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在结合上述两者时，我们过多地让人脑做一些本应由机器处理的无聊琐事。如第二章所述，20年前建立的长期标准伙伴关系的全部要点，就是让电脑做死记硬背的事，把人解放出来进行更高层次的思考。但是，当下的设计师和其他创意专业人士花费太多时间来做没什么意思的枯燥事务。正如欧特克有限公司前任首席执行官卡尔·巴斯向我们解释的那样：
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（计算机辅助设计）工具就像十一年级的几何。你坐在那里，画一条线，找到中点，做了这事，再画另一个，挤一下，放个圆角[5]上去。有趣的是，你还没了解所做的事情是否能解决问题，就过早地把事情做了。你会花几周时间处理所有这些细节，然后才发现正在构建的机制的确不能奏效。我们已经用这种工作方式训练了整整一代人。我认为我们给了人们不好的工具。
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欧特克有限公司等企业正在开发更好的工具来支持创意。这些下一代的产品将会有所不同。
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首先，它们会让人们测试其想法的整体可行性或适当性，然后才要求他们做大量的“十一年级的几何作业”。首次设计常见于餐巾背面的草图。在不久的将来，数字化工具将能够采用类似的草图方式，使人在灵光一闪时能快速制作草案，同时对它是否奏效给出快速准确的反馈，例如建筑物是否能在地震中屹立不倒，发动机又是否能够动力充足，等等。
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其次，在设计过程的每个阶段，新工具将自动完成更多的日常工作。人类不善于从事这类工作，既花费太多时间，又犯下太多错误，所以我们真应该把它们交给技术来完成，直至更新创意工作中的标准伙伴关系。
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在未来很长一段时间，即使技术滚滚向前，人们仍会在创意工作中发挥重要作用。在本书前面的章节，我们曾主张，在许多需要决策、判断、诊断或预测的场合，人应该发挥相对较小的作用。为什么创意领域不一样呢？它的确是不同的，因为在世上很多领域，创造又新又好的事物可能需要创造者生活在这个世界，而就“生活”一词的任何现实意义而言，电脑都不是“生活”在我们的世界上。我们不在这里讨论什么是意识，许多生活方式和图书都专门解释这个“手提箱里的词汇”，但我们要说电脑目前还没有意识。如果要了解人们接下来想要什么，通常就需要深入了解人之所以是人的意义，以及用人的所有感官和情感体验世界的感觉。就我们所知，在未来很长一段时间内，拥有这些知识的只有我们人类。
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抒情诗人安德鲁·伯德（Andrew Bird）发现了一个事实，他在2008年观察指出：“唯一能够把一些看似不一致的描述和一首歌词分开的，其实是一个信心爆棚的时刻。”我们喜欢他的洞见，但认为他太谦虚了。电脑从来不缺信心，而且它们可以生成无穷尽的关于爱恨情仇的不一致的或相关的描述。不过，当数字化的抒情诗人继续进步，能够像柯尔·波特（Cole Porter）、乔尼·米切尔（Joni Mitchell）或者杰伊（Jay Z）一样可靠地创造极好的歌词时，我们将会非常惊讶。以上各位的创造力在很大程度上来源于对人类的了解，而我们没看到任何接近于把这种理解数字化的迹象。人工智能的先驱扬·乐坤认为，我们总有一天会做到这一点，但是，目前“还有一些我们仍然不知道如何获取的重大概念进步”。另外一位人工智能专家吴恩达同意扬·乐坤的看法，他告诉我们：“我们不知道大脑如何工作，而我们的算法也不做任何类似于大脑工作的事。”
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在他们尚未大功告成之前，我们将会看到类似于CuratedAI网站搜集的一些由人工智能生成的诗歌和散文，这是一本“机器写给人看的文学杂志”。一首有代表性的诗歌是“伯特伦先生的心灵使音乐得到满足”，它是由Deep Thunder神经网络于2016年8月“汲取简·奥斯汀的小说灵感”之后写出来的，诗歌的开头如下：
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寒冷，不回想如此悲伤。当我试图第一个赞美时，我对你家老大说，所有这一切是非常不小心撞上了克劳福德先生，但是你应比以前得到的更多，而且我确信我没有说谎，夫人，我确信我们不知道音乐对伯特伦先生的想法感到满意。
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我们不知道这是什么意思，在可预见的未来，我们会坚持看人写的小说和歌词。
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数字化之中有人道
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人类的状况本质上是人际的。我们是深度的社会化生物，历经现代的进化史，生活在家庭、乐队、部落、城市等越来越大的群体中。这种趋势的必然结果，就是我们无论作为个人还是作为集体成员都是彼此紧密互联的。基本上，我们所有人都不断地、深深地关心我们怎样与他人联系，他人又怎样看待我们（真正的反社交者和极端自闭症谱系障碍的人是少数）。我们在麻省理工学院的同事、天赋异禀的研究者德布·罗伊（Deb Roy）指出，这种社会性为我们提供了一种强大的方法，可用于预测哪些工作、哪些任务受技术进步的影响最小，很简单，它们就是那些利用人类社会驱动力的工作和任务。
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罗伊的驱动力清单包括同情、自豪、尴尬、羡慕、正义和团结。我们不妨以某高中的女子足球教练为例，看看这些驱动力如何应用于工作之中。如果这位教练对足球运动有深刻的战略认识，也有能力察觉比赛的走向并适当地转换战术，那就很棒了，但由于比赛胜负与财务结果没有太大关系，因此这份工作最重要的并不是带队取胜的能力。相反，重要的是要有能力让女孩们一起拼搏，追求目标，教导她们成为支持彼此的好队友，并通过运动来锻炼她们的性格。在很大程度上，教练通过发掘自己的同情心和女孩们的自豪感来完成工作。作为女孩们心目中的榜样和权威，她还利用了她们想得到教练赞许的渴望。
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大多数人都知道，好的足球教练很难找，但我们忘了非人类的教练根本就不存在。试图想象一个全数字化的人工智能女子足球教练。它能够挑出队伍中的天赋领导者和难以相处的人吗？如果某些女孩是两者兼具，它知道该怎么做吗？在漫长的赛季，它能否将球队凝聚在一起，走过高峰和低谷？它能否激励一名女孩去克服疲劳和自我怀疑，从而完成她曾认为不可能的事情？我们已经知道，永远不要对技术说永远不能，但是在这里，我们说“几乎肯定不能”。
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电脑正越来越善于做某些工作，例如通过观察面部表情和发音模式来确定人的精神状态，但与我们刚刚列举的事情相比，它还差得太远。我们相信，在未来一段时间内，有效把握人的精神状态和社会驱动力的能力仍是一种深度的人类技能。在我们深入第二次机器革命的过程中，这意味着人脑和机器的一种新颖结合方法，也就是让电脑牵头做决策（或者判断、预测、诊断等），然后，如果需要说服、劝说其他人服从这项决策，那么就让人牵头去做。
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医疗保健领域提供了许多例子，说明这种方法如何付诸实践。医疗诊断是一项模式匹配工作，由于医疗保健信息的数字化和机器学习等领域的进步，电脑在这项工作上达到了超人的水平。即便放射学、病理学、肿瘤学等大多数专科最好的诊断医生还未数字化，这一天也很快就会到来。让人类专家审查诊断结果也许仍然是个好主意，但电脑应该牵头。[6]
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然而，大多数患者不想从机器那里取得诊断结果。他们想从富有同情心的人士手里拿到结果，这位人士能帮他们加深理解，接受那些常常很难面对的诊断结果。诊断之后，能够打造人际关系、善用社会驱动力的专业医疗人员非常有价值，因为他们更有可能促使患者遵守医嘱。据估计，不遵医嘱是医疗保健的一个大问题，它对数百万人的健康造成负面影响，仅处方药一项，美国每年就要花2 890亿美元。
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Iora Health是一家位于马萨诸塞州剑桥的公司，截至2015年年中，该公司在美国6个州开设了13个医疗保健分支，试图使人通过与“健康教练”配对而保持健康。这些专业人士提供医疗咨询，但也会耐心倾听，花时间陪患者，使整个医疗保健体验看起来充满人情味，而不是冷漠无情。这种方法似乎奏效了。据《波士顿环球报》（Boston Globe）报道，“该公司称，在某个Iora Health分支，住院率下降了37%；与使用传统医疗保健系统的对照组相比，医疗保健支出低了12%……在另外两个分支，急诊室的访问率下降了至少30%”。
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在改善未来医疗保健服务体系方面，人将继续发挥至关重要的作用，但可能与现在的作用不尽相同。扮演核心角色的将可能是善解人意、擅长社交的护理协调员，而不是优秀的诊断医生和其他HiPPO人士。在前面的章节，我们提到了未来工厂只有“一人一狗”两个员工的古老笑话。就医疗保健领域而言，我们可以提出一个微调的版本：未来的医疗机构可能会使用人工智能、人和狗。人工智能的工作是诊断患者；人的工作是理解和沟通诊断，并通过治疗来教导患者；狗的工作是在人企图怀疑人工智能时咬他一口。
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本章总结
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• 电脑现在可以做更多满足大多数创意所定义的事情，如设计多种用途的美丽物件、谱写乐曲、提出有用的科学假说，等等。
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• 电脑的创意能力正在迅速增强。例如，它们现在不仅可以设计符合要求的部件，而且还可以利用大量数据来确定这些要求。
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• 数字化的创作者经常会提出与人类大不相同的解决方案。这是一件好事，因为观点的多样性往往会导致更好的结果。
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• 电脑仍然不能真正了解人类的情况，因为它们没有以人类的方式体验世界。我们不能指望机器在近期写出一部像样的小说。
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• 创意工作是人脑和机器的新组合中最富有成果的领域之一。一种有前途的方法是让机器接管“繁忙的工作”，并生成可供人们扩展和改进的初步方案。
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