很多公司都在進(jìn)行著人工智能轉(zhuǎn)型,，但如果方向出現(xiàn)錯誤,，一家好公司也可能會跌入深淵。本文所述的公司中有一群非常聰明的人,，他們可以寫出流行的熱文,，帶來鼓舞人心的 TED 演講,。但總的來說，他們沒有任何真實(shí)世界里的行業(yè)經(jīng)驗(yàn),。

這是一個真實(shí)的故事,，發(fā)生在作者所在的公司，本文中的名稱,、算法地址都已修改以保護(hù)利益相關(guān)的作者,。

A 公司已經(jīng)成立幾十年了。它在行業(yè)里雖然不是領(lǐng)頭羊,，但口碑還不錯,。自 20 世紀(jì) 90 年代起，A 公司的核心業(yè)務(wù)就一直是風(fēng)險(xiǎn)分析和投資組合優(yōu)化,。他們有一個大約 30 個分析師組成的龐大團(tuán)隊(duì),，這些分析師每天都在執(zhí)行這些任務(wù)。他們利用 ERP 大公司（如 SAP,、天睿,、甲骨文、JD Edwards）或主要技術(shù)咨詢公司（如德勤,、埃森哲,、普華永道、凱捷）為其定制的 ERP 方案與公司內(nèi)部的工程團(tuán)隊(duì)合作,。

他們所使用的工具非常老派：運(yùn)行在 on-prem 服務(wù)器或主機(jī)上的經(jīng)典關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng),、用 COBOL 或 Fortran 編寫的代碼、像 ABAP 或 SPSS 這樣奇怪的東西……你大概明白了吧,。但其模型和分析功能相當(dāng)復(fù)雜,，而且和已發(fā)表的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)相比，它驚人地先進(jìn)。最重要的是,，它們非常適合公司的企業(yè)生態(tài)系統(tǒng),，并且是基于多年深厚的領(lǐng)域知識磨煉出來的。

他們的技術(shù)團(tuán)隊(duì)有幾個工程師（從上述軟件和咨詢公司挖過來的）和產(chǎn)品經(jīng)理（使用該軟件的有經(jīng)驗(yàn)的分析師或經(jīng)理,，或從競爭對手那里挖過來的）,，這些人負(fù)責(zé)維護(hù)和運(yùn)行該軟件。他們的技術(shù)可能有點(diǎn)老派,，但總的來說,，他們非常了解公司和這個領(lǐng)域的整體架構(gòu)。

他們指導(dǎo)公司進(jìn)行了幾次大規(guī)模的升級和遷移,，他們總是按時交付,，沒有過多開銷。即使有幾次被絆倒了,，他們也知道如何快速爬起來,。在業(yè)內(nèi)，他們以專業(yè)而著稱,，并且與必須打交道的各路供應(yīng)商都擁有非常好的關(guān)系,。他們成就了多個 ERP 咨詢?nèi)瞬诺穆殬I(yè)生涯。

有趣的是,，雖然他們每天都在處理統(tǒng)計(jì)建模和優(yōu)化算法,，但沒有一個分析師、工程師或產(chǎn)品經(jīng)理自稱是數(shù)據(jù)科學(xué)家或機(jī)器學(xué)習(xí)專家,。這主要是一種文化現(xiàn)象：他們的專業(yè)知識早于 2010 年左右開始的數(shù)據(jù)科學(xué)/機(jī)器學(xué)習(xí)炒作,，他們大部分是使用專有的企業(yè)工具而不是現(xiàn)在流行的開源工具。他們當(dāng)中只有少數(shù)人接受過正式的統(tǒng)計(jì)培訓(xùn),，但大部分人來自工程或領(lǐng)域背景,，然后在工作中不斷學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。暫時就把這個團(tuán)隊(duì)叫做「X 團(tuán)隊(duì)」吧,。

大約在 2015 年左右,，A 公司開始出現(xiàn)一些嚴(yán)重的焦慮問題：雖然作為這種規(guī)模的公司，它仍然做得很好,。但由于整體的經(jīng)濟(jì)和人口發(fā)展趨勢,，它的客戶群正在縮小。一些所謂的攪局者提出了一種新的應(yīng)用和商業(yè)模式,，開始嚴(yán)重侵蝕其收入,。適當(dāng)?shù)匕矒峁蓶|和華爾街是必要的。該公司已經(jīng)有了一個不錯的網(wǎng)站和一個相當(dāng)有吸引力的應(yīng)用,，此外還要做什么呢,？

領(lǐng)導(dǎo)層決定,，應(yīng)該把人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)作為公司的核心業(yè)務(wù)。一個雄心勃勃的經(jīng)理,，沒有理工科背景,，僅在幾年前短暫地?cái)[弄過推薦系統(tǒng)，被選中來組建數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì),，暫且將該團(tuán)隊(duì)稱為「Y 團(tuán)隊(duì)」（他在當(dāng)?shù)刂萘⒋髮W(xué)獲得了歷史學(xué)士學(xué)位,，并在公司的市場部工作了幾年）。

Y 團(tuán)隊(duì)主要由內(nèi)部雇員組成,，這些人想成為數(shù)據(jù)科學(xué)家,，并且在加入團(tuán)隊(duì)之前完成了 Coursera 認(rèn)證或 Galvanize boot camp。該團(tuán)隊(duì)還有幾個剛畢業(yè)但不喜歡學(xué)術(shù)界想投入業(yè)界的博士或碩士,。這些人都很厲害，可以寫非常棒的 Medium 博客,，發(fā)表鼓舞人心的 TED 演講,，但總體來說，他們幾乎沒有什么行業(yè)經(jīng)驗(yàn),。

和現(xiàn)在流行的做法一樣,，Y 團(tuán)隊(duì)直接向 CEO 和董事會報(bào)告數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)工作，繞過首席信息官（CIO）和任何技術(shù)或業(yè)務(wù)副總裁（VP）,，因?yàn)?A 公司想在其即將召開的股東大會上宣稱這些是「數(shù)據(jù)驅(qū)動」和「AI 驅(qū)動」的,。在三四年的時間里，Y 團(tuán)隊(duì)制作了一些 Python 和 R 腳本,。他們的架構(gòu)經(jīng)驗(yàn)幾乎完全是將 Flask 連接到 S3 bucket 或 Redshift,，其中更聰明一點(diǎn)的會學(xué)習(xí)如何將其模型插入 Tableau 或如何旋轉(zhuǎn) Kuberneties pod。

但是他們并不擔(dān)心：上述組建該團(tuán)隊(duì)的經(jīng)理現(xiàn)在是一名董事（同時還在讀在線碩士課程,，以彌補(bǔ)資歷差距,，增加其晉升為 VP 的機(jī)會。至少他現(xiàn)在知道 L1 正則化是什么了）,。他同時也是一位玩辦公室政治和自我推銷的大師,。不管 Y 團(tuán)隊(duì)提出的可行見解有多么少，或者他們部署到生產(chǎn)中的代碼是多么一丁點(diǎn)兒,，這位經(jīng)理都支持他們,，并且確保他們有充足的資金。事實(shí)上,，他現(xiàn)在有一個宏偉的計(jì)劃——建立一個通用的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺來解決公司所有的數(shù)據(jù)問題,。

Y 團(tuán)隊(duì)有一些頭腦清醒的成員，在將他們所處行業(yè)的名稱與「數(shù)據(jù)科學(xué)」一詞聯(lián)合搜索之后,，他們意識到貝葉斯模型是風(fēng)險(xiǎn)分析的主要解決方式,，而且已經(jīng)有一個足夠完美的 R 語言工具包來處理這樣的問題了,。他們在 R-Bloggers.com 上研究了相關(guān)的教程。這個團(tuán)隊(duì)的成員之一甚至在 Kaggle 數(shù)據(jù)競賽平臺上提交了貝葉斯分類器的內(nèi)核（在排行榜上排名 203 位）,，而且正準(zhǔn)備將自己新發(fā)現(xiàn)的知識用于解決現(xiàn)實(shí)世界的問題,。

他們將自己的想法告訴主管，后者認(rèn)為已找到即將推出的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺的完美應(yīng)用方向,。他們立即開始了工作,，完全沒有查看 A 公司是否有人已經(jīng)在做風(fēng)險(xiǎn)分析。由于他們的組織是獨(dú)立的,，所以在接收資金之前他們完全無需與他人核對這些問題,。盡管他們所做的僅僅是一個純貝葉斯分類器，「機(jī)器學(xué)習(xí)」字眼被加在了工程項(xiàng)目的名稱上,，用來打動董事會,。

但是，隨著工作的進(jìn)展,，緊張氣氛開始出現(xiàn),。Y 團(tuán)隊(duì)要求數(shù)據(jù)倉庫和 CA 分析團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建管道，最終這個項(xiàng)目傳到了 X 團(tuán)隊(duì)的耳中,。X 團(tuán)隊(duì)剛開始很興奮：表示愿意全心全意與 Y 團(tuán)隊(duì)合作,，并且很想在運(yùn)作過程中添加機(jī)器學(xué)習(xí)這個助力。產(chǎn)品負(fù)責(zé)人和分析師也完全參與其中：他們看到了炒作整個數(shù)據(jù)科學(xué)的機(jī)會,。但是由于傲慢的態(tài)度和不安全感,，Y 團(tuán)隊(duì)拒絕與 X 團(tuán)隊(duì)合作或者與 X 團(tuán)隊(duì)分享自身的長期目標(biāo)，即使他們?nèi)チ斯酒渌块T,，并就自身創(chuàng)建的新模型進(jìn)行 brown 包演示和教程展示,。

X 團(tuán)隊(duì)生氣了：從他們對 Y 團(tuán)隊(duì)的模型觀察來看，他們的方法天真得無可救藥,，并且?guī)缀鯖]有擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模和實(shí)現(xiàn)可持續(xù)性的可能,，他們知道如何為 Y 團(tuán)隊(duì)提供幫助?？紤]到 Y 團(tuán)隊(duì)對 DevOps 的熟悉程度和持續(xù)交付（Y 團(tuán)隊(duì)耗費(fèi)幾個月的時間搞清楚了如何將一個簡單的 R 腳本部署到產(chǎn)品中）,，將該模型部署到產(chǎn)品中需要花費(fèi)幾天時間。

盡管 X 團(tuán)隊(duì)自己的技術(shù)已經(jīng)過時了,，但他們依然足夠聰明,，能夠?qū)⑦@些技術(shù)嵌入到現(xiàn)有架構(gòu)中。此外,，該模型的輸出并沒有考慮到公司如何使用它或者如何將它傳達(dá)至下游系統(tǒng),，并且產(chǎn)品負(fù)責(zé)人可能也需要花費(fèi)大量精力使該模型更易于被利益相關(guān)者采納。但是,，Y 團(tuán)隊(duì)并沒有聽取建議,，他們的領(lǐng)導(dǎo)拒絕了任何溝通嘗試,，更不用說合作了。

Y 團(tuán)隊(duì)釋放出來的信號是「我們是最前沿的 ML 團(tuán)隊(duì),，你們的觀點(diǎn)都太過時了,。我們不需要你們的建議」，并且他們似乎完全忽視領(lǐng)域知識,，或者更糟的是,，他們認(rèn)為所有的領(lǐng)域知識只需要掌握一些商業(yè)指標(biāo)的定義就行了。

X 團(tuán)隊(duì)感到非常沮喪,，并試圖將自己的擔(dān)憂傳達(dá)給領(lǐng)導(dǎo)層,。但盡管 X 團(tuán)隊(duì)掌握著 A 公司業(yè)務(wù)流程中的重要一環(huán)，但他們只是一個 50 人團(tuán)隊(duì),，這在一個有 1000 名員工的科技與運(yùn)營大公司里顯得微不足道,。此外，他們與最高管理層之間也隔了好幾環(huán),，因此管理層幾乎不可能聽到他們的建議,。

與此同時，這位勢不可擋的主管做了他最擅長的事情：玩弄公司政治,。雖然自己團(tuán)隊(duì)實(shí)際交付的東西很少，但他已經(jīng)說服了董事會,，所有的分析和優(yōu)化任務(wù)現(xiàn)在都應(yīng)該遷移到他尚未交付的 ML 平臺上,。

由于多數(shù)領(lǐng)導(dǎo)現(xiàn)在已經(jīng)知道 Y 團(tuán)隊(duì)和 X 團(tuán)隊(duì)目標(biāo)存在重疊，他的游說詞不再是 Y 團(tuán)隊(duì)將要創(chuàng)造一個新理念,，而是他們將要取代（或者現(xiàn)代化）基于 on-prem 工具的傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)和基于云的 ML 工具,。盡管沒有學(xué)術(shù)文獻(xiàn)支持樸素貝葉斯比 X 團(tuán)隊(duì)所使用的計(jì)量經(jīng)濟(jì)方法更有效的觀點(diǎn)，更不用說貝葉斯優(yōu)化（Bayesian Optimization）肯定優(yōu)于生產(chǎn)中運(yùn)行的 QP 求解器的古怪想法了,。

X 團(tuán)隊(duì)不知道的是,，原始貝葉斯風(fēng)險(xiǎn)分析項(xiàng)目現(xiàn)在已經(jīng)發(fā)展為一項(xiàng)耗資數(shù)百萬美元的重大改革計(jì)劃，其中包括最終取代該團(tuán)隊(duì)所支持的所有工具和功能以及必要的云遷移,。CIO 和幾位 VP 現(xiàn)在都已上任,，并且技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)認(rèn)為事情已經(jīng)木已成舟。

由于 Y 團(tuán)隊(duì)沒有工程技能,，因此一家外部供應(yīng)商——一家沒人聽說過的創(chuàng)業(yè)公司被簽約幫助構(gòu)建這個平臺,。這個選擇是慎重的，因?yàn)橐笕魏我延械淖稍兓蜍浖咀鲞@件事的話,，最終只會讓領(lǐng)導(dǎo)層得出 X 團(tuán)隊(duì)在轉(zhuǎn)型上要比 Y 團(tuán)隊(duì)做得好的結(jié)論,。

相比之下，Y 團(tuán)隊(duì)沒有重要 ERP 部署經(jīng)驗(yàn),，也沒有領(lǐng)域內(nèi)的知識,，但他們的任務(wù)卻是從根本上改變 A 公司核心業(yè)務(wù)的工作流程,。他們的模型實(shí)際上要比 X 團(tuán)隊(duì)部署的模型差，對于真實(shí)的生產(chǎn)環(huán)境來說,，他們的架構(gòu)過于簡單,。

具有諷刺意味的是，所有跡象表明,，Y 團(tuán)隊(duì)使用貝葉斯方法獲得成功的概率接近于零,。

最好的情況下這個項(xiàng)目最終會在消耗掉 5000 萬或更多美元的情況下被砍掉。一旦此產(chǎn)品惹惱了粉絲,，一批高管就會離職,，而很多員工也要被開。

而在最糟糕的情況下——鑒于風(fēng)險(xiǎn)分析和投資組合優(yōu)化對于 A 公司的收入舉足輕重,，這一失敗最終可能會讓整個公司陷入困境,。它可能不會破產(chǎn)，但會失去大部分業(yè)務(wù)和員工,。失敗的 ERP 應(yīng)用可以讓大公司陷入困境,，看看 National Grid US、SuperValu 的衰敗和塔吉特?cái)∽呒幽么缶椭懒恕?/p>

可能有人會說,，A 公司的問題主要在于企業(yè)運(yùn)轉(zhuǎn)和糟糕的運(yùn)營思路,，而不是數(shù)據(jù)科學(xué)與 AI。

但我并不同意,，我認(rèn)為這次崩潰的核心原因確實(shí)來自于對數(shù)據(jù)科學(xué),、機(jī)器學(xué)習(xí)模型與 AI 未來的盲目崇信，同時也包括機(jī)器學(xué)習(xí)群體目前非常普遍的炒作和自我推銷文化,。

現(xiàn)在,，這個故事還沒有結(jié)束：我真誠地希望它能有一個好的結(jié)局。A 公司是一個好公司,，其員工和客戶都應(yīng)該獲得更好的結(jié)局,，但看看現(xiàn)在的情況，一切出現(xiàn)轉(zhuǎn)機(jī)的可能微乎其微,，而這種失敗將嚴(yán)重地打擊該公司,。