為一個機器人工作，將會是什么樣的一種體驗?這個概念聽起來很離譜，因為我們通常會說到非熟練勞動力被自動化，而不是管理職位被自動化。但是，“機器人經(jīng)理”的概念其實比大多數(shù)人所想象的來得更可行。看看經(jīng)理人的一些主要職責，例如，利用數(shù)據(jù)來評估問題、比團隊做出更佳的決定、監(jiān)督團隊成員的工作表現(xiàn)、為團隊設下相關的目標、向下屬提供準確的反饋：科技不僅能夠在這些核心管理任務上媲美人類，它也已經(jīng)是幫助人類更有效地完成這些任務的關鍵。

　　事實上，這些基本管理任務雖然很難使用人工智能來處理，但是對于管理者來說，這些任務也不能說是易事。如今，世界各地都有不敬業(yè)的員工，而管理不善是這一問題背后的主要原因。即使是在就業(yè)機會充足、失業(yè)率低的地方里，人們還是為了從事自由業(yè)或者創(chuàng)業(yè)而辭去工作，因為這就是避免自己有個上司的最佳方法。學術界估計，大約一半的經(jīng)理人將無法勝任管理的工作，而這往往是因為他們無法抑制自己有毒、黑暗一面的傾向。我們來做個簡單的示范：只需上谷歌網(wǎng)站，搜索“我的上司是”或者“我的經(jīng)理是”，就能看到大多數(shù)人是怎么看待自己上司的：谷歌的“自動完成”功能會產(chǎn)生許多罵人的話，而其中的好話則寥寥無幾。

　　很明顯的，在管理能力的領域中，人工智能的門檻是相當?shù)偷摹Ｈ斯ぶ悄芗词顾_到的標準不高，也能超越表現(xiàn)一般的經(jīng)理，更別說是表現(xiàn)差勁的經(jīng)理了。這種局面，就好像一輛自駕駛汽車只需要超越那些經(jīng)常撞車、使自己與別人受傷的大多數(shù)無能司機就行了。這當然是一種假設的情況：雖然有許多司機技術差，而每年都會有數(shù)百萬宗交通意外發(fā)生，但是大多數(shù)司機并不會撞車。不過，在這種情況中，自駕駛汽車不需要特別安全，也能超越人類司機。

　　讓我們從這個角度出發(fā)，來考慮一下將你的經(jīng)理自動化的潛在利弊：

　　機器人經(jīng)理的好處

　　避免爭執(zhí)。科技雖然能使我們生氣(尤其是在它出現(xiàn)故障的時候)，但是，比起科技，我們會更容易與另一個人起爭執(zhí)。正所謂，一個巴掌拍不響。即使機器人經(jīng)理有個性，它也會因為缺乏真實的情緒而管不著去真正與我們爭吵。請回想一下你的上司在過去激怒你的時候：你之所以憤怒，可能是因為對方對于某件事的感受讓你生氣，從而引發(fā)了這場唇舌之戰(zhàn)。相反的，如果你的電腦或電視機發(fā)生故障，你應該不會與它爭執(zhí)，而你也可以肯定，它對你也不會有任何感受。我們雖然能夠?qū)萍籍a(chǎn)生感情(不管是好是壞)，但是這些感情不會得到回報。雖然有“情感計算”之說，但是機器永遠也不會在乎。這就是機器的智力比人類更優(yōu)越的真正原因：我們就是在乎得太多，而在乎得太多可能會模糊我們的判斷力。

　　客觀反饋。雖然人才管理的科學很健全，但是經(jīng)理與人打交道時，往往會見機行事。要是憑直覺來作決定，就會引發(fā)一些無意識(以及有意識)的偏差，從而產(chǎn)生一種含有裙帶關系色彩的政治文化，使員工感覺到自己被不公平對待。即使經(jīng)理出于好意，他們卻往往因為害怕沖突、嫉妒心強、或者根本無法客觀地評估員工，而無法向員工提供準確的反饋。一名員工的表現(xiàn)與潛力在某種程度上是可以被量化的，而在這范圍之中，員工從機器人得到的反饋，將比他們從人類經(jīng)理那里得到的反饋更客觀。

　　更好的決策。在這個信息爆炸的時代里，人類的大腦無法將大量數(shù)據(jù)中的信息處理并轉(zhuǎn)化成知識。就是這個原因，促使日立集團推出一種“電腦上司”技術，為各種問題分析出最佳的解決方案，并向員工下達指令。也因為如此，現(xiàn)在當我們無法上網(wǎng)的時候，我們就會覺得那么無知。當然，有些決策太過復雜，無法進行自動化，但是大多數(shù)決策應該更簡單。“控制論之父”諾伯特·維納(Norbert Wiener)數(shù)十年前就已經(jīng)指出，“假如我們可以用明確、易懂的方式來執(zhí)行任何任務，我們就能用機器來執(zhí)行。”換句話說，如果某個任務有個流程或算法的話，人工智能就能復制它、完善它。人工智能的真正挑戰(zhàn)，就是復制出不復雜的決策，也就是所謂的“自然愚蠢”(natural stupidity)。也許，“人工愚蠢”(artificial stupidity，AS)才是機器學習的終極前沿。

　　機器人經(jīng)理的壞處

　　人工智能也有可能犯錯。有些算法已經(jīng)在做出一些“行政決策”，向顧客推薦應該避開哪一位優(yōu)步司機、在亞馬遜網(wǎng)站上應該信任哪一位賣家、在 Facebook 上應該相信哪一篇新聞報導。這就是人們時常會以“少用資源多辦事”來為科技定義的原因。然而，人工智能并不是萬無一失的。舉個例子：人工智能知道從事高級職位的女性人數(shù)較少，也知道黑人更有可能因犯罪而被逮捕;這兩件事實，可能會導致人工智能將高薪職位推薦給男性而非女性，并在錄取求職者時偏向選擇白人而非黑人。在這樣的情況下，人工智能雖然沒有對任何一方表現(xiàn)出偏見，但是它做出的決定只能說是既具性別歧視，又具種族歧視，因為這些決定是在加強而非消除人類的偏見。

　　機器人可以做到的事是有限的。機器人的問題不在于他們不能執(zhí)行一般的任務，而是在于他們無法完成一些重要的工作。比方說，機器雖然已經(jīng)開始表現(xiàn)出創(chuàng)意，但是說到創(chuàng)業(yè)或開發(fā)新產(chǎn)品，機器人則是遠遠不及那種地步。算法能夠以人類不能達到的速度分析大量信息，以將現(xiàn)有的“手段和目的”優(yōu)化。然而，要進行真正的創(chuàng)新，就要利用信息，在手段與目的之間找到新的聯(lián)系，而這個過程可能會產(chǎn)生意想不到的行為。因此，人工智能可以推薦一家酒店給你，但它無法發(fā)明 Airbnb。當然，大多數(shù)人也無法做到這一點。但是，如果將經(jīng)理的創(chuàng)造力和創(chuàng)新能力消除，員工的工作就會變得更沉悶。

　　人類需要與人接觸。史蒂文·斯皮爾伯格(Steven Spielberg)的電影《人工智能》(AI)中的 David 是個會愛人的機器男孩。但是，機器人不像 David 一樣：他們?nèi)狈η榫w。然而，“機器人上司”的問題，不是他們沒有任何情緒，而是就連最復雜的機器(到目前為止)還不夠先進，無法察覺出你的感受。一個機器人無法理解，你的表現(xiàn)欠佳是因為你感冒了，還是因為你的小狗去世了。其實人類經(jīng)理也是這樣的，但是比起機器人經(jīng)理，我們比較會原諒人類經(jīng)理，因為我們還是可以希望人類經(jīng)理會體諒我們。同樣的，員工會希望其他人類(而不是人工智能)認可他們、贊賞他們。事實上，研究顯示，比起機器給予的獎勵，人類給予的獎勵感覺上要正面得多。

　　歸根結底，一成不變的做法也許不會適合所有人，因此我們可以想象，有些員工寧愿為機器人工作，也不愿為人類經(jīng)理工作，尤其是那些曾被上司或前上司折磨過的員工。從上述的谷歌“自動完成”功能的示范便可看出，如此討厭上司的大有人在。

圖片來源：找項目網(wǎng)