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在某種關(guān)于元宇宙的設(shè)想中，元宇宙里會(huì)出現(xiàn)大量具備智能決策能力的虛擬人，他們將與真實(shí)人類共同構(gòu)成元宇宙的居民。那么我們不禁要問(wèn)，作為真實(shí)人類我們?cè)撊绾闻c之共處？《科學(xué)美國(guó)人》雜志主編曾一連拋出三個(gè)令人深思的問(wèn)題： “ 如果你犯罪了，你是希望人類法官還是機(jī)器人法官來(lái)審你？如果你被診斷出嚴(yán)重疾病，你是希望接受人類醫(yī)生還是人工智能醫(yī)生的治療？最嚴(yán)肅的問(wèn)題是，如果你的國(guó)家突然爆發(fā)戰(zhàn)爭(zhēng)，你是希望人類來(lái)防御還是機(jī)器人來(lái)防御？” 這些都毫無(wú)疑問(wèn)涉及到我們對(duì)于AI智能決策的看法。

我們可以信任并采納AI做出的決策嗎？ 北京大學(xué)光華管理學(xué)院劉玉珍教授、孟涓涓教授等組成課題組，就人工智能輔助人類決策時(shí)對(duì)效率和公平的影響展開(kāi)了一系列有趣的研究。

01

人工智能的發(fā)展趨勢(shì)是人機(jī)合作

《星球大戰(zhàn)》劇照

目前，人工智能在各行各業(yè)的商業(yè)應(yīng)用方興未艾?，F(xiàn)有研究和案例總結(jié)得出，在部分應(yīng)用場(chǎng)景下，人工智能可直接替代人工，而在更多復(fù)雜的場(chǎng)景中則以輔助人類決策的形式出現(xiàn)。

現(xiàn)有的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)表明， 簡(jiǎn)單任務(wù)場(chǎng)景下人工智能直接替代人工可極大提升生產(chǎn)率。例如，零售業(yè)企業(yè)可以用刷臉支付替代收銀員。某零售商的數(shù)據(jù)顯示，一臺(tái)刷臉支付機(jī)器相當(dāng)于1.5個(gè)收銀柜臺(tái)，按早晚班計(jì)算，可以減少3個(gè)收銀員的人力成本，集團(tuán)每年可節(jié)省1344萬(wàn)元。

隨著人工智能在業(yè)界應(yīng)用的興起，很多學(xué)者開(kāi)始關(guān)注其對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)的影響。學(xué)術(shù)研究通過(guò)比照真實(shí)的人工決策和人工智能決策數(shù)據(jù)，更為具體地衡量了在不同任務(wù)下人工智能與人類決策質(zhì)量的差距。例如，對(duì)比人工智能和法官對(duì)被逮捕的犯罪嫌疑人是否可以保釋的決策，發(fā)現(xiàn)人工智能可以很大程度上超越人類法官的決策水平，在審前羈押率不變的情況下，讓犯罪率下降24.7%。

在更為復(fù)雜的、尤其是涉及大量人際交互的場(chǎng)景中，人工智能更多以輔助人類決策的角色出現(xiàn)。例如，在互聯(lián)網(wǎng)金融中，貸款催收的痛點(diǎn)之一在于單筆額度較低，回款成本較高。借助人工智能技術(shù)，互聯(lián)網(wǎng)金融公司可以依托大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)建模，對(duì)客戶的還款意愿進(jìn)行分層打分，并提供相應(yīng)的催收手段和策略。對(duì)于還款意愿高的客戶，采用提醒版催收話術(shù)；對(duì)于還款意愿中等的客戶，前期使用催收機(jī)器人，后期根據(jù)催收機(jī)器人反饋結(jié)果轉(zhuǎn)人工處理；對(duì)于還款意愿低的客戶，直接轉(zhuǎn)人工處理。據(jù)某互聯(lián)網(wǎng)金融公司統(tǒng)計(jì)，通過(guò)這一方式，綜合回收率可提升5%以上，并且能節(jié)省40%的人力成本。

02

人工智能輔助人類決策效率最高

該研究還希望進(jìn)一步理解引入人工智能輔助人類決策對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)效率和平等的影響。研究團(tuán)隊(duì)基于某公司的歷史現(xiàn)金貸實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行了研究，對(duì)比三種情形下的貸款審批決策的效果：人類單獨(dú)決策、人類-人工智能合作決策、人工智能單獨(dú)決策。在人類決策組，決策者看到貸款者的背景信息，并獨(dú)立做出貸款決策；在人類-人工智能合作決策組，人工智能為決策者提供貸款者基于背景信息判定的“還款分”，決策者根據(jù)貸款者的還款分和其他背景信息，綜合做出貸款決策；在人工智能決策組，貸款決策完全由人工智能完成。然后我們用貸款者的真實(shí)歷史表現(xiàn)衡量上述三組的貸款決策質(zhì)量，并分析其中的決策機(jī)制。

圖1 人類決策組、人類—人工智能決策組、人工智能決策組對(duì)比

如圖1最左側(cè)所示，人類決策組、人類-人工智能合作決策組、人工智能決策組的準(zhǔn)確率分別是62.4%、70.6%和 84.7%，并在統(tǒng)計(jì)上有顯著差異。人類-人工智能合作決策組相比于人類決策組，準(zhǔn)確率提高了13.3%，提升程度非?？捎^。

此外，也可觀察到三個(gè)決策組都出現(xiàn)了不同程度的決策錯(cuò)誤，其決策錯(cuò)誤可以進(jìn)一步分為：一類錯(cuò)誤——“錯(cuò)誤地拒絕了實(shí)際還款的人（沒(méi)借錢給能還款的人）”和二類錯(cuò)誤——“錯(cuò)誤地接受了實(shí)際未還款的人（借錢給了還不起款的人）”兩類錯(cuò)誤。圖1中間和右側(cè)兩列展示了這兩類決策錯(cuò)誤的占比。人類-人工智能合作決策組相比于人類決策組，在兩類錯(cuò)誤方面都有所降低。有趣的是，人類-人工智能合作決策組相比于人工智能決策組，僅僅在“錯(cuò)誤地拒絕了實(shí)際還款的人（沒(méi)借錢給能還款的人）”方面落了下風(fēng)（人工智能決策組僅為3.5%），而在“錯(cuò)誤地接受了實(shí)際未還款的人（借錢給了還不起款的人）”比人工智能單獨(dú)決策表現(xiàn)更好（人工智能決策組為11.7%）。這意味著，人類做最終決策時(shí)更注重避免“錯(cuò)誤地放貸給實(shí)際不會(huì)還款的人（借錢給了還不起款的人）”。 人類與人工智能的目標(biāo)不盡一致，可能是造成人們不愿意采納人工智能輔助的原因。

《我，機(jī)器人》劇照

03

人工智能可以拉平人類決策能力的差距

人工智能在對(duì)勞動(dòng)力的替代或者輔助過(guò)程中可能會(huì)影響勞動(dòng)力市場(chǎng)內(nèi)部的平等性。平等性直接影響著勞動(dòng)力市場(chǎng)的穩(wěn)定和公平，是在效率維度之外極為重要的考慮維度。該課題關(guān)注的是，人工智能輔助人類決策的時(shí)候是否增加或者降低了勞動(dòng)效率的不平等？不同的勞動(dòng)者有著不同的技能水平，對(duì)人工智能也有不同的態(tài)度，他們?cè)谌藱C(jī)結(jié)合進(jìn)行決策的過(guò)程中的獲益程度可能將有所不同。

圖2的實(shí)線展示了決策者自己決策（橫軸）和有算法輔助決策（豎軸）下決策準(zhǔn)確率的關(guān)系。 我們發(fā)現(xiàn)與完全替代人類勞動(dòng)力不同，人工智能輔助人類決策的情境下，可能會(huì)降低決策者之間表現(xiàn)的不平等性：原來(lái)表現(xiàn)欠佳的決策者提升更多，原來(lái)表現(xiàn)優(yōu)秀的決策者提升更少，甚至變差。圖2的實(shí)線展示了決策者自己決策（橫軸）和有算法輔助決策（豎軸）下決策準(zhǔn)確率的關(guān)系。我們發(fā)現(xiàn)與完全替代人類勞動(dòng)力不同，人工智能輔助人類決策的情境下，可能會(huì)降低決策者之間表現(xiàn)的不平等性：原來(lái)表現(xiàn)欠佳的決策者提升更多，原來(lái)表現(xiàn)優(yōu)秀的決策者提升更少，甚至變差。圖2顯示，大約有25%的決策者在有人工智能輔助的情形下，準(zhǔn)確率反而變低。

圖2 人工智能決策與人類決策準(zhǔn)確率

如何理解這種現(xiàn)象？首先，個(gè)人決策做得好的決策者由于原本的決策質(zhì)量已經(jīng)相對(duì)較高，人工智能的輔助作用相對(duì)有限。但是好的決策者在接受到人工智能信息輔助后反而會(huì)變差，這是一個(gè)出人意料的現(xiàn)象。我們發(fā)現(xiàn)這一現(xiàn)象主要是由決策者沒(méi)有在人類-人工智能決策中賦予人工智能信息足夠的權(quán)重導(dǎo)致的。我們將決策者對(duì)人工智能信息的權(quán)重提高至最優(yōu)水平，計(jì)算出調(diào)整后的準(zhǔn)確率。在圖2， 紅色實(shí)心點(diǎn)代表原始數(shù)據(jù)，藍(lán)色空心點(diǎn)代表調(diào)整后的數(shù)據(jù)。可以看到，藍(lán)色空心點(diǎn)相比于紅色實(shí)心點(diǎn)發(fā)生了向上平移，絕大部分?jǐn)?shù)據(jù)點(diǎn)都移至45度線以上。也就是說(shuō)， 如果人們更多地參考人工智能給出的建議，人類-人工智能合作決策可以提高絕大多數(shù)人的決策效率。

小結(jié)：相比于用人工智能全盤替代人類決策，未來(lái)更多工作面臨的大趨勢(shì)可能是人機(jī)合作。雖然人機(jī)合作的決策效率可能不如純粹的人工智能決策，但是人類作為決策的最后一環(huán)，可以充分根據(jù)實(shí)際需要調(diào)整自己的目標(biāo)，做出更適宜實(shí)際情況的決策。而對(duì)于勞動(dòng)力市場(chǎng)內(nèi)部的平等性而言，人工智能替代人類會(huì)造成大量工作崗位的流失，創(chuàng)造更大的不平等性，造成勞動(dòng)力市場(chǎng)的動(dòng)蕩；而人機(jī)共處的合作模式可能可以降低勞動(dòng)力之間工效的差距，反過(guò)來(lái)促進(jìn)不同人績(jī)效的平等程度。

課題組成員：陳澤陽(yáng)博士、劉玉珍教授、孟涓涓教授、王曾博士

劉玉珍，獲得2017年中國(guó)金融研究杰出貢獻(xiàn)獎(jiǎng),孫冶方金融創(chuàng)新獎(jiǎng)。在行為金融和市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)領(lǐng)域有著卓越的學(xué)術(shù)成就，主要的應(yīng)用領(lǐng)域?yàn)樨?cái)富管理，量化股權(quán)產(chǎn)品設(shè)計(jì)，證券市場(chǎng)制度，投資人保護(hù)與教育。在國(guó)際頂尖學(xué)術(shù)期刊 Journal of Financial Economics, Review of Financial Studies、Management Science、Journal of Financial and Quantitative Analysis, Review of Asset Pricing Studies 發(fā)表論文7篇，另有30多篇國(guó)際重要期刊論文、數(shù)十篇中文論文發(fā)表《經(jīng)濟(jì)研究》、《管理世界》、《經(jīng)濟(jì)學(xué)季刊》、《金融研究》等國(guó)內(nèi)外重要學(xué)術(shù)期刊上。論文曾被諾貝爾獎(jiǎng)獲得者Daniel Kahneman在 The Economist 上撰文隆重推薦閱讀。

長(zhǎng)期參與監(jiān)管部門的政策制定咨詢。為北京大學(xué)金融發(fā)展研究中心主任，上海證券交易所學(xué)術(shù)委員，上交所高級(jí)金融專家，證券公司獨(dú)立董事。曾擔(dān)任北京大學(xué)光華管理學(xué)院金融系系主任，金融碩士項(xiàng)目主任。

孟涓涓，現(xiàn)任北京大學(xué)光華管理學(xué)院應(yīng)用經(jīng)濟(jì)系系主任、教授。曾獲得2017年北京大學(xué)教學(xué)優(yōu)秀獎(jiǎng)與光華管理學(xué)院厲以寧教學(xué)獎(jiǎng)。本科就讀于北京大學(xué)光華管理學(xué)院金融系，博士就讀于美國(guó)加州大學(xué)圣迭戈分校經(jīng)濟(jì)系。孟涓涓長(zhǎng)期專注于行為經(jīng)濟(jì)學(xué)與行為金融學(xué)的研究。她的研究成果發(fā)表在諸多國(guó)外一流學(xué)術(shù)期刊上，如 American Economic Review, Management Science, International Economic Review, Journal of Public Economics, Journal of Development Economics, Games and Economic Theory, Journal of Economic Behavior and Organization 等。

來(lái)源：北京大學(xué)光華灌流學(xué)院