近期，国际知名战略研究期刊《Strategic Management Journal》刊发了一篇题为《人工智能如何提升人类决策能力：以 AI 围棋程序为例》的论文。该研究紧密围绕人工智能（AI）如何增强人类决策能力这一关键议题，以围棋领域作为研究切入点，全面深入地分析了 AI 围棋程序（APG）对职业围棋选手决策质量所产生的影响。研究结果表明，年轻选手及技能水平较低的选手在 AI 辅助学习中展现出更为显著的进步。这一发现不仅有力地彰显了 AI 在教育与培训领域所蕴含的巨大潜力，而且为深入理解 AI 在复杂决策环境中的广泛应用提供了极具价值的见解。
一、引言
近年来，人工智能（AI）发展迅速，在多个领域超越了人类，如战略游戏、医疗诊断、生物信息学等。AI正在改变专业工作的未来，通过实时协助提升员工表现。例如，使用AI的顾问能完成更多任务，产出质量更高。AI还可帮助医疗专业人士提高诊断质量，提升编码员生产力和图表质量。然而，AI在工作场所的角色研究较少关注AI无法替代人类的情况。研究通过围棋这一独特策略棋盘游戏，探讨人类专业人员如何从AI学习以及AI如何提升其表现。
二、AI与人类决策
（一）AI对人类决策的影响
人类在决策时依赖对未来的理解和因果关系认知，但信息处理能力有限，导致决策质量受影响。信息技术可弥补这一缺陷，AI尤其如此，它能自我学习、精准预测，帮助人类发现隐藏模式，提升决策质量。AI在多领域表现卓越，如法律决策、生物蛋白结构发现、战略游戏等，能降低决策成本，扩大选择范围，提高评估准确性。管理者可从AI学习，减少不确定性，提升决策绩效。
（二）年龄与AI的使用
AI在培训员工、提升决策能力等方面具有很大的应用空间，但不同专业人员受益程度不同。年龄影响新数字技术的采用，年轻专业人员更易接受和使用AI，从中受益也更多。年轻的专业人员对算法厌恶程度低，风险规避倾向小，对算法决策益处认知积极，且在数字环境中成长，对新技术理解深、吸收能力强，能有效学习利用AI。
（三）AI在围棋领域的应用
围棋作为一种具有悠久历史和深厚文化底蕴的策略棋盘游戏，其复杂性和深度使其成为研究AI对人类决策影响的理想领域。在AI进入围棋领域之前，围棋软件的性能远不及专业围棋选手。然而，随着深度强化学习算法的最新进展，AI在围棋上的表现得到了显著提升。2016年，AlphaGo在与人类围棋大师李世石的比赛中以4-1获胜，这一事件标志着AI在围棋领域超越了人类。2017年，首个公开发布的APG Leela面世，其采用了与AlphaGo类似的深度强化学习算法，对专业围棋选手的学习和训练产生了重大影响。
三、研究问题与方法
研究包括两项核心研究问题：其一，人工智能是否能够提升人类专家的决策能力，若果真如此，提升的具体机制又是什么；其二，人工智能对不同年龄及其他特征的专业人员决策能力的影响是否存在差异。
数据收集：研究收集了2015年至2019年间来自Go4Go数据库的职业围棋比赛数据，包括比赛的详细信息，如选手、比赛结果、每一步的走法等。同时，从Go Ratings获取了选手的年龄、国籍和年度排名等信息。
分析方法：研究采用了多种分析方法，包括时间趋势分析、差异分析、回归分析等，以评估APG对职业围棋选手走棋质量的影响。主要因变量是Move Quality，表示选手走法与APG对应解决方案的胜率平均差异。此外，还分析了选手的走法与APG前几项建议的一致性（Move Match），以及错误和重大失误的数量和严重程度。
四、研究发现
AI对决策质量的提升：研究发现，APG的引入显著提升了职业围棋选手的走棋质量。在APG发布后，选手的走棋质量平均提高了0.756个百分点，且这种提升主要源于选手的走法与AI建议的吻合度增加。具体表现为，选手的错误数量减少了33.7%，重大失误的严重程度降低了21.9%。
年龄与技能水平的差异影响：年轻选手从AI学习中获得的提升更为显著，其走棋质量的提升比年长选手高出0.268个百分点。此外，不同技能水平的选手均从AI学习中受益，但技能较低的选手获得的边际收益更高，这在一定程度上缩小了他们与顶尖选手之间的差距。
AI在不同比赛阶段的作用：AI在比赛早期阶段的效果最为显著，因为此时的不确定性最高，选手从AI学习的机会也最多。随着比赛进入中后期，AI的影响逐渐减弱。
五、AI在复杂决策环境中的应用
（一）个性化学习与培训
AI能够根据个体的特征和需求，提供个性化的学习资源和培训方案。在围棋研究中，年轻选手和技能较低的选手从AI学习中受益更多，这表明AI可以根据不同用户的能力和学习进度，调整教学内容和难度，从而提高学习效果。这种个性化的学习方式可以推广到其他专业领域，帮助不同背景和水平的人员更有效地提升决策能力。
（二）实时反馈与优化
AI可以实时监测人类的决策过程，并提供即时反馈和改进建议。在围棋比赛中，选手通过AI分析自己的走棋，及时发现错误并调整策略。这种实时反馈机制有助于快速提升决策质量，减少错误和失误。在商业管理、医疗诊断等领域，AI也可以作为辅助工具，为决策者提供实时的数据分析和建议，帮助他们做出更明智的决策。
（三）团队协作与资源分配
AI可以作为团队的一员，与人类专家协作完成复杂任务。在围棋领域，虽然选手独立进行比赛，但他们在训练过程中可以与AI进行对弈和学习，从而提升团队整体的实力。在实际工作中，AI可以协助团队进行数据分析、风险评估等工作，帮助团队更好地分配资源和制定策略，提高团队的协作效率和创新能力。
（四）创新与突破传统框架
AI的引入可以带来新的思路和方法，帮助人类突破传统思维的限制。在围棋中，AI的走法和策略有时超出了人类选手的常规认知，为他们提供了新的视角和灵感。在其他领域，AI也可以激发创新思维，推动传统行业的变革和发展，例如在艺术创作、科学研究等领域，AI可以协助人类探索新的可能性和解决方案。
（五）适应不确定性与复杂性
复杂决策环境往往充满不确定性，AI在处理不确定性和复杂性方面具有优势。它可以快速分析大量的数据，识别模式和趋势，为决策者提供更全面的信息支持。这有助于决策者在面对复杂多变的情况时，能够更加冷静和理性地做出决策，降低风险。
（六）持续学习与自我提升
AI的应用不仅帮助人类在当前任务中提升决策能力，还可以促进人类的持续学习和自我提升。通过与AI的互动，人类可以不断学习新的知识和技能，适应快速变化的社会和技术环境。这种持续学习的理念对于个人的职业发展和组织的长期竞争力都具有重要意义。