中新經緯3月31日電 題:企業如何抓住AI時代的機遇
作者 黃卓 北大國發院副院長、數字金融研究中心常務副主任
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的第三個版本發布后,在國內外進一步引發了AI的熱潮,它以較少的參數和算力,實現了與當前頂尖開源甚至閉源大模型相當的能力。
越來越多的AI成功案例,引發了全社會和全行業對人工智能的廣泛關注。在此之前,人工智能投資領域曾陷入相對低迷,許多粗放的AI企業面臨融資困難,原因在于,曾經被寄予厚望的元宇宙和自動駕駛兩個方向的發展不及預期。如今,巨額資金正在不斷涌入AI領域。
AI到底引發了怎樣的變革?面對超速發展的AI技術,企業應該如何擁抱未來?
AI時代已經到來
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,其表現尚顯稚嫩,常在數學題等任務中犯低級錯誤。然而,如今的大模型在解決奧數競賽等難題時,已能取得優異成績。甚至在與專家比拼時,也能展現出高度的人類智能。在許多類似于圖靈測試的比賽中,已很難區分AI與人類的差異。
生成式AI在需求側引發了一場革命,是以往的人工智能未及之處。它能夠以高效且創造性的方式生成文字、代碼、圖像和視頻等多種內容形式,廣泛應用于教育、商業和藝術創作等多個領域。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的革命。通過自然語言的方式,它能夠較為流暢地實現人與機器之間的對話,使機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,它對傳統工作方式產生了沖擊。例如以往對機器的指令需要通過專業的編程語言來實現,這往往需要依賴專業的IT人員或電腦工程師。而ChatGPT的出現降低了這一門檻,使得我們能夠以自然語言來指揮機器完成任務。當然,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時代為企業帶來了哪些機遇?
AI自身就是一個新的產業,且這一產業正處于高速發展階段。AI涵蓋算力、算法、數據、應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入門檻。例如,要參與到AI大模型的研發中,可能需要以萬張顯卡為起點,投入數億美元。
AI也驅動了產品和服務的創新,即“AI+應用”。企業家們應當深入思考,AI如何能為自身的產品及客戶創造新的機遇。此外,通過AI工具來提升企業經營效率與員工工作效率,這便是“AI+人”的機遇。1973年,管理學家明茨伯格在《管理工作的本質》中展望未來:“未來的工廠僅有兩名員工——一人一犬,人負責喂犬,犬的任務則是阻止人干擾機器,因為機器可以勝任一切,無需再受人的打擾。”如今,這一場景似乎正逐漸融入我們的生活和工作中。
在“AI+應用”與“AI+人”的機遇中,存在兩方面的關鍵機會:
其一,在需求側,助力個性化需求得到滿足。隨著收入增長,我們對產品和服務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,如游戲與娛樂行業中的“大片”制作,需眾多技術人員進行設計與編程;又如情感與陪伴、照料同樣屬于人力密集型。在這些領域,AI展現出巨大潛力。例如,在教育領域,AI正變革著我們的教育與學習方式。北京大學近日發布通知,針對經濟管理學教育或數學基礎相對薄弱的群體,上線了高等數學C的AI學習助手與自學系統,未來或許將減少對數學助教的需求,學生可通過系統提交問題并獲得解題指導。這雖對傳統助教崗位構成挑戰,但若系統進一步升級,教授們亦需警惕被替代的風險。當然,在情感與娛樂方面的需求可能較難被替代,因此,教授們或許還需學會如何把課講得有趣、如何鼓勵學生并提供陪伴,這些同樣至關重要。
AI在教育、交通(特別是智能駕駛)、醫療、金融等多個領域正被廣泛應用,同時在游戲、影視及陪伴服務等方面也展現出巨大的潛力。然而,在這些消費需求側,一個核心問題在于付費意愿。盡管某些需求確實存在,但當要求消費者為此付費時,這些需求是否仍然成立,也就是能否構成剛需或真需求,值得深入思考。
其二,在生產側,AI同樣孕育著巨大機遇,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域,AI已初步展現出加強團隊協同的潛力。此處的關鍵在于AI是否能切實帶來效率的提升。由于生產效率的提升可以直接通過經濟效益來衡量,因此,在生產領域,企業對于能夠提升效率的AI技術往往具有較強的付費意愿,這更易于轉化為真實的市場需求。
一個尤為值得關注的機會是對創作人群的支持,如設計師和方案制定者,他們可以從AI技術中獲益匪淺。此外,智能推薦系統通過深入了解客戶需求并與之互動,能夠精準推送合適的產品,這也是一個重要的應用方向。在智能辦公領域,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注。盡管頗具諷刺意味,但電腦工程師這一行業很可能率先受到AI的沖擊,他們設計的ChatGPT等工具最終可能替代部分自身工作。
AI與制造業和工業的結合,特別是在智能制造和工業機器人領域,蘊含著巨大的發展機遇。
AI在賦能科學研究方面也發揮著重要作用,可顯著提升科學研究的效率。今年的諾貝爾物理學獎授予了利用AI進行科學研究的項目,這充分證明了AI對科學研究生產力的巨大提升。
企業應如何把握AI時代的機遇?
第一,制定AI戰略。企業應制定與AI相關的戰略,明確AI在企業核心戰略中的地位,以及與企業核心競爭力、未來產品布局和整體發展目標的關系。這是構建AI戰略的關鍵所在。企業應積極融入AI生態,構建AI合作伙伴網絡。
第二,布局AI與自身產品及服務的結合。盡管不必急于推出相關產品或服務,但企業必須思考競爭對手是否已利用AI在這些領域取得優勢,從而對自身構成威脅或替代。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,才能帶來創新的用戶體驗和競爭優勢。
第三,用AI技術提升經營效率。企業應深入思考如何將AI納入企業或團隊的決策流程,并賦能員工。在AI時代,不同員工或項目團隊的工作效率將出現更大的差異,這種差異很可能源于他們對AI工具的使用能力。因此,可能會出現一些“超級員工”,即在AI工具的賦能下,少數幾個人組成的團隊就能展現出強大的生產力。企業需要為這些員工提供發揮能量的機制,并接受“超級員工”現象的存在。
第四,打造AI與人的組織。企業需關注兩個核心特征:人機協同、學習型組織。人機協同可能經歷三個階段:賦能階段、共創階段和智能體自主導航階段。在賦能階段,人的決策為主導,但機器提供輔助,如提供更多信息、處理標準化任務等。目前,我們大多處于這一階段的早期。共創階段則是人與機器共同決策,機器能提供有價值的建議,兩者在決策中的重要性各占50%。到了智能體自主導航階段,人成為指揮者,負責提出方向和要求,而具體的執行則由智能體完成,此時人負責最重要的20%的決策,智能體則負責剩余的80%。企業需根據人機協同的不同階段,在組織架構上做出相應調整。在人工智能時代,組織的學習力至關重要。提升員工對AI技術能力的掌握是提升組織學習力的關鍵。因此,企業在打造學習型組織方面應給予更多重視。
第五,提升AI領導力。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律性和穩定性,因此企業決策更多依賴于領導者的前瞻性和敏銳認知。這種認知往往超越科學的分析體系和數量化結果,是領導者基于敏銳洞察力和深刻理解作出的決策。此外,AI戰略的推進及其與業務的結合需要充足的資源支持,包括財務和人力資源等,這些資源的配置很大程度上取決于領導者對AI的認知能力。(中新經緯APP)
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