伙伴们，快刀广播站又开始广播了。
同学们都知道，每周日我都会推荐一本AI方面的书。有同事跟我说，特别羡慕我有这么多可以选择的书，毕竟AI现在太火爆了。但这也让我陷入了甜蜜的烦恼，因为很多新书只是凑热点、凑字数。有些书翻开一看，软件早就更新了，书还停留在过去。因此，尤其是在ChatGPT出现之前的书籍，我会格外谨慎地选择。因为我自己看的时候，也会想“啊，这么早出版的一本书啊，那时候AI还很弱智呢，看的话会不会太浪费时间了。”
不过这样的想法，有时也很容易错过一些名气不大但质量很好的书。例如我今天推荐的这本书叫《AI极简经济学》。从书名来看，这本书似乎是一本快速拼凑出来的平庸作品，而且这本书出版于2018年，那时候既没有大模型，也没有ChatGPT，那篇经典的论文Transformer也才问世一年。要知道，这篇论文在NeurIPS大会上，连公开演讲的机会都没有获得。抱着如果前20页不好看就果断放弃的心态，我将信将疑地翻开了这本书，结果一口气读完，非常想要推荐给你。
首先，什么样的人工智能书籍容易过时呢？如果按照我们经常用来划分境界的“道和术”来说，描述具体AI产品应用技巧的内容就是术。术有价值，并且实用，但是如果时间太久，就没有阅读的必要了。就像现在已经是2024年了，你要学习PS或者Office，肯定不会去学一个2000年版本的教程。如果是一本探究底层的书，即便是案例中的公司已经不存在了，但书里的很多思考方式仍然能给我们启发。
这本书就深入讨论了很多人工智能的细节。作者并不是AI技术专家，而是经济学家。我在看的过程中，发现经济学家的很多视角，跟我这个从业者的视角非常不一样。一些模糊的现象，经过作者这么一分析，马上有种醍醐灌顶的效果。
我给你说一下我获得的三个启发。
第一个启发是“AI新经济”。因为国内外不管是企业高管还是媒体，都在喊AI带来了新的经济模式。但是作者却认为，对于经济学家来说，现在发生的事情并没有带来新的经济或新的经济学，只是发生了一些表层的变化，例如商品和服务可以数字化流通了，交流变得容易了。包括人工智能，只是因为技术让价格发生了变化。在经济学中，由于价格大幅下跌，需求因此大幅上升。
确实，别说几年前，甚至在去年的这个时候，很多开发者还在犹豫要不要拥抱AI。但今年大模型的价格大幅下跌，全球的AI创新因此开始蓬勃发展。
这门书出版是在2018年，在写书的时候，作者肯定没办法预料到今天大模型token的价格，但他用一个更容易理解的例子说明了这一点，那就是照明。现在如果你要看书，是不是压根不会考虑开灯费电这个问题，因为电费太便宜了。但是经济学家威廉·诺德豪斯曾经做过研究，在19世纪初，如果要获得同样的照明，成本是现在的400倍。正是因为照明变得廉价，我们才得以见证很多现代科技的发展。
在这一部分，作者说，虽然在人工智能大力发展的时候，计算机还没办法像人类一样思考，思考本身不会变得廉价，但机器的运算会变得廉价。那么我们就可以预测，当运算成本进一步下跌的时候，还会发生什么事情？
第二个启发是由廉价延伸出来的问题，就是当计算机本身的计算能力提升了，它的预测能力也会变得更加廉价。举个例子，以前算力可能只能同时分析五个摄像头的图像，如果算力变得廉价，可以同时分析五十个摄像头，那么什么的价值会提高呢？
这个问题很值得深入思考。作者说，经济学家的答案是互补品的价值会提高。就像如果咖啡成本的下降，会提升糖和奶油的价值。那么对于自动驾驶汽车来说，计算成本的降低会提高车辆周边传感器的价值。
如果预测能力进一步提升，现在的电商网站只是通过“猜你喜欢”来推荐商品，而书里预测，未来系统可能在你还未下单时，已经判断出你的需求并提前送货到家。
这个问题再讨论下去，我们可以大胆想象，如果三五年后，基础大模型和接口费用像现在的5G网络一样普及，会带来什么样的改变？至少在十几年前，我需要经常开着下载软件，一晚上才能下好一部美剧，留到第二天看。而现在，打开奈飞，就可以马上开始看了。
第三个启发是，人工智能的核心功能是“预测”，也就是通过现有数据和一系列规则生成新的数据。那么，越来越好的数据就能带来越来越好的预测。从经济学的角度看，数据是预测的重要互补品。随着预测成本的下降，数据的价值将显著提升。
在人工智能中，数据扮演着三种角色，首先是输入数据，这是用来生成预测的；其次是训练数据，它是用来生成最初的算法的；最后一种是反馈数据，用户通过反馈来改进算法的表现。
除了上面三点之外，书里还讲了很多人与AI怎么协作。作者把一件事情的决策过程拆解成3个环节：“判断”“预测”和“训练”。在这三个环节里，预测是机器擅长做的事情，判断是人更擅长的事情。那么，随着机器预测能力的提升和人类进行更多的判断，最终的结果一定会比单独依赖人要好很多。
书中举了一个医学的例子，分析X光图片。在2016年，研究发现人类病理学家的判断准确率为96.6%，当时深度学习算法的准确率是92.5%。表面上看是人类获胜了，但是如果将两者结合，准确率就达到了99.5%。在后面复盘的时候，就发现在判断是否患有癌症这件事上，人类更准确，就是人类病理学家说有癌症然后发现弄错了，这是很少见的。而人工智能则对判断没有癌症的情况更准确，所以两种不同的能力结合起来，整体的识别效果就非常棒了。
这本书还有个优点，就是讲了非常多具体的实验和案例，从经济学到心理学再到商业案例。读完之后，你能记下不少笔记，如果以后有机会需要上台分享，用上这些笔记会让你的分享增加很多知识含量，显得自己很博学。
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