什么是依赖倒置？作者提到，依赖倒置指的是“我们每个人生活在真实的物理世界之中，但这个世界的控制把手却越来越转移到虚拟的数字空间之中”。那么依赖倒置的出现可能带来哪些方面的影响？不妨来看看作者的解读。
是什么塑造了我们的行为模式？是我们的大脑加上眼睛、鼻子、耳朵所定义的抽取世界信号的方式。大脑还是那个大脑，世界还是那个世界，但如果人没有眼睛而是和蝙蝠一样用超声去“看”世界，那我们的绘画、诗歌、建筑风格等必然和现在会有巨大不同。
所以抽象点说是感知通路约束了我们的行为模式。而不同感知通路和行为模式显然的对应了一种效率的级别，当猫的反应速度大于蛇六倍的时候，它的王八拳对于蛇而言就是无解的。当数字和智能重新定义企业的感知通路和行为模式后，它会带来一系列新变化和特征，除了前面提到的名实唯一性外，另外一种特征可以称之为依赖倒置。
依赖倒置说的是我们每个人生活在真实的物理世界之中，但这个世界的控制把手却越来越转移到虚拟的数字空间之中。物理世界更真实，但虚拟世界更重要。
我们对数字和物理的依赖度越来越反转，倒置的极致就是黑客帝国描述的世界。在那个世界里现实世界消失、人彻底活在虚拟世界里面。
类似的信号很多，还不说打车和外卖这些，举一个特别小的回老家的时候听到的抱怨。
家里有些老人还在独立生活，它们其实不真的和这个数字世界接轨，比如交电费，他们更习惯到一个自己熟悉的窗口交现金，但现在陆续这些窗口不见了，因为绝大部分人都会在微信或者支付宝里面交，保留窗口的意义越来越小。抛开怎么干更合理，这就是真的依赖倒置，现实世界的电费缴纳活动，现在核心依赖变成了数字的微信，会不会用微信变成了关键入口。
因为数字的成本是低的，能力是大的。
而企业竞争首先要回到经济和数字的理性，它要逼近效率的极致。
通俗的说法是想走的快的时候，有马骑马，有汽车开汽车。
否则就变成反应快六倍的猫和蛇的对决，在打蛇的时候，蛇是没脾气的。
也可以回到类似马克思的观点，一个边际效能越来越高的生产模式肯定会取代低的。而显然数字和智能的比例越高，效能越高。虽然不好搞。
所以如果我们相信基本上世界会往边际效能高的方向走，那依赖倒置必然发生，并且其程度会越来越深。
第一个是思考模式必须转换为数字和智能优先。
数字和智能的控制力注定越来越大，当然要优先考虑它们。所以本质上其实和依赖倒置是一个意思。
那什么叫数字和智能优先呢？
在决策的价值系统中把数字和智能放在价值序列最前面来考虑。
在过去绝大多数时候不是的。过去在企业里一定程度上是老板意志优先，其次是商业机会等。但智能优先是先考虑数字智能体系是否能跟的上。这很可能听着特别荒谬，我们配个例子。
还是拿抖音举例子，我们把抖音、MCN、主播、用户等看成一个生态型的公司。这时候要做某事的时候，各方要优先考虑什么？
考虑抖音现存的产品包括算法是什么情况。
不单是它现在的推荐算法是什么，甚至要包括它能不能改。
这不单包括MCN和主播也包括抖音自己。
抖音自己除非不想活了，否则也得先尊重既定现实，再考虑后面的迭代。
这就是把数字和智能放在第一优先级来考虑。其实并不稀奇，开汽车一样先考虑汽车的约束，谁会开汽车下河或者爬楼呢。
再往背后挖掘这是什么？
在企业里这是一种权、利分配体系的硅基化，重新切割了碳基的人类和硅基的智能的权利边界。人在这个情形里面自由度受到了抑制，但得到了更多。
所有数字智能相关的应用都有三个共通环节：数字的采集、数字的加工（AIGC等大模型在这儿）、数字的应用。
那在数字优先的原则下，这三个部分需要做些什么呢？
在采集环节其实是你保持数字精度的成本要足够低。简单说叫万物皆数但成本低。
这在过去做信息化时，很容易忽略这点。
对于Word不需要有数字精度的概念。
但当世界依赖倒置越来越厉害的的时候，这点就变成至关重要，比所有其它环节都重要（包括人工智能大模型）。
后面的环节影响用处的大小，这个步骤影响能不能用。
显然的处理任何场景问题，对场景进行描述的数字必须是准确和实时的。自动驾驶的时候看到的路况是五分钟前的，那肯定谁用谁死。
问题是数据并不先天是准的，甚至可以反过来说：数字先天是不准的。
这种不准来自于两个方面：
原始数据的不准通常是设备或人的失误，比如：登记人名把人名打错一样、摄像头坏了。
真正想用的数据不准在于定义根本就不统一（过去干这活要建词典）。A那里的销售额可能是合同金额，B那里的销售额可能是确认收入，C那里可能是回款。然后把概念不准的数往一起加，那就怎么也对不齐。
世界的复杂性在影响加减法。
一旦数字不准相当于后续的各种模型看到的是个扭曲的世界，而模型根本没这类纠错功能，所以肯定越错越厉害。
这种数字精度的确保，对应一种持续的维持成本，这种成本要是可控的。
在数字的加工环节在智能优先的视角下，我们可以看到什么呢？
其实是整体性。
数字和智能优先意味着它要处理整个企业的事情，它要在类似一把手的位置。
比如你把一部分现实藏起来不告诉它，公司本来有20块钱，但就告诉它有10块钱，另外10块被老板藏起来自己用，那它的行为会出问题，全线不准。
这种整体性衍生出来的两个要求是实时反馈和中心决策。
实时反馈说的是，现实情况要实时的反馈给大脑，中心决策是说它要有全局的信息，然后能够根据实时的反馈进行决策。
顺道岔开一点，真达成这种目的，技术上一定是一种双模型结构。人的大脑是这样的。大脑皮层的结构其实是一样的，但因为使用的目的不同而变成了各种功能区，最终还要负责整体的综合。未来企业有机体化后，负责这种整体性处理的大脑估计也是这种模式。
也许底层的技术是一样的，但总是会变成不同的和具体场景相关的功能区比如财务、业务等，大模型干不了这事，但没有这部分输入，大模型自身的能力就释放不出来。类比下，如果你都不知道你自己编程要完成什么任务，大模型再强大也没法给你写出你期许的程序。
Reptile:爬行动物，Primate:灵长类动物，Mammal哺乳动物
在应用环节反倒是冲击不大。
分布和多样化的应用一定是这种整体性之后的应用，要遵守它所带来的一切规则。多样化是在确定的中心规则下的多样化。回到企业的场景，还是拿抖音举例子，抖音规定了分成比例、以及流量分发算法等。你做的好，流量就倾斜就倾斜，否则你就很难起量。用企业一点的话说，就是业务、财务、管理规则变成算法，统一提供服务和约束。灵活度会比较关键，但不展开了。
简单总结下，这种递进关系：边际效能决定虚实世界的依赖倒置，而依赖倒置决定数字和智能优先，智能优先决定万物皆数以及其成本和整体性处理，整体性处理决定实时反馈和中心决策，最后是应用的自由度。
还不是一种可能，至少可以看到三种，这在未来十年最确定的事里有提到，从依赖倒置的视角一样可以看到它们，简单列下：
第一种是外卖小哥模式，特征为活动全透明并被硅基智能所定义。
在当前的管理认知下，这个预计来的最快。在传感器和人工智能算法的进步推动下，做这事的所有技术障碍都已经被扫除，成本越来越低。下面做个简单描述，虽然可能会引起一定不适，但这至少是部分未来，肯定发生。
办公场所从语音到图像百分百数字化。人的行为比如你是不是上班摸鱼，有没有经常看视频，聊天，小红书，睡觉等被全部记录，你工作的表达是不是符合公司规范，是不是做客服的时候情绪不对，是不是回答有错误等全部被统计…
第二种模式是OpenAI模式，特征是强个体靠场域链接，活动自由度高。
电影里面和这个很像的是复仇者联盟，每个人都像钢铁侠一样通过AI获得大幅能力增强，都是个人物，一起搞天天内部怼，但不一起搞又搞不定灭霸。
第三种模式则很像克里人的终极智慧，它纵向切走一部分权责，但保持个体的空间和独立性。
虽然权责范围也是人设定的，但区别于第一种模式，只要设定，所有的人都在它的管理之下。这本质相当于碳基智能向硅基智能让渡一部分权利。潜在意味人类承认自己物种缺陷，需要点帮忙。
依赖倒置其实是名实唯一性的动力源。它会让世界越来越贴近名实唯一。
依赖倒置决定了世界会越来越像现在的互联网世界，而名实唯一在互联网世界里其实已经体现的足够充分。
贴着经济体系边际效能增加的方向发展是没错的，并且不管怎么倒腾在现有的格局下，也肯定会回到这里来。而只要回到这里来，那很可能就会有依赖倒置以及其对应的一系列衍生特征。但最后想说的反倒是，纯粹的经济决定论不总是对的（论语与算盘）。人的大脑里面有两部分一部分是爬行动物脑一部分是哺乳动物脑，如果就是经济，那剩下那部分功能不白进化出来了么！？
有些部分不是不想展开，不点到即止，但展开实在太长了…相关文章参照下面的，未来出书的时候再系统化了：
专栏作家
琢磨事，微信公众号：琢磨事，人人都是产品经理专栏作家。声智科技副总裁。著有《终极复制：人工智能将如何推动社会巨变》、《完美软件开发：方法与逻辑》、《互联网+时代的7个引爆点》等书。
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