机器70年: 互联网、大数据、人工智能带来的人类变革

我们每天要经历多少次决策？多得数不过来。早晨起床，我应该从床的哪侧下地，这取决于头天晚上我把鞋子放在了哪边；我会衣冠整洁地去上班，而不会有任何一丝念头准备裸体出行，尽管外面的气温非常高；看见红灯我会停车，看见绿灯才会前行；开车上路我会靠右行驶，靠左行驶的念头从未出现过，除非是在英国；早餐我会跟大家吃得差不多，而不会去点一个火锅来充饥，尽管大部分时候火锅肯定比普通的早餐更美味……这都是决策，而它们有一个很重要的特征，那就是尽管我们在决策中保持了很自主的状态，但无一例外都不是受外界影响所得。

决策是复杂的，有时会由理性主导，有时会被机会左右，有时会显得荒诞。电视剧《纸牌屋》中，弗兰克在巧妙地干掉现任总统成功入主白宫后，曾骄傲地对着电视观众说，就在不久之前他还是站在边缘的一个小人物，而现在他已经变成了美国总统。但有趣的是，美国人民并没有给他投过一张票。如果这是影视剧里杜撰的剧情，那2000年12月的美国总统候选人布什和戈尔，由于佛罗里达州选票的“模棱孔”，本来由人民决定的选举，交由佛州最高法院裁决。美国人最为珍视的民主，由于制度原因，决策权到了少数人手里。事实上，全美选民的选票在那一刻失效，选举权全部集中在了区区几百张选票里。如果美国的民主决策有着颠扑不破的传统，那这次该如何评价？

以选举为例来谈决策其实过于复杂，当前在各国的政治学院里出现了一门新的学科——选举学。名字看似堂而皇之，其实对于一门严谨的学科来说差得很远，因为它要研究人性中最难以捉摸的部分。在广泛交流的一个社会群体中，我们完全不能掌握最终具体的选择，因为人性是复杂的。比如在某次集体讨论中，每个发言人都倾向于方案A，但最终方案B却胜出。简单地来看，这毫无理由可言，但如果仔细了解或者分析这个群体，就会发现有很多情况导致了A的失败。比如，支持方案A的发言人与在场的所有人利益不一致，而偏偏只有他们有发言权；再如，方案B的支持团体对所有没有明确支持A的成员进行了集体游说；又如，方案A的提出人并没有取得集体的信任等。人性在选举面前成了一个最大的变量，而且是决定胜负的变量。从严谨的科学角度来说，人性是一个毫无规律可循的研究对象，可一旦将个人的选择放在集体选择中进行反向研究，我们就会发现很多可以研究探讨的地方。

如果我们假设可以参与投票的人数量无限大，而决策的立场也只有同意和反对两种，那每个选民的决策过程都跟扔硬币无异。推而广之，如果每次选举决策都是个纯粹的随机过程，即每个决策都是掷骰子所得，那最终的选举结果就会得到一个正态分布。这里面有大量的前提，比如保证每个选民都要严格按照掷骰子的结果决策，其决策绝不会来自其他因素的影响。这个前提其实是做不到、也不成立的，比如每个选民都会关注候选人的外貌、举止、主张、价值观，而且人性还会促使人们更多地支持可能会获胜的人，即在某个区域某个候选人获胜，那这个消息传播开来，就会影响其他区域选民的决策。这种现象在互联网上表现得尤为突出，我们经常看到很多网上的调查问卷，一般情况只有两个立场：支持或者反对。就像我们刚刚假设的那种掷骰子的形式，尽管参与网上调查的人数也非常多，但我们看到的却不是支持和反对两方的票数相差巨大，而且最后的投票结果也会与整个社会的看法有所不同。对这样一种网上的调查，我们看到的是诸多影响下促使形成的不理性决策：当一个参与者进入页面之后，发现支持的人远远多于反对的人，如果他持中立态度，那他一定会选择支持；如果他持反对态度，但有所迟疑，那他也很有可能选择支持，以让自己不要那么格格不入；如果他是个坚定的持反对意见的人，那他也极有可能选择支持，因为厌倦……这种外界影响反映到自身的情况会在决策中不断发生，以至于我们难以研究。

由于互联网的发展，人跟人的互动变得更加便利和紧密。从刚刚以选举为例进行的探讨来看，决策似乎是难以研究的。一个心理过程极其复杂的个人，在扩大成群体的过程中，又掺杂了无数的内部和外部的影响，特殊情况和微妙变化随时可能发生，从而对我们的预判造成极大的困难。基于这样的认识，难道我们就不进行研究了吗？当然不！在考虑群体决策是否与个人心理和人性产生复杂关系之前，我们应该有一个认识：再复杂的情况，也是由最基本的过程叠加和连接而成的；而我们研究的过程，就是试图找到这些最基本的过程。我们都记得《蝙蝠侠》电影中用计算机动画模拟的蝙蝠群，其实是由两个距离参数（蝙蝠和蝙蝠之间的距离）和一个飞行轨迹（单只蝙蝠的飞行轨迹）扩展而来的。现在这种被称为粒子动画的技术，被另一种以人工智能为基础的群组动画替代。群组动画可以模拟复杂的过程，但仔细看还是存在着一般的规律和基本的过程。就像我们在高楼上观察下面的交通情况，一旦红灯亮起，最前排的车停下，引发后排车波浪状的减速停止。这些动作对于单个司机来说可能经历了数个步骤和复杂操作，但反映在群体上就是一个波浪状的减速停车过程。

人性中最基本的特征就是害怕孤独。就像刚刚提到的网络调查的例子，人们会倾向于选择人多的那个选项，仅仅是因为不让自己显得格格不入，尽管他本人并不十分同意多数人的立场，但这是人性的问题。从这一点出发，我们可以展开一个重要问题的探讨——多数派和少数派，以及其对决策的影响。

我的一个朋友在国内某家婚恋网站工作，根据他在不透露用户信息和商业机密的情况下为我提供的研究材料，我们将以他们的行业为例进行一个多数派和少数派的探讨。我们曾无数次听人谈到婚姻的意义，有一个论述是来自经济学的，经济学家喜欢以“收益”为指标对婚姻进行分析，从而跳出感情、激情等非理性的圈子。以往女性作为弱势群体，收入水平低于男性，因而倾向于找到收入较高的男性结婚，以达到一定程度上提高收入的目的。但随着社会的发展，女性和男性同权同薪，从这个收入角度完成婚姻的理由越来越弱，婚姻对女性的吸引力应该降低才对。经济繁荣、良好的就业环境、高薪似乎是有碍于婚姻的外部因素，但我们从数据上看又得不到太多支持。

根据江苏省民政厅数据统计公报，截至2014年，该省共有837 942对新人结婚，178 899对夫妻离婚，离结比（年度离婚人数与结婚人数的比率）为21.3%。与2013年相比，结婚登记人数减少7万多对；同期，离婚人数增加2898对，即每3分钟就有一对夫妻各奔东西。而在经济不如江苏发达的吉林省，吉林省民政局统计显示，该省2012～2014年，离婚登记人数分别为9.83万对、11.12万对和

11.26万对，离婚率（年度离婚人数与总人口之比）分别为

7.14%、8.1%和8.2%。2014年离结比（年度离婚人数与结婚人数的比率）为72.8%。

我们看到，不仅外部经济环境对婚姻有极大影响，而且其他别的巨大的力量也会影响婚姻决策，比如社会对婚姻的态度、社会构成等。婚姻类似很多的决策情势，存在相互依赖和影响的二元选择方式，即硬币的两面，选择正面必然放弃反面。一个人的婚姻状况也是这样，要么是已婚，要么是未婚，不存在第三选项。尽管在有的社交网站（Facebook）上存在“complicated”的选项，但这也绝不是为了研究。结了婚的人会对整个社会的婚姻环境造成影响。首先，结婚将减少社会上可供选择的配偶的数量；其次，结婚将影响社会对婚姻的认识和规范。基于这样的认识，我们可以继续对存在于社会上的个体在婚姻这个框架内进行社会学的划分，个人可以与婚姻存在三种互动形式：①单身；②已婚；③离异。根据这样的定义，单身状态是不可逆的，一个人一旦结婚，即会被归入已婚或者离异之中，且无论他以后的婚姻状况如何都不会再回到单身。而已婚和离异则可以根据婚姻状况，随时来回变动。

那么，基于意愿成为多数派的考虑，一个人在选择自己婚姻状况和婚姻身份时要受到经济因素和社会规范等多方面的影响。比如在一个认同婚姻的社会环境中，将会为已婚人士提供更好的就业机会、工资汇报和免税政策，这种经济因素会影响一个人的婚姻决策。同样，某个人的结婚会进一步强化这样的社会规范，使得原来的经济因素得到进一步确认。当然经济因素也可以鼓励非婚人士，这样的前提是经济因素和社会规范基本保持一致，不然会产生动荡，动荡的过程就是经济因素和社会规范的互相博弈，最后哪方取胜则另一方随从。

从婚姻上来看，我们对于个体的主动选择感觉是不足的，个体只是在外部环境的激励和约束中被动做出了决策。那是不是说个体就不能主动地做选择了？当然不是。多数情况下，个体和个体间的互动能让每一个主动的选择变成改善整个社会环境的最小因子。我们假设存在这样一家特殊的上市公司，公司业绩非常好，公司的股票有个特点，就是股票总股值恒定，份额可以根据市场需要自动增加或者减少，交易所实时对外公布这家公司市场上流通的股票份额，交易者可以选择将手里的股票卖给其他交易者，也可以选择卖给公司。卖给公司的股票将从市场流通份额中消失，这也就意味着其他持有股票的交易者资产将增值。在这样一个设计好的游戏中，参与者要变成少数派才能赚钱，而不是像婚姻那样要变成多数派。所有的参与者都在猜测其他参与者的交易行为，从而指导自身的交易行为。这样一个游戏在变成计算机模型之后将会变成一个振动曲线，有一条明显的中线和固定的振幅。在不加入人性考虑的情况下，这样的振动曲线会一直持续下去。但事实上，随着交易者的增多，包括这条实时变动的交易振动曲线在内的数据的披露，交易者会主动选择自己的交易行为，最终我们将看到一条中线明显、振幅逐渐缩小的振动曲线。这时说明，某些参与交易的个体已经在这个游戏中成功地摸到了成为少数派的门道，而那些没有摸到门道的多数派则会选择退出。这样的模型可能与真实的股票交易活动不同，因为我们锁定了公司的总股值，只有这样才会方便我们研究。在真实的股票交易中，每个交易者也存在强烈的成为少数派的意愿，只是我们看到，每个环节的数据都不恒定，且披露的数据也不足。交易者更多的是在凭感觉“下注”，这样的情况在中国的股市中变得尤为明显。

在观察决策这个行为的过程中，我们看到了个体和外界影响之间的互动，以及个体行为的扩展产生的第二轮互动。我们依然认为，从个体角度探究群体决策是一项复杂的工程。本文中我们分析了经济激励、社会规范、个人利益、心理驱动等多个方面的影响决策的因素，只是为了证明所有复杂的现象都是基于简单过程的叠加。我们可以去寻找这些简单过程以对群体决策进行研究，这就是我们面对这类复杂问题的方法。