近乎即时之讯：🗞️ 生成式 AI 策略，第四部分 – 演绎推理与归纳推理 (2025-04-06) :: 在浏览器中查看
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我的想法：生成式 AI 策略，第四部分 – 演绎推理与归纳推理
“你了解我的方法。它建立在对细枝末节的观察之上。”
这句话出自阿瑟·柯南·道尔爵士笔下的夏洛克·福尔摩斯，也是我们今天应用 AI 的起点。
谈到应用 AI，几乎每个人都在纠结从何处着手。我们如何知道该将 AI 应用于什么？我们如何判断一项任务是否适合 AI？
我们知道基础、基本原理、初步知识。生成式 AI，尤其是大型语言模型，最适合处理涉及语言的任务。图像生成模型，几乎不言而喻，最适合应用于图像生成（尽管语言和图像模型之间也发生着一些奇特的应用，但那是另一期时事通讯的话题了）。然而，除此之外，人们就陷入了困境。
上周在社交媒体营销世界大会 (Social Media Marketing World) 上，我在会议中、会场上以及酒吧里听到的许多用例和问题，都围绕着人们止步不前，将 AI 应用于显而易见的基础问题，例如撰写社交媒体内容或博客文章。正如我多次说过的，这就像开着“鹞”式战斗机去杂货店一样大材小用。是的，它能做到，但这并非这项技术的最佳用途。
因此，本周，让我们深入探讨两种解决问题的方法论，它们可以指导我们如何将 AI 用于实际、有用的目的。
第一部分：夏洛克·福尔摩斯错了
柯南·道尔笔下的夏洛克·福尔摩斯很大一部分内容是关于福尔摩斯所谓的演绎推理或演绎逻辑。他会看到一连串不同的线索，然后推断出关于谁是坏人的假设，将细微的观察综合起来。
那不是演绎。
那是演绎的对立面，称为归纳推理或归纳逻辑。从小处着手，推导宏观结论，从不同、看似无关的片段中综合出一个结论。
什么是演绎？将一般原则应用于具体情况。举个例子：我们知道盐在水中分解成钠离子和氯离子。我们知道钠离子会电激活我们舌头上的受体。因此，如果你在食物中加入哪怕是微量的盐，它也会使食物尝起来更具其本身的风味。在某些食物中，比如西红柿，钠离子会与西红柿天然的谷氨酸结合，形成谷氨酸盐——也就是天然形式的味精。
因此，我们可以演绎出，通常在食物中加盐，至少是少量加盐，会使食物味道更好。我们可以从这个一般规则推断出，如果一道菜味道平淡，我们或许可以尝试加一点盐。
这就是演绎。
那么什么是归纳呢？归纳则相反，我们试图利用收集到的数据形成一个结论，得出一个结果。现在是晚餐时间，你什么都没计划。你打开冰箱或食品柜，看看你有什么。你有意大利面、一些帕尔马干酪、一些黄油和一些冷冻鸡肉。由此，你可以将这些不同的部分组合起来，做出一道阿尔弗雷多鸡肉意面 (Chicken Alfredo)。
当然，我们很少只使用一种逻辑形式。在上面的例子中，你必须知道什么是阿尔弗雷多菜肴，才能知道你可以用你现有的食材制作它。
如果我们将演绎推理视为一种自上而下的方法，即获取已知知识并加以应用，那么归纳推理就是一种自下而上的方法，即获取分散的数据并将其统一起来。能够恰当地运用这两种方法，是我们快速解决问题的关键。
大多数人相当擅长演绎推理，因为它是获取已知信息并加以扩展或放大。这也是为什么你会看到如此多的公司销售宣传中运用类比的原因之一——类比是一种演绎推理。“我们是送餐界的优步 (Uber)”或“我们是公关界的 Salesforce”就是建立在某人对核心原则的了解之上，然后进行扩展。
而擅长归纳推理的人则较少，主要是因为我们难以理解分散的事物如何联系起来，而且在许多情况下，我们会对数据应用偏见（这是一种演绎形式）。当我们不理解数据时，我们会形成（或者更糟，带来）一个先入为主的结论。这对我们来说是很自然的；想想你小时候（甚至成年后）有多少次凝视天空中的云彩，想象云彩像动物或其他形状。你将预设的模式应用于无序的数据。
这方面最糟糕的例子是缺乏好奇心，即某人带着预设的结论来处理数据。诸如挑选对自己有利的数据或忽略其他数据以符合其结论的做法，是归纳推理的最坏对立面——这根本不是推理。
第二部分：解决问题
如果我们扩展演绎推理和归纳推理、自上而下和自下而上的概念，很明显我们有两种可靠的方法来解决问题。这就是我们开始统一其他框架，如伦斯菲尔德矩阵 (Rumsfeld matrix) 的地方。
当我们知道我们知道什么 (Know what we know)，并且知道我们不知道什么 (Know what we don’t know) 时，我们就对规则、对原则有了理解。从那里开始，我们启动问题分解 (problem decomposition) 的过程。
例如，我们知道我们有一个销售目标，比如说一百万美元。我们知道这是目标，是我们追求的最终状态。如何达到一百万美元可能是一个未知数，但我们知道最终结论需要是什么。
从那里，我们开始扩展我们的知识。我们有一个销售漏斗，就像经典的认知 (awareness)、考虑 (consideration)、评估 (evaluation)、购买 (purchase) 模型。我们将数据分解到这些阶段，查看每个阶段的人数。我们观察从一个阶段到另一个阶段的转化率。我们识别出哪个转化率最低——也许我们在将潜在客户转化为销售线索方面存在困难。也许我们难以将销售线索转化为商机。也许销售人员每天都喝得酩酊大醉，导致商机永远无法成交。
无论情况如何，一旦我们识别出链条中最薄弱的环节，我们就会开始分解该环节中出了什么问题。我们使用哪些策略和方法来将销售线索转化为商机？我们深入、深入、再深入地探究，直到找到不同的细化项目来测试和改进，最终（理想情况下）实现能够提高我们转化率的改变。
这就是演绎式、自上而下的问题解决方法。这是最精髓的问题分解，将一个已知问题分解成细化的、原子单元，以便我们可以对各个部分应用解决方案。
如果我们看伦斯菲尔德矩阵的另外一半——我们不知道我们知道什么 (Don’t know what we know)，以及我们不知道我们不知道什么 (Don’t know what we don’t know)——自下而上的推理就非常有意义了。我们开始把我们确实拥有的部分粘合在一起，对它们进行组织和分类，直到我们能看清我们正在处理什么。
想象一下拼图游戏——但你丢失了盒子。你不知道最终的图像应该是什么样子，所以你从下往上开始。你找到边缘部分，然后从外向内拼。
现在想象一下，这个拼图不仅丢失了盒子，而且在此过程中还丢失了一些碎片。你可能是在你孩子的房间里找到它的，塞在一个塑料袋里。你不知道你知道什么，也不知道你不知道什么（哪些碎片丢失了）。所以你开始把它们拼在一起，直到你得到一个可以推断出缺失部分的拼图，只要缺失的部分不是太多，你就可以推断出整张图片是什么样子。
在营销的背景下，这就是你知道有些地方不对劲，但你不知道是什么。你不知道你拥有什么数据，也不知道你缺少什么数据。你有 Google Analytics 数据、你的社交媒体数据，以及其他一些数据源，但你也知道有些数据你没有或无法获取。
在这种情况下，你尽力而为，将数据综合在一起，看看数据在方向上告诉你什么，即使它不完美，你最终也会得出一个结论，最终可以将其套用到像营销运营漏斗 (marketing operations funnel) 这样的模型上。
那么这一切与生成式 AI 有什么关系呢？很高兴你问到这个问题。
第三部分：应用 AI
生成式 AI 以不同的方式帮助这两种方法。对于演绎式、自上而下的问题分解，AI 可以帮助你开始剖析问题，将它们分解为其组成部分。你可以从告诉它情况开始，提供你拥有的所有背景信息和资料，并请求它帮助分解问题。
在销售漏斗的例子中，你会把你现有的销售漏斗及其所有数据，加上你对销售漏斗的所有了解，全部交给 AI。你会要求它帮助澄清它有什么问题，它还需要什么数据，然后你会尽可能多地提供信息。
然而，你不应该这样做：把整个问题完全交给 AI。为什么不呢？因为几乎所有的生成模型，即使是目前最先进的模型，也根本无法很好地执行问题分解任务。存在字面上的技术原因，解释了为什么其架构无法执行该任务，这与它们被允许输出多少数据以及它们能在短期记忆中存储多少数据有关。
相反，在自上而下、演绎式的方法中，我们必须做的是将问题分解成若干组成部分，然后确定哪些组成部分适合 AI 来处理。例如，如果流程中存在数学问题，那对于生成式 AI 来说是非常不适合的。我们流程中任何涉及计算的部分，都不是我们希望 AI 处理的。
假设我们正在诊断销售漏斗中的问题，我们发现我们在将潜在客户转化为销售线索，或将销售线索转化为商机方面确实存在困难。我们可以利用生成式 AI 取得一些进展的地方是，首先用经典 AI (classical AI) 来分析数据，看看哪些因素可能预测转化——如果没有统计上显著的因素，我们可以使用生成式 AI 来确定我们与已转化潜在客户使用的语言，是否与未转化潜在客户使用的语言存在实质性差异。
我们甚至可以从这些不同的受访者群体中合成一个理想的客户画像 (ideal customer profile)，然后与他们进行虚拟焦点小组 (virtual focus group) 讨论，以确定他们为什么可能或不可能认为我们的产品或服务有价值或有用。
但 AI 真正大放异彩的地方在于：归纳推理，即自下而上的方法。为什么？支撑当今生成式 AI 工具的 transformer 架构的本质，使其成为在分散、看似无关的数据中寻找模式和联系的理想选择。就像《费城总是艳阳天》(It’s Always Sunny in Philadelphia) 里那种阴谋论任务板一样，有时数据如此之多，分布如此之广，形式如此多样，以至于我们根本无法在脑海中将所有信息整合起来。
这正是生成式 AI 的优势所在。与人类（专注引擎）不同，生成式 AI 模型忍不住一次性看到所有东西。这是它们的本性（也是为什么提示它们专注于特定事物如此困难的原因）。
例如，正如我在新的《生成式 AI 用例》课程中演示的那样，你可以把你所有经过处理（这部分很重要）的分析数据，“倾倒”到一个生成式 AI 系统中，问它看到了什么。让它拿出它的“红线团”，开始建立联系，包括许多未经辅助的肉眼可能无法察觉的事情。
使其奏效的关键是给生成式 AI 提供背景信息，但不提供结论，这与演绎推理相反。我们不是说：“我们的销售额下降了 15%，这是一堆数据，告诉我为什么”，而是借鉴福尔摩斯的名言：
“在掌握数据之前就进行理论推导是致命的错误。人们会不知不觉地开始扭曲事实以适应理论，而不是让理论去适应事实。”
相反，我们要求模型查看营销数据，向其提供我们为生成这些数据所做的工作，然后在不带偏见或成见的情况下，要求它解释它所看到的内容。它能建立哪些联系，检测到哪些模式？AI 模型可以帮助我们彻底探索问题空间，并可能找到我们自己观察数据时遗漏的联系。
第四部分：创新与优化
所有这些都回到了我们在过去 3 期策略问题中关于优化和创新的讨论。默认情况下，采用自上而下的方法，即演绎推理的问题解决方法，本质上是一种优化方法。我们从一个结论出发，我们想要剖析达到该结论的过程。在我们销售漏斗的例子中，我们谈论的是改进销售漏斗。
这假定了我们的销售漏斗是正确的。这假定了我们的产品市场契合度 (product market fit) 是正确的。这假定了很多事情是正确的，并且我们当前流程和程序的某些方面需要调整——但我们追求的总体方向和策略是正确的。
简而言之，这就是优化。我们追求更大、更好、更快或更便宜，前提假设是所售商品正是客户想要的，我们需要寻找更高价值的交付方式。
如果我们采用自下而上的方法，即归纳推理的方法，我们可能会看到一些不合常理、不符合我们业务方式的事情。就在我写这篇时事通讯时，有人给我发了一封邮件，询问我的公司是否可以构建一个执行非常具体、不寻常任务的 AI 代理。我们目前还不做这个，但这让我开始思考，也许我们可以，或者至少可以教别人如何做。
因为自下而上、归纳推理不以预设结论开始，它为魔力、发现和惊喜留下了空间。
它为创新留下了空间。为发现新的、意想不到的、可能改变我们业务进程的东西留下了空间。
正如我们在引言中开始时所说，你很少严格地只使用一种推理形式；我们一直都在使用演绎推理和归纳推理的组合。变化的是我们有多深思熟虑，对自己的问题解决策略有多自觉。
生成式 AI 非常擅长遵守我们的指令，但如果我们的指令不清晰——如果我们自己都不清晰——我们就无法充分利用它的力量。仔细思考你试图解决的问题，确定你目前使用的方法，然后判断这是否是解决该问题的最佳方法。
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