你一定听过那个小工识别生产线上的空肥皂盒的故事。

让我简明扼要的将这个故事复述一遍:某大型日化公司引入了一条国外肥皂生产线,这条生产线将肥皂从原材料加入直到包装箱自动完成。不过产品线有瑕疵,个别肥皂盒是空的,这家公司联系厂商后被告知这是设计上的缺陷,无法避免。于是老板要求工程师们解决这个问题,以数名博士为核心形成一个技术攻关团队,耗费大笔资金之后,终于宣告解决。解决的办法是在生产线上安装一套 X 光机进行扫描识别。在另一家私人企业,老板让新来的小工解决问题,小工所用的办法是,找来一台电风扇放在生产线旁边…不知道这个故事是编造出来的还是真的发生过。

在现实中,类似的没有技术含量的解决方案,但是又奏效的确实很多。

国内某个厂商曾经发布过一款日常安排的移动 App , 这个产品的独到之处是能够把语言转化为日程,准确率相当高,曾经一度令人惊讶,不过后来有人证实其真正的做法是:远端用人接听这些语音,然后手工输入进去。所以,准确率不成问题。最起码要超过苹果的 Siri 系统。

又比如某个商务社交应用的名片识别应用,也曾经有网友证实产品发布的初期时候技术还达不到要求,所以有的时候后台是用人工识别。这个产品在初期果然赢得了不少用户的信赖。

再比如验证码(CAPTCHA), 每个上网的人都见过这个东西,我们知道世界上有一些计算机科学家在研究验证码的自动破解工作,而且,屡屡传出各种新进展。不过,我们也不要忘了,世界上还有一个第三世界国家的网民热衷从事的工作叫做「打码」,人工识别各种验证字,效率也很好。据说,为了提升协作效率,有些专门打码的网站已经对外提供程序接口了,要说没有技术含量,他们肯定不承认。

这些有点遥远的例子说完之后,我要说一下我的一位朋友亲口对我说的经历。这位朋友的创业项目是做个电商导购网站,本来想找几个人在算法上下功夫,做商品「智能」推荐后来算了一本帐,成本上抗不住,因为这样的技术人才工资都不低,而且,还要投入一定的服务器,一定时间后才能看到效果。他的解决办法简单直接:找 5 个编辑人员,直接用人工推荐,人力成本极低;效果?当然直接超过了「人工智能」。我问他一旦数据量大了怎么办?他的回答很简单,人的效率还能提升。比算法提升的幅度还大。

这是个复杂的世界。技术含量当然重要,但有的时候在低成本下有效解决问题更重要。

敬请注意: 本文已经发布在《创业家》杂志.