人到底有什么能力是不会被AI替代的？每个人都需要思考这个问题。
前两天看了本书《权力与预测》，书里提到“双方共同作出决策，AI负责预测，人负责判断”我看就可以看做是AI与人分工的指导原则。
决策 = 预测 + 判断。
预测，是告诉你发生各种结果的概率是多少；判断，是对于每一种结果，你在多大程度上愿意接受。
AI很擅长预测天气概率，但是判断一个天气状况带来的后果，需要更多的、具体的、也许只有你自己才知道的信息，所以做判断的应该是你而不是AI。
AI时代的决策 = AI的预测 + 人的判断。
也就是说，我们应该让预测和判断脱钩。
我们承认AI比人聪明，但是我们也知道真正承受风险、体验后果的是人而不是AI。预测是客观的，判断是主观的。AI不能僭越人的判断，人也不应该专断AI的预测。AI与人各安其位，分工明确。
如何实施这个分工呢？
书中提到一个方法，人为给AI设定一个自动判断门槛。
比如自动驾驶汽车，我们可以规定，当AI预测前方物体是人的概率高于0.01%——或者0.00001%也行，反正你得有个不为零的数值——的时候就必须踩刹车。
这个判断标准是人事先设定的，把这条线编程到AI之中，但是下达那条编程指令的必须得是人——因为只有人能判断人命的价值。
另一个方法是把判断量化成钱。
现在我们租了一辆车，要去一个比较远的地方，有两条路线可选。第一条比较直，老老实实开车就行，路上没什么风景。第二条会经过一个风景区，行车过程会是一种享受，但是风景区里有行人，会增加出事故的概率。
如果AI直接跟说哪条路出事故的概率有多大，可能还是不好判断。
更方便的做法是，AI直接说，走风景区那条路，租车的保险费比走第一条路高1块钱。这一块钱的保险费代表AI对两条路风险差异的预测。
现在判断交给我们。如果我们认为风景的重要性超过1块钱，那就走风景区；如果我们对风景没有那么高的兴趣，那就省下1块钱。
你看，AI无需了解你，也不可能了解你——是你在这一块钱和风景之间的选择，揭示了你的偏好。在经济学上，这叫做“显性偏好”，人的很多偏好本来是说不清的，但是一跟钱挂钩就能说清了。
预测跟判断脱钩，对人是一种赋能。
以前如果你想去开出租车，可不是会开车就行。首先你得学认路，你得知道这个城市中从任意A点到任意B点的最短路线是什么——用书里的话说就是你得会预测——才能开好出租车。
现在AI接管了预测路线的事儿，你只要会开车就可以去开网约车了。
有了AI，人会判断就会决策。但这并不是说决策很容易，因为判断有判断的学问。
生活中更多的判断既不是由委员会划线也不是被量化成了钱，是必须由个人对具体情况进行具体分析。这个结果对你来说到底有多好，或者到底有多坏，到底能不能承受，你怎么判断呢？
美国的一个统计显示，1960年只有5%的工作需要决策技能，到2015年已经有30%的工作需要决策技能，而且还都是高薪岗位。
而判断力和随之而来的决策力，本质上是一种权力——AI没有权力，这就是《权力与预测》这本书的缘起。
假期如果大家在家闲着无聊，可以找来看看。
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