Orijinal | Yönetimle ilgili karar vermede yapay zeka devrimini dört gözle bekliyoruz "rasyonelliği sınırlama" ve "sınırlı güvenilirlik" altında yönetim karar verme
Giriş
Yapay zeka, modern yönetimin üç temel temel kavramına doğrudan meydan okumaktadır: sınırlı rasyonalite, işlem maliyetlerinin ekonomisi ve fırsatçı davranış. Belirlenen iş teması dahilinde, akıllı karar verme sistemi temelde hesaplama gücüyle sınırlı değildir ve sınırsız optimizasyon gerçekleştirebilir. Aynı zamanda yapay zeka ile uyumlu blockchain teknolojisi, dijital karşılıklı güveni desteklemektedir. Konseptten izlenebilir işlem yükümlülüğüne kadar "sınırlı güvenilirlik" uygular. Bu iki önemli kavramsal değişikliğin etkisi altında, yönetim karar alma biçimi de Mart ayındaki ikilemden, yani kullanım ve keşiften dört biçime dönüşmüştür. Çinli yapay zeka şirketlerinin "Dördüncü Paradigması" ve işbirlikçi yazılım şirketlerinin "Interconnect Zhiyuan", ortaya çıkan yönetim karar verme eğilimleri için ampirik destek sağlar. Gelecekte, sadece yetkilendirmenin ötesinde, yönetim kararlarını etkileyen yapay zekanın olumsuz etkileri de araştırma gündemine dahil edilmelidir.
Metin / Bao Yongjian \ Dai Wenyuan \ Oleksiy Osiyevskyy \ Xu Shi
"Sınırlı rasyonalite" den "aşırı rasyonaliteye": "dördüncü paradigma" durumu
1955'te Simon, yönetimin karar vermesinde "sınırlı rasyonalite" kavramını önerdi. Yakında, modern yönetimin temel bir kavramı haline geldi. Sınırlı rasyonalitenin öncülü şudur: gerçek dünyada, yöneticilerin bilişsel yetenekleri sınırlıdır. Bu nedenle, yöneticinin karar verme ilkesi optimizasyon değil, "tatmin etmektir", yani sınırlı bilişsel yetenekten (hesaplama gücü gibi) etkilenen yönetici, karar vermede en uygun çözümü aramıyor. Yeterince iyi bir çözüm bulun ve kabul edin.
Sınırlı rasyonalite, gerçek kişilerin karar verme yeteneği ve özelliklerine yöneliktir. Yapay zeka ve büyük verinin hızlı gelişimi, bu temel kavramı doğrudan zorlamaktadır. Her şeyden önce, seçilen iş teması kapsamında, makinenin bilgi işlem gücü sınıra kadar itilebilir (yani, görev hedefinin optimum işlenmesini karşılamak için). İkinci olarak, yapay zekanın beş gelişim enleminden herhangi birinin (BEYİN, Bigdata, Yanıt, Algoritma, Altyapı, İhtiyaçlar) herhangi birinin geliştirilmesi, sisteme geometrik patlayıcı yetenekleri getirecek ve yapay zekanın karar destek yeteneklerini yöneticilere göre daha fazla hale getirecektir. Karar verme optimizasyonu ihtiyaçları. Üçüncüsü, makine etkileşimi ve transfer öğrenimi zımni bilginin engellerini ortadan kaldırır. Son olarak, yapay zeka düzeyini ölçen VC boyutunun mantığı, "memnuniyet ilkesi" nin arkasındaki uzlaşma mantığını kırar ve "optimizasyon" mantığını yansıtır. Sınırlı gerçek kişilerin sınırlandırılmış akılcılığını kıran bu uygulamalar, yapay zeka şirketlerinin "dördüncü paradigması" nın "kehanet kararları" sisteminde hayata geçirildi.
Örnek olarak dördüncü paradigma ile banka kredi kartı merkezi arasındaki işbirliğini ele alalım (bkz. Şekil 1) Banka, tüm müşteriler arasında kredi kartı taksitli müşterileri veri aracılığıyla doğru bir şekilde tanımlamalıdır. Geçmişte kredi kartı fatura taksit modeli ancak iki yüz boyuta (değişkenlere) ulaşabiliyordu. Artık "50 milyon boyuta" yükseltilerek fatura taksit öneri metin mesajlarının yanıtlanma oranı% 68 artmış, kart merkezinin fatura taksit ücreti% 61 artmıştır. Aslında, on milyonlarca hatta yüz milyonlarca boyutsal model için teknik olarak aşılamaz hiçbir engel yoktur. Modelin karmaşıklığı, iş temaları ve senaryolarına göre tasarlanmıştır. Optimizasyon sonsuz değildir, ancak artık insan beyninin bilişsel sınırlamalarına tabi değildir ve "tatmin" karar verme ilkesine uyması gerekmez.
Sınırlı rasyonaliteyi kıran, yapay zekanın sistem optimizasyon yetenekleridir. İlk harf hangisi olursa olsun, beş yönden somutlaştırılmıştır, biz buna BEYİN optimizasyon yeteneği diyoruz.
BRAIN sistem kararının optimizasyon yeteneği
Dördüncü paradigmanın Peygamber Karar Sistemi, BEYİN'in bu beş unsuru arasında kapalı bir döngü kurar. İhtiyaç (iş teması) oluşturulduktan sonra, BRAIN'in sistem karar verme yeteneği sürekli olarak geliştirilebilir ve geçmişte sınırlı rasyonalite kavramı ile sınırlandırılmaz. Organizasyonun genel faaliyet karmaşıklığı ile yapay zekanın sistem yetenekleri karar verme ihtiyaçlarından daha yüksektir. Bu anlamda yapay zekanın sınırlı rasyonaliteyi kırdığını ve aşırı akılcılık peşinde koştuğunu söylüyoruz.
Makine etkileşimi "sınırlı rasyonaliteyi" alakasız kılıyor
Makine etkileşimi (makineler arasında doğrudan iletişim), insan beyni düşüncesinin sınırlı rasyonalitesini kıran dördüncü paradigmanın kehanet sisteminin bir başka tasarımıdır. Örneğin, makine Newton'un işini yaparsa, makine Newton'daki üç yasayı özetlemekle kalmaz, aynı zamanda her hız aralığında hızı birden on bir aralığına böler. On ila yirmi bir aralık, muhtemelen on milyonlarca aralık bölünmüştür ve her aralık, üç yasayı özetler. Hız aralığına göre bölündüğünde, Newton yasasının yüksek hızlarda mevcut olmadığı hiçbir durum olmayacaktır. Gerekirse, nihayet 30 milyon kanunu ve 300 milyon kanunu toplayabilir. Bu insanlar için imkansız, Newton üç bin yasayı bile özetliyorsa, kimse onun teorisini okumak istemez. Ama makine tamam, Makine A, B makinesine 300 milyon kuralda bir sorun olmadığını söyler ve makine B bunu bir saniyede kabul eder. Bu, makine etkileşiminin özelliğidir. Sınırlı rasyonalite kavramını geçersiz kılar. Sınırlı akılcılığın gerçek kişilerin karar verme süreçleri üzerinde etkisi vardır. Ancak makine etkileşimi ortamında, sınırlı rasyonalite kavramının hiçbir ilgisi yoktur. Makineler, limit rasyonalite yasasına uyar.
Örtülü bilginin kaybolan avantajı
Yapay zekanın sınırlı rasyonalite kavramına meydan okuması, öğrenme paradigmasının ve yapısızlaştırılmış zımni bilginin değişmesine de yansıyor. Uzun bir süre, organizasyondaki zımni bilgi dinamik rekabet gücünün bir parçasını oluşturur ve rekabet avantajının kaynağıdır. Açıklamak için sınırlı rasyonalite kavramını kullanarak, sonraki öğreniciler sınırlı bilişsel yeteneklere sahiptir, mesleki bilginin engellerini aşmak zordur ve uzmanlar tarafından elde edilen deneysel yargıları ve içgörüleri hemen elde etmek zordur. Bununla birlikte, yapay zeka tarafından izlenen transfer öğrenme yöntemi, bilgi kategorilerinin sınırlamalarını aşabilir ve zımni bilgiyi yapısızlaştırabilir. Daha da dikkat çekici olan şey, yapay zekanın VC boyutunun makine bilişinin hem genişliğini hem de derinliğini içermesi ve insan bilişinin eşleşemeyeceği bir üstünlüğe sahip olmasıdır. Bu teknolojiler, sınırlı akılcılığın ön koşullarını ortadan kaldırır ve gelecekteki yönetim kararları için yeni konular önerir.
Veri tabanlı güven "sınırlı güvenilirliğe" izin verir
Örgütsel karar vericiler her zaman çıkarcı fırsatçılar değildir. Bu önerme, işlem süreci maliyet teorisinin tahrif edilmesi ve geliştirilmesidir. Fırsatçı olmayan davranışları inceleyen Weibok ve arkadaşları, "sınırlı güvenilirlik" kavramını ortaya koydular, yani insanların sözlerini tutmamasının nedeni oportünizm tarafından motive edilmeyebilir, ancak başka nedenleri olabilir. Sınırlı güvenilirlik, temerrüdün diğer tarafını anlamamıza yardımcı olur. Ticarette oportünizm dışı olguyu hatırlatıyor. Geçmişte yetersiz bilgi veya çevresel koşullardaki değişiklikler nedeniyle, işlemin bir tarafı bencilce dolandırıcılık yapmadı, ancak gerçekten de sözleşmeye uygun olarak sorumluluklarını yerine getiremedi.
"Sınırlı güvenilirlik" kavramı, karar vericilerin fırsatçı olmayan davranışlarının izini sürmek zor olduğu için geniş çapta uygulanmamıştır. Bununla birlikte, yapay zeka ve blockchain teknolojisi onu giderek daha gerçekçi hale getiriyor. Yapay zekanın bellek yeteneği, hesaplama gücü ve algoritmasının iyileştirilmesi, blockchain teknolojisinin desteği ile geçmişte izlenmesi zor olan fırsatçı olmayan faaliyetler artık nicel olarak analiz edilebiliyor. Sınırlı güvenilirlik ölçülebilir bir uygulama haline geliyor. Zhiyuan Internet'in "Zhiyuan Köpeği" (blockchain robotu) buna bir örnektir.
Sınırlı güvenilirliği kabul etmenin potansiyel değeri ve pratik önemi vardır. Belirsiz koşullar altında insanların işbirliğine dayalı davranışlarına izin verir ve bunu teşvik eder. İnsanlar fırsatçı olmayan davranışların ortak ve çeşitli sorumluluğunun sınırlı olduğunu ve uygun şekilde farklılaştırılabileceğini görürlerse, insanlar mümkün olduğunca işbirlikçi bir tavırla katkıda bulunmaya daha isteklidir. Bununla birlikte, bu kavramın uygulanması zordur, çünkü fırsatçı olmayan davranışları izlemek teknik olarak çok zordur.
Yönetimle ilgili karar vermenin dört yeni biçimi
Karar vericilerin dış çevredeki değişikliklere ilişkin algılarının özellikleri göz önüne alındığında, James March bir keresinde sınırlı rasyonellik altında iki karar verme biçimi önerdi: keşif ve sömürü. İlki yeni pazarları, yeni ürünleri, yeni yöntemleri ve yeni süreçleri keşfetme eğilimindedir. İkincisi, verimlilik getirisi elde etmek için mevcut pazarları, ürünleri ve yöntemleri kullanma eğilimindedir. Araştırmamız, yapay zekanın etkisi altındaki yönetim kararlarının Mart ayındaki ikilemi zenginleştiren dört biçime (bkz.Şekil 2) sahip olabileceğini gösteriyor.
Şekil 2 Limit rasyonalitesi ve sınırlı güvenilirliğin etkisi altında yönetim kararı
Sınırlı rasyonalite ve sınırsız sorumluluk durumunda, risklerden kaçınmak ve verimlilik getirilerini hasat etmek için mevcut avantajları kullanmak yöneticilerin kararlarına hakim olacaktır. Örnek olarak Ctrip'in "Ebeveyn-Çocuk Parkı" nda meydana gelen çocuk istismarı vakasından sonra yönetim kararını alın, çünkü sınırlı güvenilirlik kavramı yok. Yöneticilerin sorumluluk sınırlarını topluma açıklaması zordur. Risklerden kaçınmak için karar vericiler "Ebeveyn-Çocuk Bahçesi" ni iyileştirmek yerine kapatmayı seçti. Yapay zekanın desteği olmadan, bu kendini koruma karar verme formu daha yaygındır.
Sınırlı güvenilirliğin sağlandığı, ancak yine de sınırlı rasyonalite ile sınırlı olduğu bir durumda, adım adım "keşif" tarzı baskın karar verme biçimi olabilir. Sigorta şirketlerinin kararları ve stratejileri klasiktir. Büyük projeler için sigorta ürünlerini araştırırken, büyük projelerin (Güneyden Kuzeye Su Yönlendirme Projesi ve uydu fırlatmaları gibi) küçük olasılıklı olayların özelliklerine sahip olduğunu gördük. Küçük olasılık olaylarını tanıma konusundaki sınırlı yetenekleri nedeniyle, sigorta şirketleri bunu anlamakta sınırlı kalmaktadır. Bununla birlikte, sigorta şirketleri, sınırlı sorumluluğun sınırlarını sınırlandırmak için risk sınıflandırması, risk sıralaması ve risk tanımlama gibi profesyonel yöntemler kullanacaktır. Sigorta piyasasında, sınırlı güvenilirlik kavramı ve uygulaması yaygın bir uygulama haline gelmiştir. İşlemde her iki tarafın da stratejik kararlarına dahil olmak daha kolaydır. Bununla birlikte, diğer yönetim alanlarında, sınırlı güvenilirlik hala yeni bir kavramdır ve yaygınlaştırılması gerekmektedir.
Üçüncüsü, aşırı rasyonellik ve sınırsız güvenilirlik altında karar verme biçimidir: önce risk almak. Önde gelen tek boynuzlu at şirketleri genellikle bu karar verme tarzına sahiptir. Araştırmamız, bir yandan işlemin bir tarafının yapay zeka desteğiyle analiz etme ve planlama becerisi elde ettiğini, diğer yandan sınırlı güvenilirlik kavramının her iki tarafın ortak anlayışında yer almadığını tespit etti. Şu anda, analiz ve planlamayı sınırlama yeteneğine sahip olan taraf, aktif olarak yeni ürünler, yeni pazarlar ve yeni süreçler geliştirecektir. Ve bu tür bir gelişme karşı tarafa haksız tecavüz getirebilir ve bu nedenle böyle bir iş modelini yüksek risklerle dolu hale getirir. Ancak risk ortaya çıkmadan önce, yetenekli taraf hala risk almakta ısrar ediyor çünkü sadece öngörü fırsat penceresini kullanarak rekabet avantajından yararlanabiliyorlar. Risk öncelikli karar vermenin tipik bir örneği, siyasi seçimler için büyük veri analizi hizmetleri sağlamak için Facebook ve Cambridge Analytic arasındaki işbirliğidir. Sonuç olarak, kullanıcılar ciddi şekilde ihlal edildi, hükümet denetimi devreye girdi, Cambridge Analytica iflas ilan etti ve büyük veri analizi pazarında oyunun kuralları tamamen değiştirildi.
Sınırlı güvenilirlik ve sınır rasyonelliği durumunda, yönetim karar verme şeklinin kademeli olarak belirleyici bir uygulama olması daha olasıdır. Dördüncü paradigmanın bankacılık sektörü için geliştirdiği karar verme sistemini örnek olarak alırsak, iş teması oluşturulduktan sonra karar verme kalitesi arayışını sonsuz bir şekilde genişletebilir ve uygulamada giderek gelişebilir. Örnek olarak Zhiyuan blockchain robotunu alın: Sözleşme katılımcılarının tarihsel taahhütlerini, katkılarını, faaliyetlerini ve performansını takip edebilir. Bu nedenle, katılımcılar sınırsız sorumluluk baskısından kurtulur ve tamamen işbirliği faaliyetlerine katılabilirler. Bu koşullar altında yöneticilerin karar verme belirsizliğine yönelik tutumları ve stratejileri de değişmiştir. Belirsizliğin varlığını kabul ederler ve kesinliğin sürekli iyileştirilmesinin takip etmeye değer bir hedef olduğuna inanırlar. Yapay zeka ve blockchain teknolojisi olmadan belirsizlik, aşılması zor sihirli bir engeldir. Onlarla birlikte, yönetim karar verme süreci esas olarak kademeli bir kesinlik pratiği olacaktır.
Bu aşamada, yukarıda belirtilen dört yönetim karar alma formu aynı anda var olur. Gelecekte yapay zeka teknolojisinin gelişmesi ve sınırlı güvenilirlik kavramının yaygınlaşmasıyla birlikte, kademeli olarak belirleyici uygulama, yönetim kararlarının ana teması olacaktır.
Yazar hakkında | Bao Yongjian: Kanada, Lebridge Üniversitesi Dillon İşletme Fakültesi Kiralı Profesörü; EMBA Seçkin Profesörü, Fudan Üniversitesi Yönetim Okulu; Dai Wenyuan: Dördüncü Paradigmanın Kurucusu ve Başkanı; Oleksiy Osiyevskyy: Yardımcı Doçent, Husky İşletme Fakültesi, Calgary Üniversitesi, Kanada ; Xu Shi: Zhiyuan Internet'in Kurucusu ve Başkanı
Makalenin kaynağı | Bu makale, Temmuz-Ağustos 2018 ortak makalesi "Sınırlı Rasyonellik" ve "Sınırlı Güvenilirlik" Altında Yönetim Karar Verme - Yönetim Karar Vermede Yapay Zeka Devrimine İleriye Bakmak "adlı ortak makaleden bir alıntıdır.
Sorumlu Editör | Liu Yongxuan
Posta Kutusu | liuyx6@sem.tsinghua.edu.cn
