5.14 新的“无形之手”将为世界带来新的“财富”

大量数据和进化后的学习型机器带来的不只是利益。人们在遵循这  3  项原则追求利润时，无形中还会为社会带来“共鸣”和“幸福”。

具体就以前面店铺购物的例子进行说明。该店铺确定了提高业绩这一目的，并输入大量数据，用主动学习数据的人工智能  H  倒推出了提高业绩的模型。根据  H  得出的结果，店铺让更多的店员站在高灵敏度地点上，最终使业绩提高了  15%。

这家公司之所以要改变员工的配置，是为了提高利润。但实际上，配置的改变不仅提高了业绩，还提高了员工和顾客的活跃度（超出基准值的快速身体运动的时间占比）。正如第  2  章中所说，活跃度提高与幸福感的提升、积极性的提高息息相关。经过详细调查后发现，业绩之所以会提高，是因为通过活跃的身体活动，员工的积极性和顾客的活跃度提高了。

人们往往认为，业绩的提高得益于改变配置带来的店内顾客流动的变化。但我们观察数据后发现，原因在于整体接待顾客时间的增加。耐人寻味的是，顾客被接待的时间长短与该顾客的购买金额并没有直接关系（从统计结果来看，没有必然的相关性）。不过，当顾客在店内看见自己周围有很多店员接待顾客的场面，该顾客的购买金额就会增多。接待顾客的直接效果在于向顾客传达其不知道的信息，间接效果在于顾客看见其他顾客在和店员积极对话，会感觉十分热闹。相比直接效果，间接效果对业绩的影响更大。实际上，从加速度传感器的测量结果可知，员工待客时的活跃度提高了。而顾客看见待客场面后，停留时间也会随之增加，进而购买金额提高。数据表明，仅仅将店内的待客频率提高  10%，客单价就会提高  92  日元，仅仅将待客时的顾客活跃度提高  10%，客单价就会提高  68  日元。

像第  2  章中介绍的那样，人的“幸福”取决于与他人的共鸣和行动的积极性。不是说有共鸣或积极行动了就能轻易得到幸福，而是说有共鸣或积极行动本身就是人类幸福的原形。因此，当我们使用大数据来获取利益时，也会在无形之中获得与人的共鸣、积极性和幸福感。

这种现象不仅存在于店铺。正如第  2  章中介绍的那样，在呼叫中心的电话运营业务中，从数据中锁定提高销售的主要因素并进行改善，将提高员工的共鸣、积极性和幸福感。而且，以往人们认为与业绩无关的、休息时的员工活跃度提高  10%  的话，接单率就会提高  13%，这既是提高业绩的对策，也是提高员工幸福感的对策。

在  18  世纪资本主义黎明时期，英国道德哲学教授亚当·斯密用“看不见的手”一词表示自由经济的特征。也就是说，个人在追求自身经济利益的过程中，财富会在无形之中分配给社会，整个社会也随之富裕起来。

同样的事也将发生在运用大数据的第  3  代  Human  3.0  上。也就是说，运用大数据追求个人利益时，会出现一只超越“看不见的手”的、新的“数据的无形之手”。越是使用大数据追求个人利益，“数据的无形之手”就越会在无形之中引导社会走向富裕。这样一来，以往与经济价值没有直接关系的人的“共鸣”和“幸福”等，也与经济价值联系起来了。

正因为大数据和计算机纵观了多种因素之间的复杂依存关系，我们才得以发现这种联系。让人印象深刻的是，比起人类自己，计算机得出的答案甚至更关心人类。而且，计算机不会像人类那样因过度相信自己有限的经验而抱有偏见。一直以来，人们往往认为“追求经济效益”和“追求人类应有的充实感”是相互对立的，但是数据和计算机将两者联系在了一起。

亚当·斯密写过两本书，《国富论》和《道德情操论》。前者论述了经济富裕的本质，后者论述了人类应有的生活方式。这两者合二为一，形成了一种理论。斯密主张，追求经济效益和追求人性这两者应该相互配合，共同发展。然而，继斯密之后，人们普遍开始根据有限的数据单纯追求经济效益，而将追求人性抛诸脑后。斯密想说的是，经济效益和人性不是对立的，而是相关的。随着大数据和智能计算机的出现，斯密的这种想法终于成为可能。



注  1


玻尔兹曼成功地从微观气体分子运动中导出了宏观气体的性质。我们称其为统计力学，是物理学的一部分。这一知识体系从  20  世纪  80  年代开始应用于人工智能领域。如果使用该统计力学体系，即便无法预测微观构成要素的个别活动（从物理上来说就是个别粒子的运动），也可以随机获得整个群体的性质（这里可以用第  1  章中介绍的玻尔兹曼定义“熵”的概念来解释）。该体系的所有性质都会反映在基本方程式中（比如我们经常用到的将自由能表示成温度和体积的函数方程式），该方程式使判断优先程度（例如，在物理体系中，可以根据自由能的大小在多个候选状态中预测哪个状态稳定且实际可行）成为可能。

① 日本面积单位名，相当于  3305.7  平方米。——译者注