《人机共生：谁是不会被机器替代的人》是智能商业五部曲之一。本书通过深入剖析人类与机器的关系，探讨了未来人与机器的共存之道。作者认为，人类有着独特的智慧和情感，这些无法被机器替代。因此，人们需要不断学习和提高自身技能，才能在未来的竞争中保持优势。
人机共生：谁是不会被机器替代的人（托马斯·达文波特智能商业五部曲）读后感篇一
人工智能（AI)这个词近几年来已经炒到烂大街了，正如《人机共生》所说，它必将到来！我们是否会害怕？的确，它将会解放人类的生产力，特别在知识与劳力的产业，大部分岗位将由机器代替，其实最大的杀伤力是“收入不均以及随之而来的社会动荡”。 1.有些岗位是无可避免的地消失，同样也会催生新的岗位； 2.我们不应该害怕，应该拥抱人工智能，书中的五大策略看到的是机遇； 3.人工智能不会让工作裂变，只会让工作更好，人机共生才是未来； 4.人对工工智能最大的恐惧不应该是它会夺走我们的饭碗，而是生命，众多科技大佬所警事的未来； 5.作为我所处行业的反思，有了AI，教师可能不是知识的传授者，而是学生精细学习的管理者，知识教育上可能会不断碎片化，每个学习者都独立的个体，真正的个性化教育； 6，作为非理科类的专业，也有更大的出路，因为人可以做管理者了：人第一，机器第二。现阶段很多决策由AI生成，但决定权还在人手中。当然最后的阶段可能决定都是由机器去做，只不过那个时代，我们可能无法拥抱。
人机共生：谁是不会被机器替代的人（托马斯·达文波特智能商业五部曲）读后感篇二
随着计算机开始占据越来越多的知识工作任务，技能退化的速度将会加快。一旦被量化和标准化，技能竞争力就坍塌了。“加盐少许”相比“加盐3克”就要有竞争力得多，但是从前者演变成后者的趋势的确是不可阻挡，这样的趋势被作者称为计算机化。
一项任务无法被计算机化并不意味着计算机化没有影响到这项任务。恰恰相反，计算机化补充了那些无法被计算机取代的任务。虽然这个观点被很多人忽视了，但它却是最为根本的事实。
面对智能机器我们应该思考的是：我们能用这些工具干什么、人们应该如何和它们一起工作，以及如何从中获得最大限度的组织优势。
如果你是一台机器，你愿意承认自己有哪些不足，并且希望人类对此做出弥补？大概有以下几方面：1.从开始设计和创造机器的思考。2.提供“全局”视角。3.整合并合成来自多个系统和结果的信息。4.监控机器的工作成果。5.了解机器的弱点和优势。6.诱导出系统需要的信息。7.鼓励人类依照自动化的建议采取行动。
因此，面对被媒体渲染得咄咄逼人的智能机器，人类最佳策略只有一种：把自己提升到更高级的认知领域。可以归纳为四种具体的提升方向：
1.超越（SteppingUp）。通过建立起全局视野以及对于计算机来说太过松散和广泛以致难以做决策的决策体系，从而超越自动化系统。
2.避让（SteppingAside）。转移到计算机不擅长的、而且不以决策为中心的一类工作上，比如销售、激励他人，或者用简单的词语来描述计算机做出的决定。
3.参与（SteppingIn）。参与计算机系统的自动化决策，从而理解、监控以及改进它们。这是智能增强的核心选项，虽然这5种生存策略中的每一个都可以被说成是智能增强。
4.专精（steppingNarrowly）。在你的专业中找到一个精细到没人想要自动化的专门领域，因为对其进行自动化可能在未来也不合算。
5.开创（SteppingForward）。在一个特定领域开发出支持智能决策和行动的新系统和技术。
大型雇主及其管理者也必须为智能增强策略提供组织环境。作为管理者，应该做什么？
如果管理者相信人员工最终可以被机器替代，那么他们就会千方百计发展机器意图实现这一点，激进自动化会导致专业工作者率先离开，从而让机器需要获得的知识源泉早早枯竭，最终这样的雇主会死得很难看。拥护激进自动化的雇主潜意识里把人当机器，从而在遇到困难时也会优先使用裁员这一手段，而不是提升人的认知。因此，作者在书中告诫雇主：员工第一，机器第二。
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人机共生：谁是不会被机器替代的人（托马斯·达文波特智能商业五部曲）读后感篇三
在知名商学院教授中，本书的第一作者托马斯·达文波特教授是最早关注技术，特别是数据分析对于企业战略、组织管理和个人竞争力的重大影响的。他出版的《数据分析竞争法》（中译本由商务印书馆出版）和《数据化转型》（中译本由湛庐文化出版 ）已成为该领域权威著作，而这本《人机共生》则是他最新的思考成果。关于人工智能对于就业巨大冲击这一巷议街谈的热点话题，本书给出了截止目前最为详实的论述。大量真实世界的商业案例让我们能够客观、全面审视这一冲击，不仅不恐慌且有应对之策。如何成为不会被机器替代的人，作者给出了五大策略：超越、避让、参与、专精、开创。如果你（或你的孩子）想在与机器赛跑不落下风，或者对未来职业选择很是迷茫，那么这部分内容应该会给你一个比较满意的解答，也能让你重新拥有方向感。
哪些工作容易被取代？是那些结构化、流程化、标准统一、输出相对稳定的工作，且在该领域已经积累了大量数据。这里有一个可能的误区是，这类工作对人来说也是很简单的，其实未必。例如个人风险测评、案件判例分析、X光片的诊断，这些工作本身而言技术含量并不低，且需要知识工作者花费大量精力才能完成，但对于这一波取得突破的人工智能技术（神经网络+深度学习）而言，这些工作完全可以用历史积累的大数据加上不断优化的算法来轻松搞定，而且效果更优。举个例子来说，虽然和投保人沟通保单理赔这样工作并不比对投保人风险测评来得技术性更强，但是前者因为其非标准化，使其被替代可能性远小于后者。
那些机器很容易完成，而人又很难完成的工作，是最容易被替代的，因为任何企业都能在此处发现大量成本节省的空间，而你如果从事着这样的工作就很可能成为牺牲品。
如果上面的判断标准还太抽象的话，那么可以参考李开复老师“五秒钟准则”，即一项本来由人从事的工作，如果可以在5秒钟以内的时间里，对工作中需要思考和决策的问题作出相应决定，那么，这项工作就有非常大的可能被人工智能技术全部或部分取代。其实说的是一回事。 现在，你可以停下来想一下自己的工作究竟是属于不会被替代的呢还是会被替代的？如果是前者那要恭喜你，但如果是后者，你就很有必要仔细看看作者给出的五大对策，为自己找一个安全的港湾。
个人决胜人工智能时代的五大对策：
· 超越：目前来说，人工智能仅能专注于某一领域，而不具备通用智能，这就给了我们超越可能。 超越是指，利用人的大局观，和对模糊事物的关联能力，以上帝视角看问题，来决定哪些应该被自动化取代，哪些应该有人来完成。超越者是那些远见卓识者，也是系统的架构者。
典型人物：史蒂夫·乔布斯（苹果）、比尔·盖茨（微软）、伊隆·马斯克（特斯拉）
· 避让：就如同，所有人都希望和一个有情绪波动的人而不是一个始终听话的机器人沟通一样，在一些特殊场合人也不希望算法为自己做出决策。因此，人在情感、同理心、道德伦理方面的主导权不会因为人工智能而改变，这方面需求始终存在，人终究是社会动物和情感动物，绝非理性机器，也不希望如此。如果你实在对技术无感也没关系，成为一个避让者，人人都喜欢一个能够理解他们、激励他们的人。
典型人物：马云（阿里）
· 参与：参与者能够将商业问题和技术问题结合起来考虑，并且能够有效落地的能力，相当于产品经理与项目经理的结合。其中涉及到三项关键能力：对商业的洞察力、对技术的理解力，以及团队写作能力，拥有三项能力的参与者是未来职场的中坚力量，具有无可估量的价值。
典型人物：马化腾（腾讯）、杰夫·贝佐斯（亚马逊）
· 专精：有些人对某一领域特别感兴趣，他们愿意投入大量时间（一万小时）刻意训练，从而成为一个专精者，这些人也有着独特的价值。有一种说法叫小众崛起，社交网络、搜索的普及是这些专注长尾领域人的最大福音。但在人工智能时代，选择哪个领域专精其实有很大的讲究，作者给出的建议是选择那些人工智能没有足够数据来实现自动化，或者这样做成本太高不值得的领域。
典型人物：梅西、勒布朗·詹姆斯
· 开创：开创者应该是在这个时代最具热情的一群人，他们认为人工智能对人类非但不是威胁还是最大福音。他们往往是技术的布道者，也试图用技术去改变现状。他们拥有杰出的洞察力，能够发现隐藏需求，他们寻找一切可能去用现在的技术去改变人们的习惯，颠覆行业的既定格局，开创出一片新的天地。他们坚信：预测未来最好的方式，是创造未来。
典型人物：拉里·佩奇、谢尔盖·布林（谷歌）、马克·扎克伯格（Facebook）、李彦宏（百度）
*以上所列举这些大家耳熟能详的企业家大都兼具这五项能力，为了方便理解，仅根据其核心特质将其归到某一类下。专精领域仅选择了当今世界最好的足球和篮球运动员，其实大量艺术家或专业领域学者都可归入此类。
面对技术的冲击是人类遇到最大挑战，社会变化、人适应力是否能跟上技术的演进速度成为了摆在我们面前非常严峻的问题 。加速到来的智能时代，其影响是方方面面的，甚至挑战到人主体性地位，我们每个人都需要有明确的对策，否则就真要成为人工智能的“附庸”了。这可不是科幻电影了而是即将到来的真实，留给我们的时间可不多了！作者始终在强调一点终身学习，并且要站在“巨人”的肩膀上，这一“巨人”就是人工智能。
围绕全书，作者都在表述这样一个核心观点：智能增强（关于人工智能和智能增强区别可阅读约翰·马尔科夫所著《人工智能简史》一书，中译本由湛庐文化出版），也即人工智能是人很好的助手，而非取代人。自动化技术能够帮助知识工人处理重复冗余、低价值的工作环节，让其把时间用于创造高附加值的核心环节上，并能利用其庞大计算能力有效辅助人做出更优决策。人机共生，优势叠加，协作共创。
在转型过程中或许会有阵痛，有些工作将会消失，但更有可能的是大量工作需求会被创造出来，就如同历史上的大量技术创新会一次次带来繁荣一样，人工智能这一技术或许也不会例外。当然我们也必须看到技术可能的阴暗面，如人的异化和对环境的破坏，但技术浪潮来袭或许已不可阻挡，与其排斥不如做好准备，对于技术抱有一种乐观预期，相信主动权依然握在人手中，只要人性善存在，技术就会走向好的一面。最终还是回到维纳的那句话：“人有人的作用”。
人机共生：谁是不会被机器替代的人（托马斯·达文波特智能商业五部曲）读后感篇四
当《人机共生：别让机器夺走你的工作》这本书诞生在2017年年尾的时候，这一年已经有过太多关于AI的大新闻了。从年初“阿尔法狗”战胜柯洁，再到之后的“阿尔法零战胜阿尔法狗”。全球科技商业巨头全面布局AI，深度学习、神经网络方面的新进展层出不穷，年底乌镇的互联网大会硬生生被劫持为了“AI危机预言大会”。在台面上的喧嚣之下，另一股暗流让不少人担心不已：当会思考的机器来临，我们是否还有足够能力不被淘汰。
当然，我们首先要看的是，作者有没有能力撑得起这个问题。毕竟，如今已经有过很多精彩的文章讨论过这个问题。另外，如今也只有非常少数的人，有充分的视野和想象力，能担起“时代预言家”这一大任。雷•库兹韦尔首当其冲。 而《人机共生》的作者托马斯•H•达文波特，可以算是另一位。商业上，作为“流程再造”、“知识管理”和“注意力经济”这三大运动的发起者，他是全球最炙手可热的咨询师。另外，他也是最早一批提出“大数据”理念并将之运用在企业管理实践上的商业思想家，如果你关注这个领域的话，想必对他提出的数据分析竞争法不会太陌生。如今，这位活跃在一线的商业思想大师再度出山，让人不由的好奇对于未来，他会有什么样睿智而深远的思考。
人对机器的担心由来已久，达文波特将之归纳为三大阶段。第一阶段，机器将人们从那些让人身心俱疲的工作中解脱出来。这一阶段也萌生了最早的人与机器间的矛盾，以卢德运动为标志。到了第二阶段，一些“知识性工作”开始受到了冲击。电子信息技术的发展带来的生产力变革让很多按部就班的工作技能变得不再重要，而幸存下来的人也受到“技能退化”的困扰（想想那些提笔忘字的人）。
在这两个阶段，人类在总体上还是乐观的。经济学上有个著名的“卢德谬论”。认为生产力的提高总是会产生更多的工作岗位，即使没有立即实现但最终也会实现，而不是减少工作岗位。没错，虽然很多工作不再需要人们亲力亲为，但与此同时，科技也会为人们带来众多全新的高阶工作。 对于人类来说，总能有更好的退守位置。而对于即将到来的第三阶段，经济学家以及很多技术供应商却保证说，这次的情况会和以前一样。
在第三阶段，“大数据+AI”的时代降临，知识工作者的真正威胁来了。车品觉在新书《数据的本质》中描述过“Look-alike”算法，通过通过机器学习，可以利用过去积累的客户消费特征（每个客户有高达上万个标签），作出精准推送广告的决策。另一家名为 Kensho 的科技公司已经制造出了一种叫作沃伦（Warren）的智能软件系统，这款软件已经能够回答类似这样的问题：“如果石油交易超过每桶 100 美元而中东最近又出现了政治动乱，能源公司的股价将会发生什么变化？”。机器能够思考，能够洞察，能做出决策，甚至向“艺术”这座人类精神的神殿进犯。我们不禁开始困惑，哪里是人类工作者真正的高地？这次的情况，真的会和以前一样吗？
接下来，作者简要清晰的回顾了人工智能怎样一路“进犯”人类工作的地盘。
而人类目前所具有的真正优势在于什么？达文波特认为，在于自主和自我意识，他将之称为“思维之魂”。我们的优势在于广度，可以在不同领域获得非凡的能力，并将之结合。我们也因此而具有了不起的创造力，比起回答问题，我们更厉害的能力在于定义问题。
在社会分工之中，我们的能力在被不断的“异化”“简单化”，以至于成为流水线上一颗能够被替代的螺丝钉。而讽刺的是，心理学家却依然孜孜不倦的寻找我们非凡能力的奥秘。目前主流的智力模型中，人的能力是多个类型能力的结合产物。和机器相比，我们的能力显得精巧而非凡，换言之，我们的能力是被远远低估的。面对“会思考的机器”，我们要做的是，打破固有的枷锁，解放我们被低估的能力。
我把达文波特的“胜过机器人的五大策略”总结如下。超越——建立全局视野；避让——去做真正适合人去做的事，比如和人打交道；参与——将人工智能（AI）看做智能增强（IA），协同工作；专精——在某个细分领域成为无可匹敌的专家；开创——新系统的开发者。单靠这样简单的总结，很难去了解达文波特想法的全貌。因此，我想用书中的“超越”策略来举个例子。
达文波特在书中写到了这样一位全局者——罗恩•卡思卡特。他在 2005 年 12 月接任华盛顿互惠银行的首席风险官，该银行曾经是美国最大的储蓄和贷款公司。在金融危机爆发前的金融业，所有人沉浸在资本的疯狂与膨胀当中，卡思卡特所在的公司也不例外，就任不久，他就发现发现管理对于高层来说仅仅意味着 “和其他业务隔绝，并且勉强起到作用”。 然而卡思卡特从未放弃过努力。他开始了一个着眼于改善华盛顿互惠银行风险监控的行动计划，并且最终降低了这种风险。为了鉴定银行的贷款组合和信用流程中可能出现的任何问题，他进而又鼓励他们构建各式各样的定量模型。这项工作需要用到范围很广的复杂模型，其中就包括了“神经网络”模型。
更关键是，卡思卡特意识到，随着时间的推移，经济形势和银行业环境都会发生变化，所以无论模型如何自动化、如何复杂，它们都会因此而逐渐失效。例如，很多抵押模型的基础都是最近 5 年内的历史数据。但从 2007 年的那一天起，经济形势就开始变得越来越糟。在这个背景下，这些 5 年模型就显得有些无可救药地过分乐观了。
卡思卡特越是努力地敲响风险等级的警钟，就越受到高级管理团队的冷遇。总裁取消了和他的会面，他不再被允许向董事会进行汇报。到了 2008 年年初，卡思卡特觉得自己有必要通知董事会和美国储蓄管理局，风险等级已经升高到了危险级。在这么做了不久之后，他就被公司CEO 兼主席凯利 • 基林格开除了。几个月后，基林格也被开除了，而华盛顿互惠银行则在 2008 年 9 月被安排在联邦存款保险公司（FDIC）做破产管理。这是美国历史上最大的一次银行破产倒闭案。
卡思卡特没能挽救这家公司，但他挽救了自己的事业。他在美国参议院附属委员会为上面所说的一些关于华盛顿互惠银行的问题做了证明。他现在是纽约联邦储备银行的企业风险管理负责人。
达文波特在接下来总结道：从本质上说，未来的全局者需要对智能增强及其相关技术做出高等级的决策。这也要求人具备三大能力：系统智能、态势感知，还要跟上科技节奏。
系统智能要求一个人具备这样三种维度：从复杂状况中找出重点，从看似无关事务中找出联系，以及能够从多个角度看待问题。全球最大同时也是最成功的对冲基金“桥水基金”创始人这样总结：很多对冲基金经理都一动不动地待在电脑屏幕前，没日没夜地监控市场动向。而我的大部分时间都用来理解经济事件和金融事件是如何在一个连贯的框架中融合在一起的。
通过全局视角看问题的另一个方面就是拥有“态势感知”能力。这个词经常在军队中用到，飞行员也经常用这个词来形容对于周围发生情况的完整感知。为了获得这种能力，飞行员不仅需要参考驾驶舱中的仪器、计算机以及助航设备（计算机经常使用这些数据在自动驾驶模式下驾驶飞机），还要时不时地望向窗外。任何工作中的全局者都应该做与之相类似的事。人脉决定你的视野，视野决定你的高度。
对于最后一点，达文波特认为，一个管理者要有这样的素质：从任何角度上来说你都不是一个程序员，但是你也不会被计算机系统吓到，在面对计算机应用时你泰然自若。比尔• 克林顿在完全不接触键盘的情况下，却在互联网时代冉冉升起的时代里成为这个信息技术强国的领袖。当然在中国相似的例子便是马云。
达文波特并没有简单的为你指指点点，找出一条出路，代替你的思考。相反，他希望你成为一个思考者。在每一章策略之后，你都要跟随作者去思考这样一些问题：我身处什么样的位置？我有什么样的优势？我能够怎样把握机会，改进提高自己？我想，这也是一位作者了不起的地方。
不管AI是否将带来一场就业危机，对于任何人来说，都需要面向未来和趋势做出调整和准备，更关键的是，像马斯洛所说那样，成为一个能自我实现的人。这本书为你而准备，如果你就是那个不愿被趋势淘汰的人，一个想要充分实现自我价值的人。
