智能從它們所收集的大量數(shù)據(jù)中獲得洞察。

bsharah說：“人工智能最高效的應(yīng)用之一就是將來自不同團(tuán)隊的不同數(shù)據(jù)聚集到一起（例如銷售和市場營銷），以發(fā)現(xiàn)原本無法看到的洞察。結(jié)果不僅僅是產(chǎn)生新的，受數(shù)據(jù)啟發(fā)的活動或項目，還將成為統(tǒng)轄不同部門的利器。”

bsharah還說：“如果營銷和銷售都在同一套指標(biāo)和數(shù)據(jù)下運作，那么這兩者就會形成一個基礎(chǔ)，以便它們能夠更好地協(xié)作。這有可能發(fā)生在任意兩個需要協(xié)作的團(tuán)隊之間，例如負(fù)責(zé)產(chǎn)品和營銷的團(tuán)隊之間的協(xié)作，或負(fù)責(zé)客戶成功和銷售的團(tuán)隊之間的協(xié)作。當(dāng)他們在一套通用的人工智能算法下運行時，其他新的合作方式也將浮出水面。”

指標(biāo)權(quán)衡和安全性方面的問題

專家預(yù)測，將人工智能納入辦公室套件使企業(yè)可以獲得真正的生產(chǎn)力提升，但他們警告說，當(dāng)人們把注意力從日常（而且可能很重要的）任務(wù)移開時，他們必須考慮各種風(fēng)險。

人工智能技術(shù)供應(yīng)商darwinai的首席執(zhí)行官sheldon fernandez表示：“文字處理器和電子表格大大增強(qiáng)了傳統(tǒng)后臺辦公任務(wù)的自動化，同樣地，支持人工智能的軟件也將提升眾多業(yè)務(wù)領(lǐng)域的生產(chǎn)力。也就是說，人們要考慮一個重要的因素——人工智能水平日益提高對其目標(biāo)用戶所產(chǎn)生的影響，以及這種自動化程度在多大程度上降低了他們對日常任務(wù)的參與程度，在多大程度上使他們的技能變得遲鈍。實施證明，很多領(lǐng)域?qū)夹g(shù)產(chǎn)生了過度依賴（如醫(yī)生和戰(zhàn)斗機(jī)飛行員）而這種依賴很容易蔓延到生產(chǎn)力領(lǐng)域。”

451 research的marsh想知道，將存儲在不同供應(yīng)商平臺上的公司數(shù)據(jù)整合到一個由人工智能驅(qū)動的樞紐是否會導(dǎo)致安全性方面的風(fēng)險。他說：“如果你將信息存儲在某一個環(huán)境中，這個環(huán)境又被另一個供應(yīng)商整合到另一個環(huán)境中，那么當(dāng)環(huán)境脫離你所使用的平臺時，就如何跟蹤這些信息，如何在自己的環(huán)境中提供環(huán)境治理而言，你會遇到各種問題。”

如今，雖然在marsh與客戶進(jìn)行的大多數(shù)談話中，“人們并沒有對人工智能有太大的擔(dān)憂”，但marsh補充說，如果人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)是數(shù)據(jù)在平臺之間移動的渠道，“那么人們肯定會有這樣的擔(dān)憂——是否能準(zhǔn)確地跟蹤大量的數(shù)據(jù)并對此采取安全措施。”

谷歌表示，谷歌套件中的nudge功能每周會提示8％的gmail用戶回復(fù)郵件

fernandez說，個人用戶的隱私也是有理由引發(fā)擔(dān)憂的，“從人工智能獲得的見解——用戶的偏好，傾向和預(yù)期的工作流程——在多大程度上為私人所用，而不是用于商業(yè)利益。很多用戶協(xié)議幾乎可以讓公司以無限的方式收集數(shù)據(jù)點...... 使用由人工智能實現(xiàn)的生產(chǎn)力應(yīng)用程序的人應(yīng)該不斷地提這樣的問題：‘如果我的個性化數(shù)據(jù)被商品化會有什么危險？’”

虛擬化、軟件即服務(wù)（saas）和云技術(shù)提供商citrix的云和物聯(lián)網(wǎng)副總裁steve wilson建議，用戶要記住，就數(shù)據(jù)而言，他們允許應(yīng)用收集，共享和轉(zhuǎn)售的數(shù)據(jù)方面達(dá)成的共識。wilson說：“現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)功能的前提是訪問大量數(shù)據(jù)以訓(xùn)練模型，然后實時處理數(shù)據(jù)。這就是說，你的人工智能系統(tǒng)將不斷了解你所在的環(huán)境的各個部分，從而為你提供幫助。”

wilson繼續(xù)說道，為了保護(hù)個人和公司的數(shù)據(jù)，“你將希望在這方面發(fā)揮積極作用——批準(zhǔn)對什么類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行共享。如果你只是用鼠標(biāo)點遍所有的（權(quán)限）框中，你可能會泄露很多數(shù)據(jù)，比你想得還要多。”

fernandez指出，各種法規(guī)（例如歐洲的《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例（gdpr）》和加利福尼亞的消費者隱私法案）正在就個人的私人數(shù)據(jù)著手解決問題。但現(xiàn)在還處于人工智能應(yīng)用程序的初級階段，公司和用戶要了解風(fēng)險，了解讓這些應(yīng)用程序訪問其數(shù)據(jù)和操作所能得到的回報，這非常重要。

wilson說：“他們不是不可逾越的障礙，但個人和企業(yè)必須認(rèn)識到這些問題。”

fernandez補充道，最后一個需要注意的問題是，人工智能所做的決策可能會出現(xiàn)意外偏差，最近發(fā)生的一個例子是，亞馬遜的人力資源工具開始偏向男性求職者，這是該工具已有的歷史數(shù)據(jù)造成的。

fernandez說：“人工智能根據(jù)有偏差的數(shù)據(jù)集生成有偏差的結(jié)果，這種現(xiàn)象并不罕見。人工智能系統(tǒng)并不比訓(xùn)練它們的數(shù)據(jù)強(qiáng)多少。”