黃卓：企業(yè)如何抓住AI時代的機(jī)遇

　　中新經(jīng)緯3月31日電 題：企業(yè)如何抓住AI時代的機(jī)遇

　　作者 黃卓 北大國發(fā)院副院長、數(shù)字金融研究中心常務(wù)副主任

　　自ChatGPT推出以來，AI(人工智能)已成為市場上最熱門的詞匯之一。來自中國的開源大模型DeepSeek的第三個版本發(fā)布后，在國內(nèi)外進(jìn)一步引發(fā)了AI的熱潮，它以較少的參數(shù)和算力，實現(xiàn)了與當(dāng)前頂尖開源甚至閉源大模型相當(dāng)?shù)哪芰Α?/p>

　　越來越多的AI成功案例，引發(fā)了全社會和全行業(yè)對人工智能的廣泛關(guān)注。在此之前，人工智能投資領(lǐng)域曾陷入相對低迷，許多粗放的AI企業(yè)面臨融資困難，原因在于，曾經(jīng)被寄予厚望的元宇宙和自動駕駛兩個方向的發(fā)展不及預(yù)期。如今，巨額資金正在不斷涌入AI領(lǐng)域。

　　AI到底引發(fā)了怎樣的變革？面對超速發(fā)展的AI技術(shù)，企業(yè)應(yīng)該如何擁抱未來？

　　AI時代已經(jīng)到來

　　過去兩年里，各種生成式AI大語言模型在性能上取得了大幅提升，尤其是邏輯推理能力。第一代大模型問世時，其表現(xiàn)尚顯稚嫩，常在數(shù)學(xué)題等任務(wù)中犯低級錯誤。然而，如今的大模型在解決奧數(shù)競賽等難題時，已能取得優(yōu)異成績。甚至在與專家比拼時，也能展現(xiàn)出高度的人類智能。在許多類似于圖靈測試的比賽中，已很難區(qū)分AI與人類的差異。

　　生成式AI在需求側(cè)引發(fā)了一場革命，是以往的人工智能未及之處。它能夠以高效且創(chuàng)造性的方式生成文字、代碼、圖像和視頻等多種內(nèi)容形式，廣泛應(yīng)用于教育、商業(yè)和藝術(shù)創(chuàng)作等多個領(lǐng)域。我們能夠從ChatGPT提供的文字和視頻中獲取靈感和想法，以滿足我們的需求。

　　生成式AI也可以被視為供給側(cè)的革命。通過自然語言的方式，它能夠較為流暢地實現(xiàn)人與機(jī)器之間的對話，使機(jī)器能夠理解人的指令，從而顯著提升人與算法之間的溝通效率和體驗。因此，它對傳統(tǒng)工作方式產(chǎn)生了沖擊。例如以往對機(jī)器的指令需要通過專業(yè)的編程語言來實現(xiàn)，這往往需要依賴專業(yè)的IT人員或電腦工程師。而ChatGPT的出現(xiàn)降低了這一門檻，使得我們能夠以自然語言來指揮機(jī)器完成任務(wù)。當(dāng)然，這對于編程工程師而言并非好消息，許多初級電腦工程師的崗位因此受到威脅。

　　AI時代為企業(yè)帶來了哪些機(jī)遇？

　　AI自身就是一個新的產(chǎn)業(yè)，且這一產(chǎn)業(yè)正處于高速發(fā)展階段。AI涵蓋算力、算法、數(shù)據(jù)、應(yīng)用及人才等多個方面，這些帶來了全新的增量市場，但同時也具有較高的進(jìn)入門檻。例如，要參與到AI大模型的研發(fā)中，可能需要以萬張顯卡為起點，投入數(shù)億美元。

　　AI也驅(qū)動了產(chǎn)品和服務(wù)的創(chuàng)新，即“AI+應(yīng)用”。企業(yè)家們應(yīng)當(dāng)深入思考，AI如何能為自身的產(chǎn)品及客戶創(chuàng)造新的機(jī)遇。此外，通過AI工具來提升企業(yè)經(jīng)營效率與員工工作效率，這便是“AI+人”的機(jī)遇。1973年，管理學(xué)家明茨伯格在《管理工作的本質(zhì)》中展望未來：“未來的工廠僅有兩名員工——一人一犬，人負(fù)責(zé)喂犬，犬的任務(wù)則是阻止人干擾機(jī)器，因為機(jī)器可以勝任一切，無需再受人的打擾�！比缃�，這一場景似乎正逐漸融入我們的生活和工作中。

　　在“AI+應(yīng)用”與“AI+人”的機(jī)遇中，存在兩方面的關(guān)鍵機(jī)會：

　　其一，在需求側(cè)，助力個性化需求得到滿足。隨著收入增長，我們對產(chǎn)品和服務(wù)的個性化需求日益增長。然而，滿足這些需求的成本往往高昂，常需大量人力投入，如游戲與娛樂行業(yè)中的“大片”制作，需眾多技術(shù)人員進(jìn)行設(shè)計與編程；又如情感與陪伴、照料同樣屬于人力密集型。在這些領(lǐng)域，AI展現(xiàn)出巨大潛力。例如，在教育領(lǐng)域，AI正變革著我們的教育與學(xué)習(xí)方式。北京大學(xué)近日發(fā)布通知，針對經(jīng)濟(jì)管理學(xué)教育或數(shù)學(xué)基礎(chǔ)相對薄弱的群體，上線了高等數(shù)學(xué)C的AI學(xué)習(xí)助手與自學(xué)系統(tǒng)，未來或許將減少對數(shù)學(xué)助教的需求，學(xué)生可通過系統(tǒng)提交問題并獲得解題指導(dǎo)。這雖對傳統(tǒng)助教崗位構(gòu)成挑戰(zhàn)，但若系統(tǒng)進(jìn)一步升級，教授們亦需警惕被替代的風(fēng)險。當(dāng)然，在情感與娛樂方面的需求可能較難被替代，因此，教授們或許還需學(xué)會如何把課講得有趣、如何鼓勵學(xué)生并提供陪伴，這些同樣至關(guān)重要。

　　AI在教育、交通(特別是智能駕駛)、醫(yī)療、金融等多個領(lǐng)域正被廣泛應(yīng)用，同時在游戲、影視及陪伴服務(wù)等方面也展現(xiàn)出巨大的潛力。然而，在這些消費需求側(cè)，一個核心問題在于付費意愿。盡管某些需求確實存在，但當(dāng)要求消費者為此付費時，這些需求是否仍然成立，也就是能否構(gòu)成剛需或真需求，值得深入思考。

　　其二，在生產(chǎn)側(cè)，AI同樣孕育著巨大機(jī)遇，特別是在提升人的工作效率方面。在自動辦公和智能制造領(lǐng)域，AI已初步展現(xiàn)出加強(qiáng)團(tuán)隊協(xié)同的潛力。此處的關(guān)鍵在于AI是否能切實帶來效率的提升。由于生產(chǎn)效率的提升可以直接通過經(jīng)濟(jì)效益來衡量，因此，在生產(chǎn)領(lǐng)域，企業(yè)對于能夠提升效率的AI技術(shù)往往具有較強(qiáng)的付費意愿，這更易于轉(zhuǎn)化為真實的市場需求。

　　一個尤為值得關(guān)注的機(jī)會是對創(chuàng)作人群的支持，如設(shè)計師和方案制定者，他們可以從AI技術(shù)中獲益匪淺。此外，智能推薦系統(tǒng)通過深入了解客戶需求并與之互動，能夠精準(zhǔn)推送合適的產(chǎn)品，這也是一個重要的應(yīng)用方向。在智能辦公領(lǐng)域，眾多職場人士已開始嘗試各種AI工具，其中編程人員尤其值得關(guān)注。盡管頗具諷刺意味，但電腦工程師這一行業(yè)很可能率先受到AI的沖擊，他們設(shè)計的ChatGPT等工具最終可能替代部分自身工作。

　　AI與制造業(yè)和工業(yè)的結(jié)合，特別是在智能制造和工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域，蘊(yùn)含著巨大的發(fā)展機(jī)遇。

　　AI在賦能科學(xué)研究方面也發(fā)揮著重要作用，可顯著提升科學(xué)研究的效率。今年的諾貝爾物理學(xué)獎授予了利用AI進(jìn)行科學(xué)研究的項目，這充分證明了AI對科學(xué)研究生產(chǎn)力的巨大提升。

　　企業(yè)應(yīng)如何把握AI時代的機(jī)遇？

　　第一，制定AI戰(zhàn)略。企業(yè)應(yīng)制定與AI相關(guān)的戰(zhàn)略，明確AI在企業(yè)核心戰(zhàn)略中的地位，以及與企業(yè)核心競爭力、未來產(chǎn)品布局和整體發(fā)展目標(biāo)的關(guān)系。這是構(gòu)建AI戰(zhàn)略的關(guān)鍵所在。企業(yè)應(yīng)積極融入AI生態(tài)，構(gòu)建AI合作伙伴網(wǎng)絡(luò)。

　　第二，布局AI與自身產(chǎn)品及服務(wù)的結(jié)合。盡管不必急于推出相關(guān)產(chǎn)品或服務(wù)，但企業(yè)必須思考競爭對手是否已利用AI在這些領(lǐng)域取得優(yōu)勢，從而對自身構(gòu)成威脅或替代。在此過程中，尋找那些能夠真正解決用戶痛點、讓用戶愿意付費的需求，才能帶來創(chuàng)新的用戶體驗和競爭優(yōu)勢。

　　第三，用AI技術(shù)提升經(jīng)營效率。企業(yè)應(yīng)深入思考如何將AI納入企業(yè)或團(tuán)隊的決策流程，并賦能員工。在AI時代，不同員工或項目團(tuán)隊的工作效率將出現(xiàn)更大的差異，這種差異很可能源于他們對AI工具的使用能力。因此，可能會出現(xiàn)一些“超級員工”，即在AI工具的賦能下，少數(shù)幾個人組成的團(tuán)隊就能展現(xiàn)出強(qiáng)大的生產(chǎn)力。企業(yè)需要為這些員工提供發(fā)揮能量的機(jī)制，并接受“超級員工”現(xiàn)象的存在。

　　第四，打造AI與人的組織。企業(yè)需關(guān)注兩個核心特征：人機(jī)協(xié)同、學(xué)習(xí)型組織。人機(jī)協(xié)同可能經(jīng)歷三個階段：賦能階段、共創(chuàng)階段和智能體自主導(dǎo)航階段。在賦能階段，人的決策為主導(dǎo)，但機(jī)器提供輔助，如提供更多信息、處理標(biāo)準(zhǔn)化任務(wù)等。目前，我們大多處于這一階段的早期。共創(chuàng)階段則是人與機(jī)器共同決策，機(jī)器能提供有價值的建議，兩者在決策中的重要性各占50%。到了智能體自主導(dǎo)航階段，人成為指揮者，負(fù)責(zé)提出方向和要求，而具體的執(zhí)行則由智能體完成，此時人負(fù)責(zé)最重要的20%的決策，智能體則負(fù)責(zé)剩余的80%。企業(yè)需根據(jù)人機(jī)協(xié)同的不同階段，在組織架構(gòu)上做出相應(yīng)調(diào)整。在人工智能時代，組織的學(xué)習(xí)力至關(guān)重要。提升員工對AI技術(shù)能力的掌握是提升組織學(xué)習(xí)力的關(guān)鍵。因此，企業(yè)在打造學(xué)習(xí)型組織方面應(yīng)給予更多重視。

　　第五，提升AI領(lǐng)導(dǎo)力。在AI時代，許多新趨勢尚未有足夠的樣本和案例來驗證其規(guī)律性和穩(wěn)定性，因此企業(yè)決策更多依賴于領(lǐng)導(dǎo)者的前瞻性和敏銳認(rèn)知。這種認(rèn)知往往超越科學(xué)的分析體系和數(shù)量化結(jié)果，是領(lǐng)導(dǎo)者基于敏銳洞察力和深刻理解作出的決策。此外，AI戰(zhàn)略的推進(jìn)及其與業(yè)務(wù)的結(jié)合需要充足的資源支持，包括財務(wù)和人力資源等，這些資源的配置很大程度上取決于領(lǐng)導(dǎo)者對AI的認(rèn)知能力。(中新經(jīng)緯APP)

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