很多人的朋友圈，这几天想必都被达利欧这个词刷屏了。近日，瑞·达利欧携其超级畅销书《原则》一书来到中国，在投资圈和媒体圈掀起了规划“生活和工作原则”的高潮。本文不再讨论人生策略，而是集中在一个更前沿的话题：人类该如何与计算机共处？

现年69岁的达利欧（Ray Dalio）是全球最大对冲基金——桥水联合基金（Bridgewater Associates）的创始人。桥水的资产管理规模已达1600亿美元。达利欧曾回顾，过去30多年来，桥水一直把极度透明的原则和算法决策结合起来，也就是说，从上世纪80年代起，达利欧就会把交易决策的逻辑记录下来，写成电脑代码，这也催生了桥水著名的“全天候交易策略”（All Weather Strategy）。桥水不需要预测未来的经济环境，也能构建出最理想的投资组合。

“在投资等领域，人工智能有哪些用途，它会不会取代某些人和工种呢？”在26日北京的媒体采访会上，界面新闻记者向达利欧提出了这样的疑问。

达利欧回答说，“人工智能的话题有点大，我想聚焦到算法。算法就是计算机做决策的指令。一般来讲，算法有两个来源，一是来自人的编写，一是来自机器学习。两种来源的核心差异是，你是否理解算法。如果由人来编写算法，那么你是理解它的；但是来自机器学习的算法，我们是不理解它的背后原理的。问题来了，不理解这种算法背后的机制，你觉得安全吗？”

他在《原则》一书中也强调，如果人们在没有深刻理解的情况下就接受机器学习创造的算法所假定的因果关系，甚至根据这些认识来行动，那会非常危险。

关于算法的分类

如何理解达利欧对算法的分类呢？《原则》一书对此有详细解释。达利欧把当前的计算机辅助决策技术分为三大类：专家系统、模仿和数据挖掘（这是他的分类，不是科技界常用的分类）。

桥水使用的是专家系统，即设计者根据自己对一系列因果关系的理性理解，将决策标准表述出来，然后观察不同条件下会出现什么情况。

当然，计算机也能发现规律并将其应用于计算机决策，而不需要理解这些规律背后的逻辑。这种决策技术达利欧称之为“模仿”。当同样的情况以可靠的方式反复发生时，例如在一场规则极其严格的游戏中，这一做法也许有效。但在现实中事物不断变化，所以这样的系统很容易与现实脱节。

第三类是数据挖掘，也是近年来机器学习发展最快的领域，即指功能强大的计算机消化大量数据，从中寻找规律。达利欧认为，在未来与历史不同的情况下，这是有风险的。在机器学习不包含对现实的深刻理解的情况下，以机器学习为基础构建的投资系统很危险，因为当人们广泛相信并应用某些决策规则时，价格会受到影响。常见的情况是，一些决策规则变得非常流行，以至对价格产生很大影响，从而使反向操作成为更合理的做法。

达利欧强调，“计算机是没有常识的。”例如，计算机很容易曲解事实，看到人早上睡醒后吃早饭，就认为睡醒导致人饥饿。对他来说，如果无法说明任何决策背后的逻辑，他是无法容忍的。

人类可以和人工智能同舟共济

当记者问到，人工智能会不会给很多人的就业带来冲击时，达里奥指出，人类智能和人工智能同舟共济的可能性更大。

在他看来，计算机要复制人脑的许多功能，如想象力、综合分析能力和创造力，要经过很长时间，甚至永无可能。这是因为人脑天生就储存着亿万年生物进化培育的各种能力。许多计算机系统依据的是决策“科学”，依然远远不如“技艺”有价值。在最重要的决策方面，人类依然比计算机做得好。软件开发工程师、数学家和博弈论研究者并不是最成功的，最具有理性、想象力和毅力的人最成功。

计算机模型需要被输入合理信息，信息需要解读，而只有人类智能可以开展这种解读。例如，计算机无法告诉你，与亲人共处时间和工作时间的相对价值如何，如何达成最优的时间分配组合，使两种活动的边际效用都达到最大。只有你知道你最看重什么，你愿意与谁共度人生，你想要什么样的环境，只有你能最终做出最好的决定。

达利欧也承认，人工智能的潜能很大，它可能会产生很多的知识，远大于个人可以创造的。正因如此，他的习惯是，把所有的投资、管理原则输入电脑算法，让电脑通过高效计算做出决策。他建议，所有人都写下自己做决定的原则，把这些原则转化为算法输入电脑，让电脑来帮助而非取代人做出决策。

如果你不知道如何把自己的思想转化为算法，你可能会过时，就像现在你不知道如何读写一般。

达利欧说，在桥水利用计算机系统，就像司机利用GPS一样，是用系统来辅助导航能力，而不是替代它。

在书中，他举了一个简单例子来说明计算机化决策。

假设你在住房供暖方面有两项原则：当温度降到20摄氏度以下时开暖气，午夜到凌晨5点之间关暖气。你可以用一个简单的决策公式来表达这两项原则之间的关系：如果温度低于 20摄氏度，时间不在午夜到凌晨5点之间，就开暖气。在搜集很多这样的公式后，你就可以创建一套决策体系，这套体系能够处理数据，权衡和应用各种相关标准，并提出决策建议。

用算法表述投资决策标准，然后用历史数据来检验，或者用算法表述工作原则，然后用其来帮助管理决策，都不过是智能温度调节器的更大、更复杂的版本。

与人脑决策相比，电脑决策能让我们更快地做出考虑更周全、更少情绪化的决策。“在9.11事件那段可怕的日子里，当整个美国深陷伤痛时；从2008年9月19日到10月10日，当道琼斯指数下跌3600 点时，我常常想拥抱我那些风雨不惊的计算机。”

未来不是过去，不理解的算法会带来危险

“如果未来与过去相同，不理解算法也没有问题，但是未来如果与过去不同，不理解算法就很危险了。所以，我认为，如果你不理解由机器得出的算法，而未来又不同于任何过去的规律，那么你就会遇到很大的问题。”达利欧在回答界面记者的提问时，提出了自己的警告。

他指出，当未来与过去不同、我们因理解不深而无法识别所有因果关系时，盲目相信机器挖掘的算法是行不通的。

在书中他提到“凭着理解因果关系，我没有像其他人一样犯错误，最明显的例子是2008年的金融危机，当时几乎所有人都以为未来会和过去一样。只有把全部注意力集中于符合逻辑的因果关系，我们将能看到事情的真相。”

而且，这也是达利欧个人的一些兴趣和倾向。“在我个人看来，与依赖我不理解的算法相比，对因果关系形成深刻理解所产生的兴奋、安全性和教育价值要有吸引力得多，所以我依然倾向于这种做法。然而，是我的逻辑和理性，还是我较低层次的偏好和习惯在促使我这么想？我不能确定。”

达利欧认为，人工智能将带来极快、极了不起的进步，但也担心它会导致人类的毁灭。

“人类正在走向一个既令人兴奋又危险的新世界。这就是我们眼前的现实。而我一如既往地相信，如果我们不是把头埋在沙子里，而是准备好应对之道的话，未来会美好得多。”