贝索斯发布年度股东公开信：拥抱人工智能 秉承“首日”理念

不过我们从事的机器学习工作大部分发生在表象之下。机器学习推动了需求预测算法、产品搜索排名、产品和交易推荐、商品调换、欺诈检测、翻译、交易等。但更不易被人看到的是，机器学习的很多影响都是对我们的核心运营展开悄无声息但却行之有效的促进。

在AWS内部，我们很高兴能够降低机器学习和人工智能的成本和障碍，所以各种规模的组织可以利用这些先进的技术。

使用我们运行在P2 计算实例中的预装版深度学习框架，客户早已开发出了一系列强大的系统，如早期病害检测与提升农作物产量等等。我们还把亚马逊更高级的服务以方便的形式提供给客户。

Amazon Lex、Amazon Polly和Amazon Rekognition简化了自然语言理解、语音生成和图像分析的工作。他们可以通过简单的API指令实现，不要求用到机器学习专业知识。请关注这个领域，还会有更多的新技术出现。

高速决策

“次日”公司可以作出高质量的决策，但是决策的速度很慢。为了保持“首日”公司的干劲与活力，你必须快速地作出高质量的决策。这对于初创公司来说很容易，对大型企业来说却很难。亚马逊的高管团队决定必须保证决策的快速性。速度对企业来说很重要，而且快速决策也会让经营环境变得更有趣。我们不知道完整的答案，但我们有一些想法。

首先，永远不要使用一成不变的决策模式。很多决策是可以逆转的，是双向的。这些决策可以通过简单地模式来作出。如果决策错误怎么办?我在去年的股东公开信中详细谈过这个问题。你们可以去问问Alexa：“六十要素是什么?”

其次，大多数决策应该在你希望掌握的信息中的大约70%的信息基础之上作出。如果你等到掌握了90%的信息再去做决策，大多数情况下你可能就慢了。而且，不管怎么说，你都必须善于迅速发现和纠正错误的决策。如果你擅长改正错误，那么即便犯错也不会让你付出超出想象的代价，而决策太慢导致的代价肯定很大。

第三，使用“虽然不同意但仍执行”。这样做可以节省大量的时间。如果你坚信某一个决定是正确的，哪怕公司内没有达成共识，你就可以说：“我知道我们在这个问题上还有不同的意见，但是你们愿意跟我一起搏一把吗?即使你们不同意，也继续执行下去?”此时此刻，没有人知道答案是什么，但你可能会得到肯定的回答。

这并不是单向的。如果你是老板，你也可以这么做。我并不总是同意下属的观点，但有时我也会在不同意的情况下支持他们。

我们最近批准了一部亚马逊工作室制作的原创剧。我对制作团队讲了我的看法：先不管它是不是有趣，制作起来是不是很复杂，商业术语是不是很地道，我们至少还有很多其他的机会。但是他们有一个完全不同的观点，希望继续把这部原创剧制作下去。

我给他们的回复是：“我不同意你们的观点，但我会支持你们，希望它能够成为我们制作出来的收视率最高的原创剧。”试想一下，如果我没有单纯地表达出我对他们的支持，而是让他们来说服我的话，那么这个决策速度会慢到什么程度?

注意，我并不是想通过这个例子来表达这样一种观点，即“这些人错了，没有抓住重点，但是不值得我去跟他们争论。”这是一种明智表达不同意的观点的方式，一种坦诚表达我的观点的方式，一个让制作团队慎重考虑我的观点的方式，一个快速、诚挚地支持他们的方式。考虑到这个制作团队已经为公司赢得了 11 项艾米奖、 6 项金球奖和 3 项奥斯卡奖，我很高兴他们来征求我的意见。

第四，及早发现真正的意见不统一的问题并立即纠正它们。有时候制作团队有着不同的目标和截然不同的观点。他们的观点也不统一，没有进行充分的讨论，也没有召开会议来解决意见不统一的问题。不用把问题扩大升级，在这种情况下解决争议的机制就是消耗。谁能坚持到最后，谁就能做决定。

多年来，我在亚马逊内部见过很多意见不统一的例子。当我们决定邀请第三方卖家到我们自己的产品说明网页上与我们直接竞争的时候，很多亚马逊员工都对此很不理解。这个重大的决定还牵涉到无数个小决定，很多决策需要上报给高管团队，由公司高层来作决策。

“你把我磨死了”是一个非常可怕的决策过程。它不仅决策速度慢，而且消磨人的干劲。如果快速升级到高管团队的话，情况就好多了。

因此，你是否只考虑到了决策的质量?有没有同时兼顾决策的速度?全世界的潮流是否对你有利?你成为了代理的牺牲品?还是代理在为你服务?最重要地是，你是否取悦了客户?我们可以拥有一家大公司的规模和能力，同时具备小公司的精神和活力。但是我们必须作出选择。

感谢每一位顾客让我们为您服务，感谢股东们提供的支持，感谢每一位亚马逊员工的辛勤劳动，感谢你们的智慧与热情。

随信附上 1997 年公司发布的第一封公开信，那时亚马逊还是“首日”公司。

https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1018724/000119312517120198/d373368dex991.htm

杰夫敬上

(编译/明轩、林靖东)

（编辑：云计算网_泰州站长网）

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