丹·戴維斯解釋為什麼現在到處都是責任沉沒 - 彭博社

當心問責漏洞。

攝影師：Shelby Knowles/Bloomberg 你是否覺得社會變得瘋狂了？好吧，你並不孤單。普遍認為，在政治、文化、商業等領域，全世界很多人都失去了理智。如果這是真的，原因是什麼？在這一集中，我們與丹·戴維斯（Dan Davies）交談，他是新書《不負責任的機器：為什麼大系統做出糟糕決策 - 以及世界如何失去理智》的作者。丹談到了被稱為控制論的研究領域，以及系統變得越來越複雜所帶來的必然結果。這種複雜性描述了現代世界中的許多事物，並導致了丹所説的“問責漏洞”，或者基本上只存在於被責備出錯的事情。丹向我們解釋了這些是如何在現代世界中出現的，事情的發展方向以及這種趨勢如何在理論上被扭轉。本文已經經過輕微編輯以提高清晰度。

## 解釋為什麼每個人都變瘋的理論

50:13

**播客中的關鍵見解：**世界是否真的失去了理智？— 5:47缺乏問責制的例子 — 7:15角色的碎片化 — 12:49波音公司和缺乏問責制 — 14:58槓桿收購的作用 — 16:46什麼是控制論？— 19:01什麼是問責漏洞？— 24:10我們如何擺脱問責漏洞？— 26:48公司作為原始人工智能 — 28:50算法的問責 — 31:07AI時代的GAAP — 33:50中層管理者和決策 — 36:39斯塔福德·比爾和管理控制論 — 38:38債務和企業短期主義 — 40:48

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**喬·韋斯坦（00:20）：**大家好，歡迎收聽另一期Odd Lots播客。我是喬·瓦爾。

**特蕾西·阿洛維（00:26）：**我是特蕾西·阿洛維。

**喬（00:27）：**特蕾西，顯然現在人們對人工智能有很多擔憂，任何足夠聰明的人都能列出很多。也許它會變得比我們更聰明，或者可能會變得不受控制，充斥着虛假信息和深度偽造，或者可能會讓所有記者失業，這當然是有可能的。

但我認為，你知道，我經常思考的一件事是，無論發生什麼，我們將越來越多地信任一個黑匣子給出我們根本不知道這些答案（無論你想如何描述）來自何方的答案。

**特蕾西（01:09）：**是的，絕對是。這是播客中多次提到的一個問題。我想到了我們曾經做過的一個關於算法黑匣子的一集，討論了理解算法的內部運作和輸出的困難。

當然，最近我們還做了關於定價和算法定價概念的那一期節目，討論了構建代理消費者檔案的概念。你説得對，問題在於我們知道有這種新技術，我們知道有大量數據在流動，但我們並不完全知道它是如何得出結論或產生實際輸出的。

**喬（01:50）：**定價這件事很有趣，因為在市場經濟中，你可以説這就像，在任何時刻你都被提供最優價格，理論上，即使使用最先進的算法等，也許有一些，就像這個價格正在以對賣家和買家都最優價格的方式發生等。

但我認為人們會對這個事實產生一種深刻的直覺不信任，因為你無法去那裏觸摸它、驗證它並看到這就是它存在於當前狀態的原因，我認為這將產生很多，我不知道，文化上的擔憂，因為越來越多的決定和越來越多影響我們生活的事情似乎只是突然出現在盒子之外。

**特蕾西（02:38）：**完全正確。我在想在 Chipotle 工作的所有人將不得不回答關於不僅僅是份量大小，還有關於他們是否得到最優價格的問題。

**喬（02:49）：**你看過那些人們拍攝的 Chipotle 工人的可怕視頻嗎？

**特蕾西（02:53）：**是的，我看過一些。我只能想象。

**喬（02:56）：**太噁心了。無論如何，這是另一回事。但是，是的，所有這些事情，不僅僅是與人工智能有關，這種世界越來越存在於黑匣子中。你提交一個支持票，你試圖與大使館或領事館的某人交談，或者你做任何事情，你向某個官僚機構或某個公司發送一些要求或一些請求，然後它就在其中移動。

我最近乘坐的一班飛機延誤了九個小時，每個人都感到一種無法言喻的沮喪，站在登機口的人無法回答他們的問題，也找不到任何人可以回答他們的問題。然後，就像每個人都爆發了，每個人都知道這不是登機口工作人員的錯，但仍然存在這種沮喪。到底發生了什麼事的答案在哪裏呢？

**特蕾西（03:47）：**而且你無法問一個人，因為那個人，登機口工作人員，沒有答案。我認為正在發生的事情是，社會已經以一種方式組織自己，以便分散責任，而所有這些新技術的創造基本上將加劇所有這一切。

所以在未來，你問的可能甚至不是登機口工作人員。也許是你試圖問算法為什麼決定把你換成別人，或者實際上已經發生了，對吧？有一個算法決定誰被換下飛機，誰不被換下。所以是的。

**喬（04:29）：**當然，另一個重要的問題是健康保險，為什麼有些索賠突然被拒絕，你永遠也得不到這個答案。這個世界已經充滿了我們有一些問題，但實際上沒有人能給你答案的系統。

**特蕾西（04:45）：**是的，絕對是。我認為我們可能有了完美的嘉賓。

**喬（04:49）：**我們確實有了完美的嘉賓。這是我們在播客中多次與之交談過的人，是最聰明的人之一。總是很有趣，值得關注。我們將與丹·戴維斯進行交談。他是新書《不負責任的機器：為什麼大系統做出糟糕的決定，以及世界是如何失去理智的》的作者。所以這應該會很有趣。丹，非常感謝你再次出現在播客中。

**丹·戴維斯（05:14）：**非常感謝邀請我。

**喬（05:16）：**在我們深入討論你的論點之前，《不負責任的機器》，我實際上對標題的後半部分很好奇，“世界是如何失去理智的”，因為我確實覺得世界失去了理智，但我像一箇中年嬰兒潮一樣，感覺每當你到了我的年齡，你會説‘哦，世界變瘋了。世界變瘋了。為什麼現在一切都這麼瘋狂？’我們真的知道世界變瘋了嗎，還是隻是因為我們都變老和易怒了，現在一切似乎都像世界變瘋了？

**丹（05:47）：**從你自己的角度來看，你永遠不能確定，但我認為實際上有合理客觀的方法可以檢查這一點，只需注意到隨着世界變得更大，它變得更復雜，而且呈指數增長。

我指的是在字面上的數學意義上，因為連接的數量增長速度比事物的數量快，而我們理解世界、管理它和做出決策的能力並不一定呈指數增長。

所以這就是我認為的經濟學故事。這是任何值得一讀的管理書籍的故事，因為管理的核心問題是世界變得更快、更復雜，比你處理這種複雜性的速度更快。你打算怎麼辦？你要如何重新組織？

我們剛剛經歷了一場全球金融危機。我們剛剛經歷了一場政治危機 - 亞當·圖茲稱之為多重危機。我認為有充分的理由相信這不僅僅是因為變老了，實際上這是一場決策能力危機，決策的速度和複雜性與我們不得不做出的決策相匹配。

**特蕾西（07:02）：**所以當我們談論缺乏問責制和做出糟糕決策時，給我們一些你在書中談論或寫過的具體例子。你在這裏想到了什麼？

**丹（07:15）：**嗯，有一些微不足道、有趣的例子，也有一些重大的、嚴肅的例子。比如 - 預先道歉，因為這相當噁心…

**特蕾西（07:29）：**哦，是關於松鼠嗎？

**丹（07:30）：**你希望我不談論松鼠嗎？

**特蕾西（07:32）：**不，你可以。這很糟糕。告訴我們關於松鼠的事情，如果有孩子在聽，請讓他們離開房間。

**喬（7:39）：**孩子們不會聽 Odd Lots。

**丹（07:39）：**在本世紀初，歐洲出現了一股將松鼠作為寵物的熱潮，松鼠被從北美和中國進口作為寵物，它們必須有正確的文件。有一天，有一批400只可憐的小傢伙出現在阿姆斯特丹的斯希普霍爾機場，沒有任何文件，也沒有回寄地址。

這很難知道航空公司應該做什麼，但你不禁在想，肯定有比他們實際做的更好的解決方案，他們把除了一兩隻逃脱的其他400只松鼠都扔進了工業粉碎機，這引起了公憤。

荷蘭議會提出了問題，人們立刻開始問‘這是怎麼發生的？誰應該負責？’實際上，航空公司為此道歉的新聞稿被商學院視為危機公關的傑作。

但當他們回去調查時，他們最終意識到，其實從來沒有人真正做出過這樣的決定。政府的生物安全部門為小動物的進口設定了一些標準。航空公司為遵守該政策設定了一些標準。唯一被期望做出決定的人是在斯希普霍爾機場的一個小屋裏的一些低級員工。坦率地説，工作在小屋裏的人通常不會認為他們應該去質疑。

所以發生的情況是，你會發現這種現象在各個組織層面經常出現，即發生了沒有人想要的事情，但卻是他們創造的系統可預測的結果。

**喬（10:05）：**是的，首先，這很可怕，但當你這樣描述時，你可以看到，最終，好吧，這裏發生了這件可怕的事情，影響了398只松鼠。我猜理論上來説，肯定有人必須，我不想説得太詳細，我不知道，把袋子倒進粉碎機裏…

**Dan (10:24):**我故意沒有研究細節。

**Joe (10:25):**但這並不是一個令人滿意的答案。我的意思是，是的，好吧，也許確實有人做了這件事，我猜航空公司和機場以及海關局可能只會責怪那個人，但這並不是一個令人滿意的結論，我想在這實際發生的情況下。

很有趣，我提到了這部紀錄片。我也在想這個問題，關於紐約舊賓夕法尼亞車站的拆除，這是一個非凡的，我想是羅馬或希臘建築，他們只是拆除了它，建造了[某物]相當糟糕，用醜陋的東西取而代之。現在新的賓夕法尼亞車站很糟糕，但感覺上卻是一樣的。就像，難道沒有人停下來説‘等等，這在大局中有任何意義嗎？’

**Dan (11:14):**是的。問題在於，他們建立了一個基於松鼠會以一兩隻出現並且可以作為個體處理的假設的系統，因此你永遠不會陷入這種情況，因為當你建立一個系統時，你總是在建立一個世界的模型，如果發生了一些不符合你對世界的模型的事情，你的系統可能會做出一些糟糕的事情。

這裏有一種對更大更嚴重的事情有對稱性和某種相似性，比如波音737 Max，比如金融市場上的Libor醜聞。並不是有人坐下來説‘讓我們形成一個操縱利率的陰謀’，或‘讓我們建造一架在某些情況下會墜毀的飛機。’只是沒有人設定事物，以至於不會發生。

**Tracy (12:07):**你認為，我害怕未來，松鼠可能會成為我們這方面的典型例子，但你認為對於松鼠，例如，每個參與者的目標或工作角色的超特定性是否導致了結果？

所以從這個意義上説，你有荷蘭野生動物部門試圖保護荷蘭野生動物，然後你有機場的人負責實際執行這些命令，然後你有航空公司負責查看文件。當這些加在一起時，這些是否會導致更糟糕的結果？

**Dan (12:49):**是的，絕對是。這種決策的碎片化是決策的工業化的結果，這實際上是亞當·斯密的意義上的工業化，你沒有一個製造整個別針的人。你有13個人都在執行一個簡單的操作，這是一種更有效率的做事方式。

但是當你將其應用於決策時，你會遇到一個問題，那就是每個人都假設當發生意外情況時，其他人都會做出反應。所以這就是，就像我説的，這是每本好的管理教科書的核心問題。你如何處理信息？你如何從消防水龍帶中獲取水？你如何阻止自己被壓倒？

答案總是以某種方式，你建立一個系統來替你做決策，但一旦你建立了這個系統來替你做決策，你在心理上就不再感到對那個決策的所有權。你不再覺得自己對那個決策負責，因為如果你負責，你可能能夠改變它。但如果你要對這件事負責，你實際上並沒有推動那件事前進。你並沒有真正將其委託給系統。

**喬（14:03）：**你提到了波音，説到波音，四月份有一篇來自Interfluidity的Steve Randy Waldman的博客文章，我認為他是你這類長期在互聯網上寫有趣東西的人之一，他的標題是“像CEO一樣看待問題”，這個想法是當波音與麥道公司合併時，麥道公司的CEO成為了外部聘用，他必須對他繼承的這個新組織有所瞭解，這導致了一些精簡和外包等事情。

跟我們談談，你提到了波音，它的危機比松鼠問題嚴重得多，已經持續了好幾年，這是一個更為嚴重的問題，你如何看待那裏發生的事情？

**丹（14:58）：**我和Steve Randy Waldman非常類似地思考這個問題。在波音身上可以看到這一點，但在很多公司中，無論程度大小，這種情況都是普遍存在的，可能是當今大多數公司，高管團隊的信息環境幾乎完全由財務數字組成，因為他們將財務數字視為客觀事實。

我們可以和會計師長時間討論這些財務數字有多客觀，有多少假設涉及其中，但它們呈現在電子表格上看起來非常像關於世界的客觀事實。像工程水平這樣的事情，原則上是客觀事實，但你需要做更多的工作來找出它們，瞭解什麼是相關的。

然後你會遇到諸如文化和社會環境之類的問題，這些問題甚至無法量化。因此，如果你試圖管理自己的信息流量，總會有這種傾向，你會集中精力處理那些看起來是有限且可管理的事物。而這總是會集中在財務數字上，這可能會是一個大問題，因為財務數字可能會誤導。你知道，你可以在會計系統中製造幻覺，就像你可以用任何其他方式一樣。

**Tracy (16:25):**我們是怎麼到這裏的，我特別想到了商業世界中的一個特定發展，那就是有限責任公司的創建，我想這個名字本身就有點暗示，但是在創建當前系統時，是什麼決定或趨勢導致了這種情況？

**Dan (16:46):**嗯，我是説，有限責任公司在反饋和信息方面肯定是一個很大的變化，這本書的一個重要論點之一是，我們應該藉助信息理論的數學而不是優化的數學來解釋和建模其中一些事物。

但是有限責任公司是一個信息過濾器。它告訴你，低於某個金額的結果不會再影響你，這改變了你的信息世界，改變了你關心的事物。但我認為真正開始造成傷害的是，可以説，是在1970年代發展起來的槓桿收購和股東價值運動，這實際上是由弗裏德曼的文章所引發的關於企業增加利潤的社會責任，New York Times 1970年，然後在隨後的整整兩個商學院研究的十年中得到進一步發展。

因為再次思考，從信息角度來看，一個槓桿收購是一個巨大的尖叫信號。償還債務的要求成為了一個淹沒了你可能正在考慮的任何其他事情的信號。因為如果你是一名首席執行官，你有着槓桿收購的債務水平，那就是你的首要任務。你不能考慮與償還債務無關的任何事情。

**喬（18:26）：*讓我們回過頭來談談你書中的一些大局觀念，你在書中談到了一個叫做控制論的領域。控制論作為一個名字，聽起來像是他們在九十年代初提出的東西，就像《連線》*雜誌的人們在91年開始研究控制論一樣。

但實際上，這個領域至少從1940年代就存在了。我很驚訝他們在1940年代甚至有一個像控制論這樣的詞。但是什麼是控制論？談談你在開始講述書中故事時使用的一般框架。

**丹（19:01）：**當然。我是説，你説得對，這是二戰時期的談論。它最初來源於一個意味着駕駛船隻的詞。所以從這個意義上説，這就是控制論。最早使用這個詞的人是一位為美國空軍創造自動瞄準器的科學家。這裏的想法是，在操作員、雷達、伺服電機和系統的所有組件之間有一些在自動瞄準器中保留的量，而這個量就是信息。

所以在當時，我説的是諾伯特·維納，這位科學家在自動瞄準器上工作。在同一領域工作的另一個你可能聽説過的人是貝爾實驗室的克勞德·香農，他在貝爾實驗室發明了信息論，並在那裏提出了一些基本定理。在很多方面，控制論的科學是將信息論應用於控制。

所以你可能有一個信息論的數學部分，告訴你需要多少帶寬來傳輸給定的信號，而這個數學的控制論解釋是告訴你需要多少容量來管理一種類似噪聲的系統。

所以在控制那些你可以訪問整個信息環境的事物中，這些早期控制論者的數學成果被廣泛應用。所以從第一批控制論者的早期數學一直延續到了電子計算機的發明，並且在現代人工智能中實際上有很多應用。我遇到了一個叫本·雷克茨的傢伙，他研究推薦算法，他坦率地説他的很多基本數學技術都來自40年代和50年代，只是在更強大的計算能力的背景下應用。

我感興趣的是，你如何將這些定理應用到管理和組織的情境中，這些情境中你無法訪問完整的信息環境，你只能説‘我們將不以優化經濟學的新古典經濟學意義來思考這個問題。而是我們將把這個問題看作一個必須受控制的系統。’我們會説‘那麼，我們需要多少資源來穩定這個系統作為一個系統？’這是一種抽象的看待方式，但這是管理的同一個基本問題。你如何從消防栓中取水？你如何將自己的管理能力與你負責的事物的複雜性相匹配？

**Tracy (22:05):**等一下，你能給我們舉一個控制論應用的實際例子嗎？我覺得，因為根據你之前的觀點，這聽起來在我腦海中有點抽象。

**Dan (22:17):**嗯，我認為一個實際的例子就是公司的發展歷史。從美國鐵路的最初時期開始，這可能是世界上第一個真正大型的公司結構，你會遇到這樣一個問題，隨着網絡的擴展，問題變得更加複雜，總部管理的能力並沒有同步增長。

你可以嘗試通過增加人手來解決這個問題。通過增加無線電報，你可以得到很大的改善，但從根本上説，在某個時刻，這條鐵路會變得足夠龐大，以至於你必須分權，必須將其分成分支機構，並且必須給一些子公司自主權，因為這是你能夠將管理的帶寬與控制問題的帶寬匹配的唯一方式。

所以我想説的是，我們總是看到在任何大型組織中，它會不斷增長，變得更加複雜，試圖通過在總部增加更多資源來解決這個問題。最終它無法跟上發展，然後重新組織，而重新組織幾乎總是要麼涉及將責任下放到現場工作人員或分支機構，要麼涉及將業務的某些部分拆分成一個獨立的組織，並放棄完全控制它的任務。

**Joe (24:07):**什麼是責任下沉？

**丹（24:10）：**問責漏斗只是一個我最近經常注意到的控制論中的一個特定動作的名稱，就是當你有意地打破了一個特定決定的主體與你自己或者應該做出這個決定的單位之間的反饋環節。

所以你的登機口代理人喬，就是問責漏斗的一個典型例子，因為他們用一個公司的聲音和你交談，他們説“這是政策，我無法改變它。”然後你只能像一個和你一樣的人類回答他們。所以你不能對他們發火，因為這不是他們的決定……

**喬（24:57）：**人們確實會發火，明確一下，我沒有因為九小時的延誤而發火。

**特蕾西（25:01）：**有一個視頻顯示喬在某處尖叫。

**喬（25:03）：**沒有視頻。我只是坐在那裏，閉上眼睛，我站在那裏是因為我對登機口的閒聊感到好奇，但我沒有發火。我只是想澄清這一點。

**丹（25:13）：**但是你可能會問他們，我要承認，我做過這個，我禮貌地問過某人一個電話號碼，我可以打電話給那個負責做出那個決定的人，但這不是政策，你無法得到那個電話號碼。

整個目的是創建一個漏斗，可以將不愉快的反饋傾瀉進去，然後無害地消散。當你開始從問責漏斗的角度思考這些問題時，你會發現它們無處不在，因為每個地方都有一個無法打破的政策，也沒有反饋給能夠改變政策的人，那就是一個問責漏斗。這是某人保護自己免受決定後果的方式，可能會對他們所工作的組織造成巨大的代價，但也可能不會。

**Tracy (26:09):**我想我會問一個顯而易見的問題，那就是我們如何擺脱問責的陷阱？我認為每個人都感到沮喪的地方在於，當你陷入其中時，你會感到無力，當你無法得到想要的答案或者無法與決策者交談並試圖與他們理性溝通或解釋為什麼這可能是一個特例或者一個特殊情況時。然後，就感覺好像真的開始分解一些這些陷阱並轉向更多個人責任的時代，‘責任在此止步’之類的想法…

**Joe (26:43)**置身事外。

**Tracy (26:44)**是的，我們就是這樣。看起來越來越遙遠。

**Dan (26:48):**嗯，事實上，對於你的問題，Tracy，可怕的答案可能是，也許我們不能，或者也許作為個人我們不能。而且在我看來，這實際上對社會來説可能是非常糟糕的消息，因為人們對世界的看法中所有這些負面情緒都會進入這些陷阱，但就像任何一個水槽一樣，它會堆積起來，堆積起來，然後過了一段時間，所有的東西都會溢出來，然後突然間我們就會看到英國脱歐，或者美國唐納德·特朗普的首次執政。

我們習慣於被決定，習慣於被忽視的人，對這個系統變得越來越不滿意，最終他們開始利用他們唯一剩下的權力，就是用他們的選票來表達‘我不再對此感到滿意。這對我來説不再可容忍。我要利用我的選票來摧毀這個系統。’ 所以對於所有這些事情，你可以暫時轉移這些事情，但這是以建立脆弱性為代價的。

**喬（27:57）：**是的，我必須説，我沒有看完你的書。我大概看了一半，但它讓我感到相當虛無主義或悲觀，就像有這些不可避免的離心或向心力，我總是記不住哪個是哪個，它們把我們拉向所有這些高壓力的決定，情況真的很糟糕，事情會繼續出問題，我們會變得越來越憤怒。

我們在開始時談到了人工智能，你在書中提到的一個引人注目的想法是，公司作為已知的存在，實際上已經是一種原始人工智能。所以你去ChatGPT，輸入一個請求，然後有東西輸出，令人印象深刻，無論如何，但實際上這只是公司長期以來的一個具體例子。

**丹（28:50）：**完全是這樣，這就是抽象數學的美妙之處。它描述事物而無需你知道它們實際上是什麼。這些都只是決策系統。我在前年與歐洲委員會的某人進行了一次對話，因為在歐洲他們通過了一項法案，規定如果有一個影響你的決定，比如拒絕你的健康保險，那麼如果這是由算法做出的，你有權要求解釋。

所以你有權要求有人向你解釋為什麼那個算法為你做出了那個決定。我覺得這很好，但有點諷刺的是這個決定是來自歐洲委員會。所以我問那個在那裏工作的人‘好吧，當你做出這樣的決定時，我從你那裏有什麼解釋權呢？’答案是‘哈哈，沒有，根本沒有。’

所有這些事情都以相同的方式運作。人工智能的運作方式類似於公司，類似於政府。信息管理的同樣問題影響着它們所有，但在我看來並不像你想象的那樣虛無主義，因為這意味着這些事情可以接受相同類型的解決方案。

你知道，如果我們考慮建立問責沉沒的最初原因，那是因為有人感到被信息淹沒，因此覺得自己對決策不負責任，所以想要切斷問責的聯繫。如果你能夠以某種方式將人工智能納入其中，使決策者更能夠管理他們的信息流，那麼他們就不需要那麼急於打破反饋環節，因為他們有更多功能性的方式來處理這些問題。

**特蕾西（30:35）：**我有一個理論問題，那就是算法做出的決定究竟是什麼樣的問責制？是我們瞭解了進入模型的因素以及模型內部做出特定結果的決策嗎？還是使用該算法的人決定更加深思熟慮地如何使用它？

**丹（31:07）：**這是一個非常有趣的問題，我會花兩秒鐘思考並在回答之前胡扯一番，我認為在我的觀點中，決策意義上問責的基本定義是，你對一個決定負有責任的程度正好取決於你能夠改變它的程度。

因此，就人工智能做出的決定而言，如果可以通過提供新信息使其做出不同的決定，那麼它就是可以問責的。因此，關鍵的事情並不是要找一個人來指責和歸因道德責任。

關鍵的事情是在決策主體之間建立一些聯繫，他們可以説“讓我們審查一下這個，讓我們有一個上訴的過程”，如果算法仍然認為這個決定需要做出，如果算法仍然認為我不是一個可保險的風險，那麼也許我仍然不同意，但至少我知道我的意見已經被聽到。這不僅僅是單向的溝通渠道。

**Joe (32:17):**你知道，持有更加樂觀的觀點，所以你説了一些有趣或重要的事情，就是對於一家公司來説，財務數字是最接近客觀的信息形式，但是還有很多其他事情，比如你的工程團隊如何協作？文化如何？這些都是固有的更加困難的事情，有各種各樣的顧問和其他公司試圖為高管回答這些問題，並根據不同的事情對員工進行排名。

Aaron Levie，你知道，他是BOX的CEO，他是少數一些技術公司的CEO之一，偶爾會發一些有趣的推文，但最近他談到了他的公司如何使用人工智能，他説“令人興奮的是，我們有一些數據，但是我們有所有這些存在於我們公司中的非結構化數據，我們從未能夠對其做任何處理，可能是客户支持的聊天記錄等等。”

他説對他們來説令人興奮的是，將公司擁有的所有這些非結構化無法使用的信息轉化為可以被搜索的內容，並且可以從中獲取見解。在你看來，是否存在一個故事或路徑，人工智能實際上可以使系統的這些其他部分更加易讀、更加互動、更加具體，以一種使其他數據與財務數據同等重要的方式呈現給高管的方式？

**丹（33:50）：**我的意思是，我真的希望如此。我是説，艾倫·萊維能做的一件非常激進的事情就是儘可能向投資者開放盡可能多的數據，讓他們解析數據，並將其作為企業績效的主要溝通渠道，而不是遵循普遍公認的會計原則。因為如果你考慮那個短語，那就是一個責任的陷阱。

這些會計原則是什麼？它們是普遍公認的。我能改變它們嗎？不，那樣就不會被普遍接受。如果這是一組與我的業務完全無關的指標呢？嗯，你仍然必須按照完全相同的方式來做，即使它並沒有展示你認為真正產生價值的東西。

在我們有更好的處理大量信息的方式的世界中，我認為真正存在一個問題，即我們是否應該如此執着於遵循普遍公認會計原則，是否應該認為報告企業績效的唯一方式是為了20世紀初坐在辦公桌前翻閲印刷報告和賬目的戴綠眼鏡的人所優化。

這不再是我們處理信息的方式。也許這就不應該是我們報告信息的方式，因為正如你所説，進入普遍公認會計原則收益的假設開始影響決策，而它們從來不是為了驅動決策而設計的。

**喬（35:20）：**特蕾西，現在從這個財務意義上來思考是很有趣的，有多少這些責任陷阱，甚至像績效基準一樣，對吧？就像‘哦，我們擊敗了標普500或其他什麼。’為什麼是標普500等等？‘嗯，它就在那裏，對吧？我們可以指向它，我們可以説出來，’但一旦你開始考慮到所有我們引用的指數和衡量標準，你會看到，特蕾西，它們起到了這樣的作用，就像，是的，看，這是我們衡量的標準。

**Tracy (35:45):**哦，是的，當然。我是説，激勵很重要，對吧？這是我們在這個播客中一再強調的內容，當涉及到會計時，我想反駁一下，但有一個觀點是需要有標準化的會計規則，這樣我們就不會總是看到公司為了創造社區調整後的EBITDA等等而胡來。

但説到激勵，我想問一下，我今年讀了David Graeber的 狗屁工作，它仍然在我的記憶中佔據一席之地。我想知道，在你描述的問責問題和特定工作，尤其是中層管理人員的結構之間有多少重疊？我不是要觸動你，我知道你在書中提到你和Graeber在另一個問題上有過一點爭執，但如果你也想談談那個問題…

**Dan (36:39):**哦，我好想念David。我們過去總是惹對方生氣，我和他就狗屁工作發生了不同的爭執，這在書中沒有提到，因為如果你説中層管理是狗屁工作，那麼你就是在説小腦是一個狗屁器官。

中層管理之所以存在，正是因為首席執行官的儀表板上的所有財務和非財務指標都是大量的信息過濾器。中層管理人員是那些掌握這些指標可能誤導現實的方式以及如何解決這些問題的人，當有人即將做出決策時，他們知道如何糾正這些問題。

一個糟糕公司在製造類似於Libor醜聞或737 Max之前做的第一件事情是裁減中層管理人員。尤其是，不想再與David Graeber辯論，但特別是因為他已經不在了，回到他作為人類學家的工作，David對長者和在狩獵採集者中建立共識的人們的儀式角色非常微妙和聰明，以決定他們將做什麼。

然後，當你看到在彭博辦公室或律師事務所發生的那些解決問題和解決爭端的工作時，突然間他認為它們是胡説八道的工作。所以這有點個人的愛好，但基本上所有那些，或者很多那些胡説八道的角色，實際上是組織信息系統和記憶的保留。

**喬（38:32）：**斯塔福德·比爾是誰，為什麼他在你講述的世界故事中如此重要？

**丹（38:38）：**嗯，斯塔福德·比爾是管理控制論之父。他是第一個説‘你可以將信息論的數學應用於工業組織’的人。他也是大衞·鮑伊最喜歡的管理顧問。他對布萊恩·伊諾和環境音樂的發展非常有影響力。他是個嬉皮士。他試圖，不清楚這是否是一個玩笑，但他確實試圖發明一個計算池，其中藻類的生長會對應微分方程的解。

**Tracy (39:16):**這將是我的夏季項目。我有一個有藻類的池塘。

**Dan (39:19):**是的。問題在於他過去給它們喂鐵屑以促使它們生長，過了一段時間整個池塘變成了磁性的。但他只是一個瘋狂的、比生活更大的人物，完成了一些非常成功的管理諮詢任務，但不知何故從未能與足夠多的企業界人士建立良好關係，以真正傳達他的想法。

然後他在1972年來到智利，開始了一個極具浪漫但最終註定失敗的項目，試圖在阿連德政府領導下為21世紀重新發明社會主義，現實上這永遠不會成功，因為計算資源與任務完全不成比例。但顯然它從未得到公正的審判，因為皮諾切特政變發生在他開始項目大約11個月後。

**Joe (40:15):**那我們為什麼不再談談現今的情況呢。你知道，我在對話中開始，有點--不是不同意，而是質疑前提。世界真的失去理智了嗎，還是隻有我們三個在這個對話中變老變得憤怒了？

當你考慮應用時，你看到了什麼？你知道，我們談到了波音，你提到了利博爾醜聞，但當你環顧世界，看看今天的世界，看看[顯然]世界失去理智，你看到了什麼？

**Dan (40:48):**我認為我看到的第一件事，這一點大衞·格雷伯説得絕對正確，就是債務。我們目前有很多公司的案例，這些公司有很多人確切地知道他們需要做什麼，他們想要做什麼投資，但他們無法制定任何計劃，超出下一筆債務償還之後的範圍。

在很大程度上，這是因為槓桿收購和管理層在預期槓桿收購風險的行動。但這實際上是對盎格魯世界的公司的更高級功能、大腦功能的退化。

因為你不知道他們在做什麼而解僱中層管理人員的做法，在我看來，顯然使公司變得更愚蠢。也許在70年代的LBO繁榮開始時，這些人中有太多人在享受鄉村俱樂部會員資格、私人飛機等軟性工作。但在我看來，我們顯然在另一個方向走得太遠了。

然後，我們看到政府機構外包絕對關鍵的職能的令人恐懼的傾向，這意味着他們應該監管和處理的系統的所有知識…

**喬（42:20）：**這方面有什麼例子嗎？

**丹（42:23）：**對。最好的例子，目前在思考，我認為只是基礎設施建設的問題。例如，在英國，有一個在倫敦東部的河流交叉點，負責產生有史以來人類歷史上最大的一堆文件。

原因是，應該決定適當諮詢水平的人們對環境影響研究和建橋不再瞭解任何東西。所以他們委託報告。他們從專業服務公司委託報告，而專業服務公司希望產生重複業務。

所以你面臨這樣一種情況，那些本應將整個系統視為一個系統的人們不再真正理解它，因為他們已經外包了所有的工程知識、經濟知識和環境知識，結果是，英國或倫敦交通部門將支付比合理成本高出多達10倍的費用來修建泰晤士河上的一座橋。

**特蕾西 (43:45):**有趣的是，你將債務作為一種決定因素與股價相比較。因為在企業短期主義的背景下，人們通常試圖達到一個特定的股價指標，這個指標可能與他們的薪酬有關，也可能沒有。

**丹 (44:05):**是的，我認為我是對的。我知道有人不同意我的觀點，但在50年代和60年代，我們有股價，但我們沒有這種短期主義的問題。不同之處在於現在我們有了收購，特別是私募股權和槓桿收購，以及一般來説在收購中使用債務，這使得股價更加突出，因為任何現任管理層都知道，如果股價下跌，他們就容易被收購。

所以在我看來，我認為問題不在於股價，而在於對短期財務指標的誇大重要性，這在一定程度上是通過股價體現的，但更多的只是因為槓桿。

**喬 (44:56):**你提到了英國的橋，它的造價比需要的高出10倍 [還有] 一堆文件。我認為這可能是我在Twitter上關注的人們一直談論的頭號問題，那就是在美國建造任何東西有多麼困難，以及環境法規、鄰里反對者和其他一切的相互作用系統。這是IRA的一大挑戰，聽起來就像是 accountability sink 之後 accountability sink 的責任。

**丹（45:27）：**完全是這樣，現在正在建立責任下沉，因為那些本來應該做出決策的人，也就是在20世紀50年代和60年代做出決策的人，現在已經不太能夠做出決策了。他們對自己的決定沒有信心。他們不確定能否在訴訟中為自己辯護，主要是因為隨着連續的人員削減、退休和外包合同，他們已經失去了執行職能。

**喬（45:55）：**丹·戴維斯，很高興能與你交流。這是一次迷人的對話，以一種迷人的方式思考世界。強烈推薦大家閲讀你的書，《不負責任的機器》。非常感謝你再次出現在《Odd Lots》節目中。

**丹（46:08）：**謝謝。非常高興。總是一種樂趣。

**喬（46:23）：**特蕾西，我喜歡和丹交談，首先是因為我喜歡聽他的聲音。我覺得“責任下沉”現在會成為我隨處可見的短語之一。你知道，就像麥肯錫這樣的整個行業，對吧？就像“哦，讓別人來做你的工作”，等等。你會開始看到這種情況在各個地方有多麼普遍。

**特蕾西（46:44）：**嗯，這正是我在想的。你提到了美國在建設基礎設施或其他能源項目方面的例子，我一直在想起吉加爾·沙和他關於缺乏建造核電站的機構記憶的觀點。問題不一定在於獲得環境許可證之類的事情有多麼複雜，儘管這當然是其中的一部分，但還有一個原因是過去做這些事情的人已經很久沒有做了或者已經不在了。這也與丹所説的中層管理人員是某種程度上的，我在想什麼詞呢？

**喬（47:22）：**結締組織？

**特蕾西（47:24）：**結締組織是一個很好的例子，就像是機構記憶。

**喬（47:27）：**是的，不，這完全是真的。你知道，在為NIMBY辯護時，我一直在提到我正在觀看的這部紐約紀錄片，我看到了…

**特蕾西（47:35）：**哦是的，我也想看。

**喬（47:35）：**你必須看。但我看到了一集，它真的談到了羅伯特·莫西斯，他只是在社區中修建這些大型高速公路，並建造了這些可怕的、可怕的住房項目，有點…

**特蕾西（47:48）：**是的，不斷地優先考慮高速公路。

**喬（47:52）：**那是一個沒有NIMBY問題或者對他有數百萬不同交織約束的人。當某人擁有太多自主權時，會有缺點，就像，是的。但現在似乎，可以説我們在另一個方向上走得太遠，每個人都只是緊緊抓住他們的問責池，什麼事情也做不成，對吧？

**特蕾西（48:14）：**一切都是集體決定，因此沒有個人決定可以負責。

**喬（48:17）：**沒有人做決定。

**特蕾西（48:10）：**是的。我覺得一定有一個合理的中間地帶，然而，我不知道，我在想是否我知道任何一個完全解決了集體與個人責任之間問題的組織。我不知道。

**喬（48:31）：**只是一小會兒。

**特蕾西（48:32）：**好吧，在這個點上，我們就結束吧？就這樣吧。

你可以關注丹·戴維斯，網址為@dsquareddigest。