1. 問題

1.1. 科技公司面臨的真正挑戰是預測其創新技術一旦進入我們的日常生活之後可能會像連鎖反應一樣引起哪些計劃外後果，並通過直觀的設計解決這些問題

• 1.1.1. 計劃外的後果也是成本

  • 1.1.1.1. 有必要對它們加以全盤考慮

1.2. 通過機器接受教育的兒童會逐漸喪失一些至關重要的社交技能

1.3. 在自動化程度越來越高、越來越以數據為中心的醫療保健系統中，數據和隱私信息泄露的風險有所增加

1.4. 公共安全領域對智能技術的應用可能會造成監控密佈的結果，從而對個人自由構成一定威脅

1.5. 客户服務行業的用人崗位將被機器取代

1.6. 社交生活受到侵蝕，人們與為自己提供服務的機構之間在情感上變得疏遠

1.7. 更高效的業務協作可以大大減少摩擦，從而大大減少不同想法之間的衝突碰撞，由此可能會導致創新步伐放緩

1.8. 製造業部門用人崗位鋭減

1.9. 問題1：現在進行（或不進行）……（某一計劃）的成本是什麼？

1.10. 問題2：這一選擇以後會造成哪些後果？

1.11. 問題3：到時再解決這一問題，而不是現在就解決，成本會更高還是更低？

1.12. 找出相應的解決方案來解決技術設計盲點可能造成的後果（即成本）​，這種做法是有利可圖的

• 1.12.1. 在創新進程的早期階段，這一過程可以在設計和功能方面開闢全新領域

• 1.12.2. 很容易轉化為市場優勢，因為即使成為某個類別中的先行者，也未必意味着能夠長期處於領導地位

1.13. 理想的創業型問題解決模式並不是：看到問題，構建解決方案，然後將這個解決方案變現

• 1.13.1. 理想的創業型問題解決模式是：看到問題，構建正確的解決方案，最大限度減少計劃外後果，然後將這個解決方案變現

2. 三種技術原型

2.1. 對於分析師來説，最麻煩難搞的挑戰之一是如何將複雜情況變得簡單

2.2. 老大哥

• 2.2.1. 《1984》

• 2.2.2. 代表了那些對於個人自由、隱私權和個人安全有威脅的技術

• 2.2.3. 所採用的技術可以收集你的相關數據、分析你的行為、跟蹤你的活動、在網上關注你，每當你從監控設備前經過時，​“老大哥”應用會將你識別出來，或是閲讀你的私人消息

  • 2.2.3.1. 與“老管家”技術應用完全相反

• 2.2.4. 在本質上具有很強的欺騙性、剝削性和惡意

2.3. 老母親

• 2.3.1. 代表了那些本意或許是好的，但可能會專橫地侵擾用户的技術，就像對孩子管得太多、過於熱心的家長一樣

• 2.3.2. 目標是照顧好你，卻未必會徵求你的許可

2.4. 老管家

• 2.4.1. 代表了那些按照人類用户的條件全心全意為他們服務，不會侵擾用户、不會泄露隱私信息並且痛點很少的技術

• 2.4.2. 智能自動化帶來的效益、數據安全（和用户隱私）管理，以及如何以直觀而和諧的方式將智能技術整合到日常生活中

• 2.4.3. 應用往往會以數字助理或機器人等形式出現，這些數字助理或機器人能夠為其人類用户執行非常有用的任務

• 2.4.4. 可以幫助用户提高生產力、加快任務完成速度，甚至可以提升工作質量

• 2.4.5. 可以幫助忙碌的白領回覆電子郵件、管理會面預約、將語音郵件轉成文字、生成報告、研究某個話題、訂機票、分析數據、安排車輛保養時間

  • 2.4.5.1. 任務都服從用户的命令，並且非常輕鬆省力

• 2.4.6. 可以幫助藍領工人創建、同步和管理複雜的車隊日程表和工廠

• 2.4.7. 實時以可視化方式呈現多層系統和物流信息

• 2.4.8. 在出現特定類型的維護和生產問題時自動向手機發送警報

• 2.4.9. 根據新員工的需求為其推薦和提供相應的培訓

• 2.4.10. 可以幫助用户規劃和管理日常事務、訂購食品、撥打電話、設置會面預約、調節家中空調温度、播放音樂、搜索電影、管理家中安防系統

• 2.4.11. 管家或個人助理能做的大部分事情，​“老管家”技術也能實現，並且能較好地保護用户隱私

2.5. 由於大多數人機合作關係都應該以“老管家”這類技術為基礎，區分“老大哥”​“老母親”和“老管家”技術就成為一項至關重要的能力

3. 顛覆式變革

3.1. 人類文明的顛覆性變革都是由需求引發的

• 3.1.1. 長期存在的水患為人類修建堤壩和人工水渠提供了動力和靈感

• 3.1.2. 瘟疫為人類發現疾病的治療方法乃至發明疫苗和藥物提供了動力和靈感

3.2. 從人類打造的第一件工具到精妙的人工智能產品，人類打造機器的目的永遠是幫助自己實現目標

3.3. 人類會本能地找出問題和痛點，然後設計出某種解決方案來克服它們

• 3.3.1. 當人類的主要痛點是飢餓時，我們發明了種植作物和控制食物供應的方法

• 3.3.2. 當人類的主要痛點是乾渴和乾旱時，我們發明了挖掘更深的水井以及更高效地灌溉作物的方法

• 3.3.3. 當人類的主要痛點是安全時，我們發明了圍牆、武器和防禦策略，讓威脅無法靠近我們

3.4. 解決問題這件事，人類一直都在做

• 3.4.1. 我們解決了昨天困擾我們的問題之後，就會着手解決今天困擾我們的問題，並且心裏清楚：解決了這些問題之後，明天還有更多問題等着我們

• 3.4.2. 在每一次迭代中，我們的工具都變得更好用，機器變得更高效，系統變得更加智能和自動化，因為我們也會通過這種方式幫助我們的工具解決它們自身的問題

• 3.4.3. 從中領悟的主要道理不是人類的聰明才智沒有界限，也不是人類通過創造機器來解決問題、改進結果以及設法提高做事效率這件事有着悠久的歷史，而是人類總是使用機器來通過某種方式增強我們自身的能力

• 3.4.4. 並不是單純為了解決問題，而是為了有效賦能，讓我們與沒有發明我們與之建立合作關係的機器時相比，或者與發明之前相比，具備更強大的能力

3.5. 在“效率”​“速度”和“規模”等各種層次的表現之下，無論我們通常會將何種可衡量的實際收益歸功於人機合作關係，其中都藏着一個真相：各種人機合作關係存在的首要目的都是讓人類有限的能力得到增強

3.6. 機器會取代我們嗎

• 3.6.1. 答案至少在一定程度上取決於機器究竟是曾經為了完全取代我們而生，還是主要為了增強我們的能力而生

• 3.6.2. 在歷史上的絕大多數時間裏，機器起到的主要作用還是增強我們的能力並將我們解放出來，讓我們能夠利用最寶貴的資源—時間，來做更多事情

3.7. 推動顛覆式變革和人類進步的從來都不是“人機對立”​，而是“人機合作”

4. 人機合作未來

4.1. 預測性建模工具可以幫助組織機構規劃項目並最大限度減少投資風險

4.2. 醫師已經開始與人工智能產品合作提升診斷的準確性並減少事與願違的治療結果

4.3. 事務繁忙的企業高管已經在利用數字助理和專門的機器人來自動完成一些耗時的行政任務

4.4. 高層決策者已經在運用多種智能分析產品對數據進行梳理並結合相關背景進行數據分析，然後將分析結果轉化為洞察力

4.5. 精妙新工具的力量並不在於取代人類，而是在於幫助人類在工作中節省時間、減少出錯、提高成效

• 4.5.1. 簡而言之，就是增強人類的能力

4.6. 如果只有提高運營效率這一個目標，那麼機器的確往往比人類更高效，尤其是在執行重複性任務或是可預測的任務時

• 4.6.1. 大多數任務—或者説，大多數工作，並不具有重複性或是可預測性

• 4.6.2. 如果某項工作需要人們進行社交和協作，或需要以創造性方式解決問題，或要求相關人員具備領導力、靈感、直覺以及隨機應變能力等素質，那麼機器可以協助人類，但無法取代人類

4.7. 單純提高運營效率算不上是進步，遠遠算不上

• 4.7.1. 進步還在於，並且可能主要在於想象力、創新能力、顛覆性變革以及富有創意的調整方式，而在這些方面，無論多麼精妙的機器都無法超越人類

4.8. 世界上的天才、遠見者、創新者、領導者，目前都無法被機器取代

• 4.8.1. 史蒂夫·喬布斯(Steve Jobs)、埃隆·馬斯克(Elon Musk)、傑夫·貝索斯(Jeff Bezos)、薩提亞·納德拉(Satya Nadella)或桑達爾·皮查伊(Sundar Pichai)

• 4.8.2. 斯蒂芬·霍金(Stephen Hawking)、史蒂文·温伯格(Steven Weinberg)、彼得·希格斯(Peter Higgs)或弗里曼·戴森(Freeman Dyson)

• 4.8.3. 瑪格麗特·阿特伍德(Margaret Atwood)、多麗絲·萊辛(Doris Lessing)、託妮·莫里森(Toni Mor-rison)或弗吉尼亞·伍爾芙(Virginia Woolf)

4.9. 改變世界的力量，推動世界和人類前進的力量，是天賦、遠見、創新和領導力，而不是重複性任務的效率提升、計算速度的加快或實時語言處理

• 4.9.1. 機器旨在自然而然地彌補人類的侷限性

4.10. 人機合作關係有機會創造均等機會：任何事情都有望通過讓人類與機器合作執行某項任務或追求某個結果來得到改進