2023年5月18-19日赛拔IDC经营决策AI模拟公开课成功举办。本期的学员来自:美敦力、复宏汉霖、巴斯夫、英联食品、快臻奥森多、赫力昂、玛氏箭牌、强生、可口可乐、勃林格殷格翰、天纳克以及益海嘉里。
自从2016年Alpha Go打败李世石后,赛拔进入AI领域研究,并于2021年推出了IDC项目——决策科学+AI。2022年MIT(麻省理工学院)也设立了决策科学+AI的专业。仅仅几个月前ChatGPT的上市引起了全球的高度关注,AI对人类的影响再也无法被忽略。未来世界的发展,人与人之间的差距是:先天+后天“人×技术”的几何倍差距。如果不想躺平,就必须终身学习、与时俱进。
IDC项目之所以将“决策科学+AI”结合起来,是因为AI的底层逻辑就是IDC决策框架。I=Intelligence(情报),是输入层;D=Design(设计/建模),是中间处理层,也就是AI的深度神经网络层;C=Choice(选择),是输出层。一个人每天要做3000次决策,但是我们很少研究过“做决策”本身。通过学习AI的决策方式,我们人类可以反思提升自己的决策能力。因此,项目使用了一个决策经营的AI游戏,学员要面对全新及大量的信息,与35万神经元细胞的AI竞争,通过I-D-C的框架最后战胜AI。在这个过程中,学员需要观察AI的决策方式,并且也需要反思自己的决策方式带来的结果。
在课前访谈的部分,学员的需求也主要分为两类,一类是对“决策科学”提出了兴趣,因为环境的变化,尤其是近几年的压力下,希望升级思维模式为自己将来的价值定位打基础。另一类是“对AI的探索”,以完全开放的心态来吸收学习新事物。当然也有一些学员提出了对ChatGPT的使用顾虑,包括企业应用的安全,以及个人使用层面GPT有时的“胡说八道”……
DAY1的上午,主要聚焦人类的决策方式,用丹尼尔卡尼曼的理论,人类有两个决策系统S1和S2,S1的系统是人类几千万年进化形成的,人类大部分决策都用S1系统,但是S1系统存在很多陷阱和偏见,当我们了解这些陷阱后,需要在未来的决策中规避。同时S2系统可以通过刻意练习成为高质量的直觉,转换为S1……这部分的AI模拟,主要是给学员喂了144张卡牌,鼓励学员通过S1来快速打开一个新的领域。
DAY1的下午进入到Intelligence(情报)的阶段,这个模块首先定义了,数据—信息—知识—智慧之间的区别及进阶关系,实际上这4者也是一个I-D-C的过程。I的部分强调了信息全面及一手信息对于决策的重要性——多样性优于能力。这轮的AI模拟一共2轮,学员需要打败3个初级AI。在第一轮,当其他团队2轮模拟都结束时,TEAM3才开始进入到第2轮,并且分数落后于其他团队,但是TEAM3用第一轮实现了整个团队信息充分的沟通,团队的每个人一起来讨论对于信息的理解,因此第2轮在能力+运气的加持下,获得了76的超高分数。这轮的复盘阶段,TEAM3提出如果他们团队能够有更明确的角色分工,可以在时间上节省更多,效率更高。同时,Max老师提出了本期4个团队的操盘手都是男士为中心的权利问题,指出了信息悖论中的中心化及边缘人物问题。之后4个团队开始相互PK,TEAM3相对于其他团队对信息理解更充分且改进了团队的分工,在这轮以59的高分再次胜出。
DAY2进入到了本期学员最期待的Design(建模/设计)模块。Max老师用如何为葡萄酒评分的问题,带出了品酒师VS AI VS 经济学家建模的3种模式。品酒师会从一些结果指标项来打分,AI是通过用户评价关键字加权,经济学家通过历年的生长记录及结果用成因来提炼要素回归分析……建模说到底就是针对目标,提炼要素并且找出要素之间的关系。而模型来源,经理人用最多的是类比法。包括贝佐斯的云计算也是从人的生物细胞模式中找到灵感……本轮的AI模拟,学员需要通过建模来打败3个中级AI,TEAM4通过之前个人练习的成功实践,再次使用了“生产×消费”模型,并以“×技术”作为辅助路线,最终以47分获得了这轮的冠军。
DAY2下午到了Choice(决策)阶段,这阶段核心在于“认识你自己”,Max老师鼓励每位学员都能了解一下自己的决策准则,尤其是有没有一些荒谬的决策准则需要改变。此外,面对不确定性及风险,Max老师提出了多路线+红队思维+事前解剖的机制,并请每个团队在本轮的模拟中应用。本轮的模拟为4个团队相互PK,TEAM1由于对信息的理解不充分,加上单一模型思维,又缺乏运气的辅助,决策艰难;TEAM2做了很好的事前解剖,但是在2个路线中左右摇摆使得没有一个路线能脱颖而出;TEAM4依旧是“生产×消费”模型,但是这次运气一般;TEAM3继续保持信息全面的先发优势,加上事前解剖下风险的防御策略,继续赢得本轮。
至此,经过多轮比拼加权后,本届IDC的冠军由:强生医疗、可口可乐、勃林格殷格翰及复宏汉霖组成的TEAM3获得。
不过IDC的学习及项目比拼还未结束。项目来到最后一个环节因果关系及GPT的提示工程(prompt)。通过对因果关系的理解,我们要能区别“相关关系”VS“因果关系”来做正确的“干预”(设计),从而有效影响结果。之前因果关系一直是管理学回避的主题,但是这几年管理学也开始重新审视这个话题,并且在AI的研究上,也在不断努力希望能在因果关系上突破……回到GPT的提示工程,Max老师提出了利用几个原则可以使GPT做更好的回答,因为GPT是读过全网的书的,同时Max老师在现场输入举例时发现前几天GPT还回答错的数学逻辑题,已经学会了。Max老师说:GPT每天都在学习……那么我们人呢?此外,就学员顾虑GPT“胡说八道”的问题,通过prompt原则的运用也可以改善解决。学员们都期待着6月7日更硬核的AI原理+GPT原理选修课程。
最后一轮IDC的模拟是联赛,即团队之间可以组队PK。这次的谈判组局,由于TEAM3领先,其他几个团队都希望和他们联盟,最终自强不息的TEAM2与实力派TEAM3联盟,TEAM1和TEAM4抱团取暖。但是!联赛的结果是由TEAM4和TEAM1两个“三等鼠”队获得冠军,TEAM3和TEAM2的联盟以1分之差输掉比赛。这个结果已经好几次在IDC的课上发生,赢的两个团队一上来就确定了谁攻谁守,守的不惜一切代价来帮助攻的得分,同时控制比赛节奏随时结束比赛。而TEAM3和TEAM2首先在手牌优势上不够协同,加上各自都决策自己有能力作为主线来赢,齐头并进,加上TEAM3骄傲了一下自己对信息的全面理解,被一个信息理解错误打脸,最终1分之差没能获胜。
在经历了两天高耗能的AI游戏加多内容的烧脑学习后,本期的IDC经营决策AI模拟圆满落幕。2023年IDC公开课仅剩1期,点击链接mp.weixin.qq.com/s可以了解更多信息。如希望报名咨询下一期2023年12月7-8日IDC公开课的,可以联系Carolyn Luo(18918488809)或者Kristy Tang(18964139433)。