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— 《进步者日报》编辑部 / La rédaction
《还要做决策吗？》：哈赞与西博尼论算法时代的人类自主性
2026年2月，埃里克·哈赞与奥利维耶·西博尼合著的《还要做决策吗？人工智能时代的人类决策》由弗拉马里翁出版社出版。欧洲正在完善人工智能监管规则，算法透明度已成为民主诉求。这本书在此时出版，直接介入了法国关于决策自主性的公共讨论。
作者简介
埃里克·哈赞曾任麦肯锡公司高级合伙人，2025年离职后转任影响力基金Ardabelle Capital负责人。他在巴黎高等商学院和巴黎政治学院教授数字战略与人工智能。奥利维耶·西博尼自2015年起任巴黎高等商学院教授，同时担任牛津大学副研究员。他与丹尼尔·卡尼曼、卡斯·桑斯坦合著畅销书《噪声》，推动了”行为战略”领域的学科化，专注于认知偏差对战略决策的影响。
核心要点
本书提出四个核心命题。其一：机器在医疗诊断、招聘、再犯风险评估等日常情境中，已能做出优于人类的决策。其二：保罗·米赫尔1954年的研究证明统计分析优于专家判断，此后70年研究持续验证这一结论。其三：决策可分为三类——委托（由人工智能决定）、共同决策（人工智能协助构建框架）、以及即使机器表现更优也自觉拒绝委托。其四：谁来决策、以谁名义、在何处、依据何种规则，是核心政治问题。
核心论点：绘制决策自主性地图
哈赞与西博尼分析”在哪些领域和条件下，决策可以有效委托给人工智能工具”。他们的立场不崇拜技术，也不排斥技术，而是”不带盲目乐观或本能恐惧，分析哪些决策可以交给机器，哪些必须保留为人类特权”。
哈赞提出的是”一张决策地图”：不讨论支持还是反对人工智能，而是识别不同领域——委托已被广泛接受的领域、不确定性主导的领域、以及社会可能判定不可委托的领域。两位作者将这套”决策地理学”定位为本书的主要概念贡献。
米赫尔的思想谱系
本书的论据基础来自保罗·米赫尔1954年的研究。米赫尔证明，在决定医疗方案、是否假释囚犯、或录取学生进入精英大学时，客观数据的统计分析可与专家判断相媲美。
他的著作《临床预测与统计预测》确立了一个结论：算法方法在系统层面优于临床判断。这一结论”在半个世纪中经受了显著考验”。这部1954年的论文，也被视为统计学与计算建模进入精神病学和临床心理学研究的最早理论奠基之作之一。
增强决策的三种模式
本书构建了一套操作性分类框架，区分三种决策模式。
第一种是委托：人工智能替人做决策，前提是通过评估、测试和审计流程建立信任。第二种是共同决策：人工智能不做最终判断，但协助界定问题、生成选项、构建推理。第三种是自觉拒绝委托：即使机器可能做得更好，仍选择由人来决定。
具体案例印证了这套框架。算法交易领域，算法每秒处理数百万笔决策；一台距交易所服务器近几米的计算机，就能获得纳秒级的速度优势。招聘领域则相反：两位作者认为人工智能不应替人做决策，但可以充当思考伙伴——提出人未曾想到的问题，推动更严谨的分析，”就像一位好同事那样”。共同决策的本质，是人工智能在决策过程中扮演陪练角色。
委托中的自主性悖论
本书触及一种根本张力：决策是与个人自主性、尊严乃至职业身份紧密相连的能力。当人工智能替人做决策，它碰触的是定义人的某种根本性的东西。
但两位作者的结论并非排斥人工智能。他们认为，问题的核心是：在哪里委托、在哪里共同决策、在哪里拒绝委托。在这种转变中，人类并未停止决策，而是以不同方式决策。这一对自主性的重新定义，是本书最具启发性的概念贡献。
盲点：人类学维度
本书的视角带有两位作者的专业背景局限——企业战略与行为科学。他们提到”基于不透明工具的算法技术治理风险日益增长”，并呼吁”对民主与人工智能进行共同重塑”，但分析重心始终是决策效率，而非更深层的人类学转型。
信任问题在保罗·利科哲学中处于核心位置——“信任不基于盲目信仰，而基于对行动及其理由的共享可理解性”——在不可认证的人工智能系统背景下，这一议题值得更深入的展开。批判性判断的培养问题，同样是其他法国人工智能思想家关注的重要议题，在本书中仅被点到即止。
为何阅读
“这不是一本关于人工智能的书。这是一本关于决策的书”，两位作者在开篇即作此说明。这种实用主义立场是本书的力量所在：不抽象地讨论伦理，而是提供概念工具，用于在”人工智能有效性边界不断移动”的现实中做出判断。
本书提出了一套替代当前道德主义氛围的分析框架，为法国算法伦理讨论注入了新的维度。其决策领域分类学有望影响欧洲对决策算法的监管，尤其是欧盟《人工智能法案》界定的高风险领域。法国是少数在高中阶段开设哲学课程的国家，这部作品在批判性思维与技术实用主义之间搭建了少见的桥梁。
书目信息： - 书名：《还要做决策吗？人工智能时代的人类决策》 - 作者：埃里克·哈赞、奥利维耶·西博尼 - 出版社：弗拉马里翁 - 出版日期：2026年2月25日 - 页数：240页