所以今天留给人类的问题是，未来人和 AI 的组合中，AI 很可能最终是个常量。但承担多大的风险，设定多大的「收益目标」，这依旧是人要来决策的。

就比如今天，你是否开始主动寻求 AI 的辅助去与没有 AI 辅助的人来展开竞争，去追求在均衡出现前的巨大收益优势？不同的人会有不同的认知和决策，并带来完全不同的结果。

智慧面前，人多力量小

这次围棋峰会上，人多力量大的理论可以说崩溃的非常直接。中国军团派出芈昱廷、时越、唐韦星、陈耀烨、周睿羊五位世界冠军以团体赛的方式对战 AlphaGo，结果还是铩羽而归。

从左至右：时越、芈昱廷、唐韦星、陈耀烨、周睿羊，最后以团体五人决定投子认负结束。

其实，人类的失败或许并不是败在算力上。在进行团体赛时，五个人讨论的时间要远远多于下棋的时间，而且性格方面的不合以及个人棋风间的巨大差异更是容易导致棋局发生「变故」。这次团体赛我们的 5 位世界冠军棋风迥异，甚至性格也不太一样。芈昱廷和唐韦星都是那种「超级能讲派「棋风偏攻击性，而周睿羊等人是那种大局派，他们在共同布局时很容易出现分歧。

果然，在此次团体赛中人类明显出现了分工不明确的弊病。5 个人中每个个体都过于强大，但是棋风却具有显著差异，谁来负责哪一手也没有明确的规则。如果想要获得胜利，选手们也许需要在赛前花费不少时间来训练和磨合。本次团体赛每个人的力量并没有完全朝着一个方向努力，其结果确实不是非常的令人满意。

原本我们非常崇尚集体的智慧，「人多力量大」，「三个臭皮匠，胜过诸葛亮」等等，但事实上发现其实这种理解未来要被颠覆一下了。

但是当 AI 出现后，我们发现机器完全可以「以一敌百」。AI 可以通过深度学习自行决策，但是人类在做集体决策时，我们不经过沟通也许完全不会明白彼此的想法是什么。毕竟人的智慧由于数据交换的效率低，API 还不统一（语言、思维方式、表达方式迥异），所以串联起来肯定是极其低效的，这种集体的智慧意味着需要耗费大量的沟通成本，也往往也不一定是准确的。

从这个层面上说，在面临大量信息和既定规则的场景下，人越多越不利于效率的提升。而 AI 会比很多群体讨论效率高很多。因为人类在这方面的劣势不只是在于与 AI 之间的算力差距，而是在于面临数据的获取、决策并形成统一结论的情况下，人脑，特别是一群人脑没有机器的效率高。

商业领域企业一定会越来越通过数据来形成决策基础并引入各种层次「智能」来辅助决策，这种决策链条的缩短，直接影响商业领域办公室白领的未来，这件事必然会短路掉替代很多人的职位和岗位。

不服输的古力

乌镇的围棋配对赛，由古力+AlphaGo 对阵连笑+AlphaGo，考验的方面正是人机协作。而这种赛制也决定了这必然是 AlphaGo 打败 AlphaGo 的一场比赛。

前所未有的人机赛制，阵连笑+AlphaGo（左）对决古力+AlphaGo（右），最后阵连笑+AlphaGo 获胜。

观察整场比赛，比赛进行到一半的时候，实际上古力和他的 AI 伙伴已经具有了极大的优势，他们的剩余时间大大甩开了连笑团队。而这个时候古力明显是跟随 AlphaGo 的思路，给 AI 打辅助，甚至其中的几招模仿了 AlphaGo 的打法。

然后执白的连笑团队的 AlphaGo 似乎感觉到了局势的严峻性，下子的思路越来越激进，也让人意想不到。虽然连笑团队的 AlphaGo 一直在拼命发力，但这却让同队的连笑陷入为难中，因为他需要跟上 AlphaGo 的思路继续往下走。本来之前的关键点都是由连笑来主动出击，虽然效果不佳，但是放手交给 AI 下是否是最佳选择呢？

让连笑没有想到的是，120 手时自己的 AlphaGo 置之死地而后生，一招妙棋让古力那边陷入了长时间的思考。随后，古力的「猪队友「AlphaGo 的一手棋又狠狠的「坑」了一把古力。下了一招本局逆转的最大胜负手。

如果不是连笑那边的 AlphaGo 这手看似无理的拼搏手段，就不会有后面一系列复杂的变化，从这里能看出 AI 在劣势下，绝非束手待弊，它也会像人类一样，用看似无理的手段将局面导入复杂，然后在激烈的搏杀过程中等待对手犯错。这也让大家知道了 AI 并不是神，并非不会犯错，也并非不可战胜。