就連矽谷也被現今的變化速度與範圍震驚,為掌握這驚人變化,最佳之道是了解背後的根本原理-那些縱使在諸多顛覆中依舊持久不變的原理。本書對那些原理提供了最佳解釋。
艾力克.施密特(Eric Schmidt)
前谷歌執行長,Alphabet, Inc.董事會執行主席



我們邁入的數位革命令人感到不安,但麥克費及布林優夫森告訴我們,這些強大的技術將使我們的選擇比以往更為重要,本書是領導人航行於這新世界時作出明智選擇的路線圖。
雅莉安娜.哈芬頓(Arianna Huffington)
前《哈芬頓郵報》(The Huffington Post)總裁暨總編輯《從容的力量》(Thrive)及《愈睡愈成功》(The Sleep Revolution)作者



人工智慧,平台,群眾,它們全是強大的改造力量,它們的同時演進意味著我們開始歷經網路型顛覆的新紀元,有益、但又令人易於迷失方向的變遷變成了現狀。想成功航行於這新世界的民眾、創業者、公司、及政府,第一步是找到可靠、有先見的嚮導,麥克費及布林優夫森是兩位最佳嚮導。
瑞德.霍夫曼(Reid Hoffman)
創投公司Greylock Partners合夥人,領英公司(LinkedIn)共同創辦人《自創思維》(The Start-Up of You)及《聯盟世代》(The Alliance)合著者



本書作者說明驚人的科技進展如何改造我們的生活,並分享與全球領導人息息相關的精闢洞察。沒人確知未來將如何變化,但可以確知的是,我們必須把科技的顛覆力量視為機會,加以掌握,謀劃我們的未來。本書敦促我們思考:我們將應用科技來幫助加速發展,改善生活水準,促進包容性的成長嗎?我們將利用科技的力量來去除繁文縟節,投資於教育,釋放創業能量,創造新類型的就業機會嗎?想尋求一份路線圖以指引如何結合人與科技的力量,為人民創造更美好的未來的領導人,這本書是必讀。
克莉絲汀.拉加德(Christine Lagarde)
國際貨幣基金常務董事

在所有的公司和產業,機器、平台與群眾都有相對應的部分。機器智能對應的是人腦(mind),舉凡離不開試算表的會計師、需要借助電腦輔助設計軟體的工程師,或是在機器人旁邊工作的組裝線作業員,都是人腦與機器配對組合的例子。

平台對應的是產品(product),包括貨物與服務。在市內搭乘交通工具,是一項產品,Uber 是人們取得這項產品的一個平台;住宿供應平台Airbnb 或新聞取得平台臉書,也是相同的媒介。

群眾對應的是核心(core),指的是各種組織在內部及供應鏈上建立的知識、流程、專業和能力。奇異家電的核心是設計、製造、銷售冰箱和烤箱;美國航太總署的核心是建造太空船,試圖對宇宙有更多的了解;微軟的核心能力,包括開發個人電腦作業系統和應用程式。

我們不會告訴你,人腦、產品及核心已經或逐漸過時,將被淘汰,這種論點荒謬可笑。我們將在本書中一再重複,人類的能力、優異的貨品與服務,以及堅實的組織能力,依舊是企業的成功要素。

我們將嘗試說服你,由於近年的科技變化,公司必須重新思考人腦與機器、產品與平台、核心與群眾之間的再平衡。在過去短短幾年間,前述三組配對中的後者,已經變得遠遠更為強大、能幹,我們必須重新思考,了解何時、何地、如何及為何,機器、平台和群眾能夠發揮良效,這是在現今經濟成功的關鍵之鑰。我們寫這本書,旨在幫助各位做好這件重要的事;事實上,我們將嘗試說服你,這件事不只重要,已是必要。

有一則老笑話是,在未來的工廠裡,將有兩名員工:一個人和一條狗,人的職務是餵狗,狗的職務是看人,不讓人碰觸任何機器。未來的公司,真的會變成這種面貌嗎?

我們可不這麼認為。人類固然有電腦沒有的偏誤,但也有電腦欠缺的長處。就拿其中一項來說吧!我們隨時從感官接收大量資訊,而且不會事先篩選資訊,來什麼就接收什麼,哪怕只是很短的時間,我們也難以只聽特定聲音、只看特定事物。電腦則是剛好相反,下指令的人要它們蒐集什麼資料,它們就蒐集那些資料,很難蒐集更多或其他資料。……因此,在多數的情況下,由人類檢查電腦的決策,確保那些決策合情合理,會是比較好的做法。長期研究分析與科技領域的學者湯瑪斯•戴文波特(Thomas Davenport),將這種做法稱為「望向窗外」(look out of the window)。這個名詞並非全然是聯想式的隱喻,是一個飛機駕駛給戴文波特的靈感。他告訴戴文波特,在開飛機時,他高度仰賴飛機的機械操作,但也必須時而望向窗外,掃視天際線。這種方法非常有益,不只是為了防止錯誤,也有助於維護一家公司的聲譽。

叫車平台Uber,在2014 年末就學到了慘痛教訓。當時,Uber 的加成計費(surge pricing,在尖峰時段暫時調高費率),令許多用戶十分不爽。Uber 的辯護理由是(我們也同意),加成計費有助於平衡尖峰時段的供需,當實際或預期的Uber 車輛供給不敷需求時,該公司的演算法將會調升費率,鼓勵更多駕駛加入提供服務。

這項實務在2014 年12 月,招來了大量的負面輿論,起因是一名伊朗教士在澳洲雪梨一間咖啡館挾持了十八名人質,許多人慌忙逃離事件的發生地區,其中一些利用Uber叫車,Uber 的電腦系統便對這股激增的需求做出反應,啟動加成計費。許多人看來,在危機爆發時,這是非常不當的反應,所以該公司遭到強烈抨擊。

Uber 發出了下列聲明:「〔在事件發生時,〕我們沒有立刻關閉加成計費,這是錯誤決策。」 顯然,該公司也內建在一些情況下取消加成計費的設定。比方說,後來在2015 年11 月13 日的晚上,伊斯蘭恐怖分子在巴黎發動了一連串的攻擊,在第一起攻擊行動發生的三十分鐘內,Uber就取消該市的加成計費,並提醒所有用戶這個緊急事件。

像這樣的例子,足以顯示將人類判斷與演算法結合的好處。不過,公司在採用這種方法時,也必須小心,因為我們實在太鍾情於自己的判斷力,往往過度自信,許多人(如果不是絕大多數的話)經常太快凌駕於電腦之上,縱使是在電腦的答案較佳時。前文提過社會學家克里斯•史奈德斯,他對荷蘭採購經理人的預測能力進行研究,他發現「有演算模型輔助的專家,預測準確度通常介於純模型和無模型輔助的專家之間。所以,提供演算模型給專家,他們的預測準確度將會提高,但純模型預測的能力仍然較佳。」

為什麼平台已經大肆破壞了世界各地的載客運輸業,但沒有摧毀傳統的飯店業呢?原因是,市內載客的體驗,大致上是無差異性的,但旅宿體驗不同,而平台特別善於在產品與服務差異性不大的領域顛覆在位者。

無論是居民、觀光客及商務旅客,在前往城市的某地時,基本上都有一個相同目的,那就是希望快速、安全、便宜地抵達目的地。車輛的奢華與舒適度,有時具有重要性(例如要載的是公司的客戶時,想證明很重視這筆生意),但在大多數的時候,奢華與舒適度不重要,夠乾淨就行了。對這些人來說,順利叫到一部Uber 車就能達成目的,因為他們的目的非常相似。我們兩個人的體驗可以為證,在我們居住的波士頓,以及我們為商務或休閒去過的世界各地,我們用了無數次的Uber 叫車,如果出現的是賓士S 級車或豐田Prius,那自然是加分,但基本上不會改變有效率地從A 地到B 地的價值主張。

反觀,住宿處對旅人而言就大不相同了,這些差異具有重要性及影響。經濟型旅客想要在一個有趣的街區或社區找到便宜住房,往往也想要當地人提供活動建議;但是,前往市中心參加研討會的典型商務旅客,多半想要有洗衣服務、健身房、會議室,早上還有咖啡送到房間。Airbnb 是個幫助觀光客找到住房的理想平台,但坦白說,對那些實際上需要飯店及種種服務的商務旅客來說,Airbnb 就不大合用。若一家公司想要舉辦研討會,需要大會廳、會議室、餐飲服務,以及協助安排種種事務,那就幾乎完全不能使用Airbnb 了。

這種差別凸顯了一項事實:在每座城市,載客運輸近似一種單一產品市場,但市內旅宿則顯然不是。Airbnb 平台基本上是在市內旅宿市場推出了第二種產品,瞄準那些希望下榻處有別於傳統飯店,而且價格更便宜的人們。這項產品—各種短期民宿,通常內含與房東互動—相當受到歡迎,擴大了旅宿市場,不是吃掉它。

Airbnb 平台對飯店業造成的破壞,發生在我們預期的地方,也就是兩種產品的交界處。經濟學家吉奧吉斯•澤瓦斯(Georgios Zervas)和大衛•普羅瑟皮歐(Davide Proserpio)的研究發現,德州奧斯汀市(Austin)五年間的飯店業總營收衰退,其中10%的營收衰退是Airbnb 造成的衝擊,但是:「這些衝擊分布得並不均勻,衝擊最大的是價位較低的旅館,以及那些並非服務商務旅客的飯店。」

《二次機器時代》
定價:420元
《智能革命》
定價:500元
《區塊鏈革命》
定價:550元
《人工智慧來了》
定價:500元
《謝謝你遲到了》
定價:600元