歸根結底，任何決策都是人做出來的，而不是機器做出來的；哪怕是最尖端的機器也只能輸出資料處理的結果，最後的拍板決策者都是人。
文章作者：陳宏輝
作者單位： 中山大學管理學院
數智驅動管理決策成果斐然
顧名思義，數智驅動管理決策（DDD: Data & Intelligence Driven Decision-Making）是指依賴大資料和智慧化技術做出管理決策。伴隨大資料、雲計算、人工智慧、區塊鏈、5G等數字技術快速發展，企業管理決策環境正在發生根本性變化。
事實上，我國的數字經濟正在向資料化、智慧化、平臺化、生態化快速發展，數智驅動管理決策已經逐漸成為企業面臨的常態。一些企業利用大資料和智慧化技術進行管理決策，取得了令人矚目的成果。
例如，京東於2016年推出“京東跑步雞”專案，精準扶貧農村貧困養雞戶，可使農民每戶增收超3000元，累計幫助近3萬戶家庭、超10萬人增收。
該專案的突出亮點是要求所有的雞必須放養，必須“跑步”。公司在每隻雞的腳上繫有裝配“窄帶蜂窩物聯網系統”的計步器，只有散養天數達到160天、“跑步”超過100萬步以上的雞才能出欄銷售。
如果沒有物聯網技術、大資料和人工智慧驅動，這個專案不可能啟動，也就無法實現數字化精準扶貧的社會責任。
又如，騰訊旗下的“騰訊優圖”將大資料與人工智慧、機器學習等高科技結合，開發出一個具有上千層複雜結構的深度神經網路模型，能夠將人臉的跨年齡識別精度提升至近96%。
2017年騰訊據此推出“天眼尋人”專案，將該技術應用到尋找走失兒童的公益活動之中，助力警方尋回幾千名被拐兒童，其中有些兒童已經被拐10年以上。
騰訊做出開展這一專案的管理決策，充分體現了“科技向善”的強大力量。
事實上，企業管理決策是一個高度複雜、動態的過程，面臨資訊收集、資訊篩選、不確定性、模糊性和各種衝突。
隨著網際網路科技的發展和廣泛應用，基於大資料、雲計算、人工智慧的數智驅動管理決策已經越來越深刻地影響企業資訊收集方式、決策方案制定、方案選擇及方案評估全過程，並呈現出一種銳不可當的趨勢。
數智驅動管理決策成果斐然
企業界已經能夠正確運用數智技術進行管理決策了嗎？學術界對數智驅動管理決策只有讚歌，沒有批評？事實並非如此。
就像諸多創新活動會帶來廣泛性爭議和社會傷害一樣，數智驅動管理決策在促進企業成長、提供正面社會價值的同時，也會帶來負面的社會影響，而且這些問題隱藏在企業管理決策的全過程之中。
作為一種管理決策模式，數智驅動管理決策也存在缺陷和不足，尤其是它所引發的倫理困境，正日漸引人矚目。
1. 大資料的收集與應用困境
大資料是數智驅動管理決策的基礎，但企業在收集與應用大資料的過程中已經不知不覺陷入了困境。
一方面，企業必須透過各種方式收集大資料、智慧化應用大資料；另一方面，網路時代形成的大資料與使用者行為相伴而生，許多被網路記錄下來的資料連使用者自己都不知道，企業擁有這些大資料可能並沒有得到使用者的同意。
因此，資料驅動管理決策所依賴的資料收集方式和應用場景越來越引起人們的警惕。資料無時無刻不在動態記錄著人們生活的點點滴滴，而許多資料資訊具有私人產權的特徵。
如何確定企業獲取資料資訊的邊界，如何在合理安全的範圍內進行資料共享，成為科技倫理中不容忽視的重要課題。
例如，在手機終端下載應用軟體時，網際網路企業有意誘導使用者勾選一些對其不利的選項，或設定一些有爭議的預設選項，造成使用者在不知不覺中為企業源源不斷提供資料。
為了獲取使用者流量，許多企業以免費方式吸引使用者注意力，使用者雖然可以透過“資料支付”換取一定的生活便利，但“犧牲”的卻是個人的使用者資訊。倘若使用資料驅動管理決策的企業缺乏自我約束力，在收集和應用資料時就可能變得肆無忌憚，甚至跨越法律界限。
2018年3月19日，美國Facebook公司被爆出私自將大量使用者資訊與資料分析公司(Cambridge Analytica)分享，涉及5000萬用戶。2018年11月30日，萬豪酒店宣稱旗下喜達屋酒店(Starwood Hotel)的顧客預訂資料庫被駭客入侵，多達5億客人的詳細個人資訊被洩露。
網路上頻頻爆出的“大資料殺熟”，就是典型的資料驅動管理決策型企業濫用大資料、實施價格歧視的經營手法。
當前，大資料和人工智慧領域的規則尚不完善，操作流程也不規範，導致各種侵犯使用者隱私的行為頻頻發生。這可能造成社會大眾對大資料的應用越來越不信任，甚至產生反感和牴觸心理。
2. 人機衝突與演算法困境
我們每天生活所產生的資料都被網際網路記錄下來。例如，運動軟體記錄我們每天走了多少步，購物軟體記錄我們在網上買了什麼東西，社交軟體記錄我們和誰進行網路交流……
許多遊戲公司、短影片公司還專門聘請心理學家、行為科學家來研究如何最佳化產品設計，以激發使用者在上網過程中分泌更多的多巴胺，進入短暫的精神亢奮之中。
越來越精準的演算法讓人們在網路世界中流連忘返，並被裹入資訊繭房中。現代人逐漸進入“數字肥胖”的生活狀態，且“減肥”難度很大。更為可怕的是，人類似乎對這種狀態要麼缺乏充分認識，要麼束手無策。
未來學家戈爾德·萊昂哈德將此描述為智慧時代的“人機衝突”：資訊科技的發展遵從“摩爾定律”，其指數化的發展速度已經擴充套件到很多領域，但人類社會所遵從的道德、文化、制度體系卻保持相對穩定，並沒有相應的指數化增長。
人工智慧技術近年來的火熱發展，主要得益於機器學習、大資料技術以及深度神經網路方面的技術突破，從前很多被認為機器不可能解決的問題，變得可以更加快速、高效地得以解決。
純粹從技術角度講，人工智慧的發展速度已經突破了摩爾定律所描述的速度，由此引發的人機衝突將會越來越大。
一方面，在網際網路廣泛運用的時代背景下，數字化、智慧化技術的指數增長讓人們盡情享受數字化生活帶來的便利；另一方面，機器人、人工智慧、生物遺傳學對人類生活甚至人類本身無孔不入的滲透，有可能最終導致對人類生存發展所依賴的基本原則、道德秩序的挑戰和破壞。
2013年，一個因為盜竊罪被判八年有期徒刑的美國人起訴了威斯康星法院。他被判八年重刑，並不是因為他所犯的罪行足夠重，也不是依託於法官做出的明智判斷，而是因為一個AI（人工智慧）根據資料和演算法推斷他對社會具有“高危險性”。
這一案例讓人們開始反思，在社會生活中如此倚重人工智慧的判斷是否恰當。機器學習和深度演算法的技術發展大大減輕了計算機程式工作者開發演算法的負擔，同時也讓人更加依賴演算法，進而衍生出“演算法困境”。
事實上，很多基於大資料資源和深度學習產生的演算法都讓專業計算機工作人員無法理解，但是在大多數情況下這種演算法卻是有效的，表現為成本更低、速度更快、預測效果更好。
因此，人們即使不理解該演算法是如何生成的，也樂於利用該演算法。這就將數智驅動的管理決策置於一個相當危險的境地：沒有人知道所謂的最優演算法從何而來，其邊界和失效條件是什麼，因此也就無從判斷該演算法何時會出錯。
即使某一天該演算法真的出錯了，資料的使用者和管理決策者由於自身的認知侷限和對演算法的迷信，往往傾向於忽視這種風險，不願意也無力去糾正演算法所產生的錯誤。
在萊昂哈德撰寫的《人機衝突——人類與智慧世界如何共處》一書中，他憂心忡忡地寫道：“我們正處在天堂與地獄的混合體中，這被稱為天獄（Hell Ven）。”如果不能很好地解決人機衝突和演算法困境，資料就會成為災難之源，演算法就會演變成魔鬼之手，智慧驅動管理決策也就可能成為戕害人類心智、阻礙社會進步的禍首。
△ 越來越精準的演算法讓人們在網路世界中流連忘返，並被裹入資訊繭房
3. 科技創新的科林格里奇困境
科技進步與創新對人類的發展產生了重大的推動作用，這是不容忽視的歷史事實。但是某些科技創新也有可能引發社會問題和倫理災難，只是鮮有人把數智驅動管理決策納入創新窘境的範疇之中深入思考。
早在20世紀80年代，英國社會學專家科林格里奇就曾經提出創新的“科林格里奇困境（Collingridge’s Dilemma）”，即對於任何一項技術創新，人類無法在其生命週期的早期階段有效預測它的社會影響與相關後果；當該技術發展到一定階段時，其負面影響逐漸出現，但是該技術已經深度嵌入經濟發展和社會生活之中，難以被有效控制，進而造成社會問題。
在很大程度上，數智驅動管理決策具有形成科林格里奇困境的特徵：網際網路技術迅猛發展、使用者依賴數字化生存方式、大資料及智慧化技術逐漸完善，眾多企業捲入數智驅動管理決策的浪潮之中，但對其可能產生的深層次、長遠的社會問題缺乏瞭解。
大資料和智慧化的複雜性增加了資料儲存、共享、處理的難度，大資料的分析過程所涉及的資料訪問、清理、搜尋和處理方式有別於傳統方法，也需要不同的計算和程式設計技能。技術分析和智慧化處理門檻的提高增加了探索過程的不確定性和隱秘性。大資料和智慧化管理的負面問題一旦爆發，其惡性後果甚至會一發不可收拾。
荷蘭的赫斯特姆教授曾經指出，傳統科技創新正規化由於過分強調技術層面的先進性，導致忽視其社會責任屬性的“現代化偏見”。
尤其是在今天，海量資料正在被所有社會活動的參與者毫不間斷地創造、流轉、利用，數智驅動企業的管理決策正逐漸成為一種常態。
在這一社會常態之下，企業如何避免這些資料驅動的管理決策陷入“現代化偏見”，如何更好地走出科林格里奇困境，走上可持續成長之路，這是一個亟待關注和認真解決的問題。
4. 社會發展的“鮑莫爾病”
2021年9月26日，中共中央政治局委員、國務院副總理劉鶴以影片方式出席世界網際網路大會烏鎮峰會時明確指出，世界各國要共同維護基礎設施的安全可靠，堅持科技倫理，克服“鮑莫爾病”和“數字鴻溝”，實現包容性增長。
所謂“鮑莫爾病”，是指由美國經濟學家鮑莫爾（Baumol）於1967年提出的一種社會發展的困境。
鮑莫爾構建了一個兩部門非平衡宏觀經濟增長模型，即包含具有正勞動生產率增長率的進步部門和不存在勞動生產率增長率的停滯部門，並在幾個關鍵假設的條件下得出以下結論：隨著時間的推移，進步部門的單位產品成本（主要是指勞動力成本）將維持不變，而停滯部門的單位產品成本將不斷上升。
從長期來看，停滯部門的競爭力會不斷下降，這種部門應該逐漸萎縮並最終消失。但現實中卻出現了一種反常情況：消費者對某些停滯部門的產品需求可能是完全無價格彈性的，即使這些停滯部門的單位產品成本不斷上升，仍然會有勞動力不斷向該部門流入，進而出現該部門不但沒有萎縮，反而逐步吸納大量勞動力的現象。
最終結果是，由於勞動力不斷從進步部門向停滯部門轉移，整個國家經濟增長速度將逐漸趨向於零。這就是著名的鮑莫爾成本病與增長病，簡稱“鮑莫爾病”。這提醒我們冷靜思考這樣一種現象：社會上某些產業看起來熱熱鬧鬧，人氣很旺，但是這些產業是否真促進了社會的進步與發展？仔細思量，也許答案會令人氣餒。
我們需要警惕基於網際網路時代背景的數智驅動管理決策可能引發社會發展的“鮑莫爾病”，特別是在數字產權界定尚不清晰、數字鴻溝尚未消除、網路不法行為層出不窮的大環境下尤其應該注意。數智驅動管理決策的目的是利用網際網路、大資料和智慧化技術提高企業管理決策的及時性、準確性，提升資源利用效率，降低管理決策成本。
當前數字技術正在深度改造生產函式並不斷創造新業態，為各國帶來新的發展機遇，但同時也形成了諸多挑戰。網際網路的日益普及、數字化水平的提升、智慧化技術的運用，不是為了徹底消滅傳統經濟形式，更不是為了摧毀實體經濟，而是要與社會可持續健康發展同頻共振。
如果數智技術的發展只是為了把人們吸引到網路世界的虛擬空間之中，把街坊鄰居買菜購物的方式搬到電商平臺之上，把年輕人逛街休閒、社交娛樂的生活遷移到平行世界之中，這樣做會吸引社會的眾多目光、吸納很多的勞動就業，卻可能並沒有真正解決社會問題（甚至衍生出許多新的社會問題），那就會患上“鮑莫爾病”了。
解決思路：
以人為中心，強化倫理建設
從某種意義上講，數智驅動管理決策挑戰了傳統的管理決策理論，它為企業管理者提供了一種從實踐、實驗、實時資料中快速尋找最最佳化解決問題的方法的可能性。但我們必須認識到，這種決策方式已經引發諸多困境，是存在風險的。要走出困境，應該從以下幾方面入手。
第一，始終堅持“以人為中心”進行管理決策。有人認為，大資料時代將使得企業管理者的思維模式逐漸擺脫個人經驗和直覺判斷，轉變為“基於資料說話”的理性決策思維模式。筆者對此觀點持保留態度。
筆者認為，必須要從“人”這一微觀基礎入手、堅持“以人為中心”來探討數智驅動管理決策中的困境問題。誠然，在大資料時代，企業更有可能全面快速地收集海量資料，依靠人工智慧和機器學習對大資料進行建模和分析，為企業決策服務。
但是，歸根結底，任何決策都是人做出來的，而不是機器做出來的；哪怕是最尖端的機器也只能輸出資料處理的結果，最後的拍板決策者都是人。企業管理者把最後的“拍板決策權”完全讓渡給機器，是一種不負責任的行為。
作為管理學的研究者，筆者秉持“所有技術問題的背後都是管理問題”的理念，認為只有從管理學的基本邏輯入手才能真正理解管理決策所衍生的企業社會責任問題。
其中最重要的邏輯就是：管理就是決策，而決策最終都是由人做出來的。
單從技術的角度來討論如何加密使用者的隱私、如何破解人工智慧的演算法、如何規避機器決策的風險，而沒有從深層次上認真檢討管理者自身的倫理觀、決策時秉持的價值導向，只不過是避重就輕、掩耳盜鈴的做法而已，是不可能真正解決問題的。
第二，強化企業管理中的科技倫理意識。在科技進步的浪潮中，企業管理者特別需要強化科技倫理意識。科學知識的積澱、技術手段的改進、創新力量的湧動，都為網際網路時代企業的快速發展提供了更大的可能性。
然而，科技在企業中的應用具有兩面性：如果應用恰當，科技可以促進企業提升管理效率、改進產品質量，更好地滿足消費者需要，並促進社會健康發展；倘若應用不當，科技就會成為無良公司製假坑人、不法贏利、危害社會的幫兇。
因此，企業管理者必須強化科技倫理意識，在進行拍板決策時繃緊商業倫理這根弦。
特別是將大資料、人工智慧、機器學習、雲計算、虛擬現實、增強現實、區塊鏈、物聯網等高新科技運用於企業經營管理活動之中時，要多問幾遍如下的問題：這樣做是善行嗎？會不會對某些人的利益造成潛在傷害？符合商業倫理嗎？有利於社會進步嗎？
第三，在企業組織結構與管理體制的建設中融入倫理元素。企業管理工作要想走在正軌上，僅僅依靠個人的人格特徵和思維意識是不夠的，一定要有制度化保障。企業管理者要想做出符合倫理的數智驅動管理決策，組織層面應該建立一系列的制度化安排。
比如，在企業文化中明確包含重視企業社會責任、恪守商業倫理的表達，定期向管理人員進行管理行為準則宣導，面向全體員工設立關於商業倫理問題的內部舉報熱線，在企業中設立企業社會責任與商業倫理的管理部門。
越來越多的公司設立首席倫理官（Chief Ethics Officer），由其負責管理企業商業倫理方面的事宜，並賦予其很大許可權。因其英文簡稱（CEO）與執行長（Chief Executive Officer）的英文簡稱一樣，該職位在企業管理中的作用越發引人矚目。
隨著數智驅動管理決策日益成為企業管理的常態，首席倫理官對企業應用高新技術的態度將會日益重要。只有把對高新技術的應用問題納入企業管理制度和體系之中，才有可能做出負責任的管理決策。
第四，主動思考如何把數智驅動的管理決策與新一輪產業融合相結合。我國新一輪產業融合強調資訊化、數字化產業與傳統產業的融合，這種融合具備推動中國經濟高質量發展的強大動能。
隨著大資料、雲計算、人工智慧、區塊鏈、機器學習等數字技術在不同產業領域的廣泛滲透和應用，智慧網聯汽車、無人超市、智慧城市、智慧物流、智慧家電、智慧家居等新興產業在我國迅速發展，進而形成新一輪產業融合大趨勢。
與國外一些網際網路科技企業積極承擔社會責任、促進本國產業融合相比，我國相關企業的表現還有很大差距。我國一些網際網路企業在享受數字經濟時代紅利後並沒有盡到應有的社會責任，沒有有效參與推進新一輪產業融合、促進實體經濟發展之中。
當中國許多網際網路企業還在緊盯老百姓的菜籃子、錢袋子進行商業擴張的時候，西方國家的同行們卻在研發高階製造裝備、研製飛往太空的飛行器。
我國一些企業在經營過程中獲得了海量資料後，利用機器學習、人工智慧等技術深度挖掘資料資產的價值，對傳統商業模式實施降維打擊，大有徹底掃掉實體商鋪、觸角遍佈老百姓生活方方面面之勢。
更有甚者，還有一些網際網路企業利用自己的市場優勢地位進行壟斷經營，破壞良性競爭的商業生態環境。正所謂“一花獨放不是春，百花爭豔春滿園”。
更何況，在百花凋殘的境況下，“一花”也是不可能獨享春意的。管理者將網際網路、大資料和智慧化技術運用於企業管理決策的同時，要認識到科技向善是人類命運共同體的內在要求，推動社會的全面發展是企業應盡的社會責任。
以網際網路、大資料、人工智慧、機器學習為基礎的數智驅動管理決策正在迅猛發展之中，對企業管理工作已經開始產生諸多影響。對於這些高新科技在發展與應用過程中出現的問題，我們既要正視，也要重視。不能因噎廢食，棄之不用，更不能放任自流，任其野蠻生長。
企業管理者需要緊跟資訊科技發展的潮流，探索如何將其恰當地應用到管理決策之中，興利除弊，讓技術始終作為推動企業可持續成長和社會高質量發展的不竭動力。■
