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榮耀標識依賴倒置：以數字和AI的思維模式思考
什么是依賴倒置？作者提到，依賴倒置指的是“我們每個人生活在真實的物理世界之中，但這個世界的控制把手卻越來越轉移到虛擬的數字空間之中”。那么依賴倒置的出現可能帶來哪些方面的影響？不妨來看看作者的解讀。
是什么塑造了我們的行為模式？是我們的大腦加上眼睛、鼻子、耳朵所定義的抽取世界信號的方式。大腦還是那個大腦，世界還是那個世界，但如果人沒有眼睛而是和蝙蝠一樣用超聲去“看”世界，那我們的繪畫、詩歌、建筑風格等必然和現在會有巨大不同。
所以抽象點說是感知通路約束了我們的行為模式。而不同感知通路和行為模式顯然的對應了一種效率的級別，當貓的反應速度大于蛇六倍的時候，它的王八拳對于蛇而言就是無解的。當數字和智能重新定義企業的感知通路和行為模式后，它會帶來一系列新變化和特征，除了前面提到的名實唯一性外，另外一種特征可以稱之為依賴倒置。
一、什么是依賴倒置？
依賴倒置說的是我們每個人生活在真實的物理世界之中，但這個世界的控制把手卻越來越轉移到虛擬的數字空間之中。物理世界更真實，但虛擬世界更重要。
我們對數字和物理的依賴度越來越反轉，倒置的極致就是黑客帝國描述的世界。在那個世界里現實世界消失、人徹底活在虛擬世界里面。
類似的信號很多，還不說打車和外賣這些，舉一個特別小的回老家的時候聽到的抱怨。
家里有些老人還在獨立生活，它們其實不真的和這個數字世界接軌，比如交電費，他們更習慣到一個自己熟悉的窗口交現金，但現在陸續這些窗口不見了，因為絕大部分人都會在微信或者支付寶里面交，保留窗口的意義越來越小。拋開怎么干更合理，這就是真的依賴倒置，現實世界的電費繳納活動，現在核心依賴變成了數字的微信，會不會用微信變成了關鍵入口。
二、為什么會這樣？
因為數字的成本是低的，能力是大的。
而企業競爭首先要回到經濟和數字的理性，它要逼近效率的極致。
通俗的說法是想走的快的時候，有馬騎馬，有汽車開汽車。
否則就變成反應快六倍的貓和蛇的對決，在打蛇的時候，蛇是沒脾氣的。
也可以回到類似馬克思的觀點，一個邊際效能越來越高的生產模式肯定會取代低的。而顯然數字和智能的比例越高，效能越高。雖然不好搞。
所以如果我們相信基本上世界會往邊際效能高的方向走，那依賴倒置必然發生，并且其程度會越來越深。
三、依賴倒置會帶來什么？
第一個是思考模式必須轉換為數字和智能優先。
數字和智能的控制力注定越來越大，當然要優先考慮它們。所以本質上其實和依賴倒置是一個意思。
那什么叫數字和智能優先呢？
在決策的價值系統中把數字和智能放在價值序列最前面來考慮。
在過去絕大多數時候不是的。過去在企業里一定程度上是老板意志優先，其次是商業機會等。但智能優先是先考慮數字智能體系是否能跟的上。這很可能聽著特別荒謬，我們配個例子。
還是拿抖音舉例子，我們把抖音、MCN、主播、用戶等看成一個生態型的公司。這時候要做某事的時候，各方要優先考慮什么？
考慮抖音現存的產品包括算法是什么情況。
不單是它現在的推薦算法是什么，甚至要包括它能不能改。
這不單包括MCN和主播也包括抖音自己。
抖音自己除非不想活了，否則也得先尊重既定現實，再考慮后面的迭代。
這就是把數字和智能放在第一優先級來考慮。其實并不稀奇，開汽車一樣先考慮汽車的約束，誰會開汽車下河或者爬樓呢。
再往背后挖掘這是什么？
在企業里這是一種權、利分配體系的硅基化，重新切割了碳基的人類和硅基的智能的權利邊界。人在這個情形里面自由度受到了抑制，但得到了更多。
四、數字和智能優先會帶來什么呢？
所有數字智能相關的應用都有三個共通環節：數字的采集、數字的加工（AIGC等大模型在這兒）、數字的應用。
那在數字優先的原則下，這三個部分需要做些什么呢？
在采集環節其實是你保持數字精度的成本要足夠低。簡單說叫萬物皆數但成本低。
這在過去做信息化時，很容易忽略這點。
對于Word不需要有數字精度的概念。
但當世界依賴倒置越來越厲害的的時候，這點就變成至關重要，比所有其它環節都重要（包括人工智能大模型）。
后面的環節影響用處的大小，這個步驟影響能不能用。
顯然的處理任何場景問題，對場景進行描述的數字必須是準確和實時的。自動駕駛的時候看到的路況是五分鐘前的，那肯定誰用誰死。
問題是數據并不先天是準的，甚至可以反過來說：數字先天是不準的。
這種不準來自于兩個方面：
原始數據的不準通常是設備或人的失誤，比如：登記人名把人名打錯一樣、攝像頭壞了。
真正想用的數據不準在于定義根本就不統一（過去干這活要建詞典）。A那里的銷售額可能是合同金額，B那里的銷售額可能是確認收入，C那里可能是回款。然后把概念不準的數往一起加，那就怎么也對不齊。
世界的復雜性在影響加減法。
一旦數字不準相當于后續的各種模型看到的是個扭曲的世界，而模型根本沒這類糾錯功能，所以肯定越錯越厲害。
這種數字精度的確保，對應一種持續的維持成本，這種成本要是可控的。
在數字的加工環節在智能優先的視角下，我們可以看到什么呢？
其實是整體性。
數字和智能優先意味著它要處理整個企業的事情，它要在類似一把手的位置。
比如你把一部分現實藏起來不告訴它，公司本來有20塊錢，但就告訴它有10塊錢，另外10塊被老板藏起來自己用，那它的行為會出問題，全線不準。
這種整體性衍生出來的兩個要求是實時反饋和中心決策。
實時反饋說的是，現實情況要實時的反饋給大腦，中心決策是說它要有全局的信息，然后能夠根據實時的反饋進行決策。
順道岔開一點，真達成這種目的，技術上一定是一種雙模型結構。人的大腦是這樣的。大腦皮層的結構其實是一樣的，但因為使用的目的不同而變成了各種功能區，最終還要負責整體的綜合。未來企業有機體化后，負責這種整體性處理的大腦估計也是這種模式。
也許底層的技術是一樣的，但總是會變成不同的和具體場景相關的功能區比如財務、業務等，大模型干不了這事，但沒有這部分輸入，大模型自身的能力就釋放不出來。類比下，如果你都不知道你自己編程要完成什么任務，大模型再強大也沒法給你寫出你期許的程序。
Reptile:爬行動物，Primate:靈長類動物，Mammal哺乳動物
在應用環節反倒是沖擊不大。
分布和多樣化的應用一定是這種整體性之后的應用，要遵守它所帶來的一切規則。多樣化是在確定的中心規則下的多樣化。回到企業的場景，還是拿抖音舉例子，抖音規定了分成比例、以及流量分發算法等。你做的好，流量就傾斜就傾斜，否則你就很難起量。用企業一點的話說，就是業務、財務、管理規則變成算法，統一提供服務和約束。靈活度會比較關鍵，但不展開了。
簡單總結下，這種遞進關系：邊際效能決定虛實世界的依賴倒置，而依賴倒置決定數字和智能優先，智能優先決定萬物皆數以及其成本和整體性處理，整體性處理決定實時反饋和中心決策，最后是應用的自由度。
五、這時候組織會變成什么樣呢？
還不是一種可能，至少可以看到三種，這在未來十年最確定的事里有提到，從依賴倒置的視角一樣可以看到它們，簡單列下：
第一種是外賣小哥模式，特征為活動全透明并被硅基智能所定義。
在當前的管理認知下，這個預計來的最快。在傳感器和人工智能算法的進步推動下，做這事的所有技術障礙都已經被掃除，成本越來越低。下面做個簡單描述，雖然可能會引起一定不適，但這至少是部分未來，肯定發生。
辦公場所從語音到圖像百分百數字化。人的行為比如你是不是上班摸魚，有沒有經?？匆曨l，聊天，小紅書，睡覺等被全部記錄，你工作的表達是不是符合公司規范，是不是做客服的時候情緒不對，是不是回答有錯誤等全部被統計…
第二種模式是OpenAI模式，特征是強個體靠場域鏈接，活動自由度高。
電影里面和這個很像的是復仇者聯盟，每個人都像鋼鐵俠一樣通過AI獲得大幅能力增強，都是個人物，一起搞天天內部懟，但不一起搞又搞不定滅霸。
第三種模式則很像克里人的終極智慧，它縱向切走一部分權責，但保持個體的空間和獨立性。
雖然權責范圍也是人設定的，但區別于第一種模式，只要設定，所有的人都在它的管理之下。這本質相當于碳基智能向硅基智能讓渡一部分權利。潛在意味人類承認自己物種缺陷，需要點幫忙。
六、和名實唯一性是什么關系呢？
依賴倒置其實是名實唯一性的動力源。它會讓世界越來越貼近名實唯一。
依賴倒置決定了世界會越來越像現在的互聯網世界，而名實唯一在互聯網世界里其實已經體現的足夠充分。
七、小結
貼著經濟體系邊際效能增加的方向發展是沒錯的，并且不管怎么倒騰在現有的格局下，也肯定會回到這里來。而只要回到這里來，那很可能就會有依賴倒置以及其對應的一系列衍生特征。但最后想說的反倒是，純粹的經濟決定論不總是對的（論語與算盤）。人的大腦里面有兩部分一部分是爬行動物腦一部分是哺乳動物腦，如果就是經濟，那剩下那部分功能不白進化出來了么！？
有些部分不是不想展開，不點到即止，但展開實在太長了…相關文章參照下面的，未來出書的時候再系統化了：
- 歪理大集合，誰也跑不了
- 為什么沒技術難度的數字化干成了九死一生？AI加入后呢？
- 數字員工，飯碗的終結者還是飯碗的創造者？
- 回到起點：把數字化、AI在中小企業里用起來是個換頭的活
- 給世界求個解：OpenAI的Sam Altman為什么干世界幣？
專欄作家
琢磨事，微信公眾號：琢磨事，人人都是產品經理專欄作家。聲智科技副總裁。著有《終極復制：人工智能將如何推動社會巨變》、《完美軟件開發：方法與邏輯》、《互聯網+時代的7個引爆點》等書。
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