對話清華李寧：企業不應把AIGC只當成降本增效的工具，格局可以更大
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出品|本站財經智庫 清華大學經濟管理學院
編輯|楊倩 主編|楊澤宇
《經管訪談錄》是本站財經智庫與清華大學經濟管理學院聯合出品的高端財經訪談節目，匯聚了白重恩等經濟管理領域的知名學者，共同探討經濟管理領域的未來發展之路，爲中國經濟發展建言獻策，爲經濟研究增添活力，爲企業家提供價值座標。
NO.04 對話清華大學經濟管理學院領導力與組織管理系教授、系主任李寧：AI領域核心競爭是在爭什麼？
60S要點速讀：
1、現在很少有一個工作是完全被AI替代掉的，更多的是一種人和AI共存互動的過程。有些企業說，降本增效，十個人的工作是不是兩個人就能做？這種思路比較侷限，它沒有完全發揮AI的能力和作用。
2、生成式AI最開始出圈的時候，大家更多的是拿它來聊天、吟詩作畫等等，但實際上它的本質是一個生產力工具，而不是簡單的娛樂工具。如果我們把它認定爲一個生產力的工具，那它和每個人息息相關。
3、中美在AI方面的差距客觀存在，體現在三個方面：一是底層算力，二是語料方面，三是人才方面的挑戰。
以下爲對話要點精編：
企業用AI來降本增效，這種思路比較侷限
現在很少有一個工作是完全被AI替代掉的，更多的是一種人和AI共存互動的過程。基於這一點，我們和一些企業在溝通的時候也有不同的觀點。有些企業說，降本增效，十個人的工作是不是兩個人就能做了？這種思路比較侷限，它沒有完全發揮AI的能力和作用。我要思考的是，現在還是十個人，有了AI加持之後，能不能做一百個人的事情，能夠拓展現有的業務，或者是能夠找到一些新的增長點？這樣可能會更有價值。
清華李寧：企業用AI來降本增效，這種思路比較侷限（來源：C位觀察）
這種觀點與英偉達CEO黃仁勳的看法不謀而合。他曾說：“我從未見過一家公司在盈利增加後不增加僱員的。"他認爲，隨着公司藉助AI變得更加高效，它們往往會擴大規模並僱傭更多人，而不是減少員工數量。以我們科研團隊爲例，所有人都在全面擁抱AI，但團隊人數一直在不斷增加，因爲可以做的事情更多了。
然而，要充分發揮AI的潛力，企業還需要更深入地思考如何利用數字化轉型帶來的海量數據。當企業數字化轉型之後，員工在工作的場景中會時刻產生出很多數據，比如在線的合作文檔、郵件、會議紀要等。過去我們提出一個觀點，即企業有了這樣的數據，特別是在和人管理的場景當中有了這樣的數據，但並沒有隨之產生合適的管理的洞見。這裡有一個鴻溝——有這麼多的數據，這些數據能幹什麼呢？
業務端數據用得比較好，比如市場預測消費行爲的研究，但在和人相關的領域，絕大多數人都沒有意識到，這裡有很大的潛力。因爲與管理相關的決策也是決策，它也要考慮科學性，怎麼能夠最大化提升創新效率，提升員工主觀的體驗感，這些都是目標。
生成式AI的本質是一個生產力工具，和每個人息息相關
生成式AI是不可阻擋的，必然會造成革命性的影響。生成式AI最開始出圈的時候，大家更多的是拿它來聊天、吟詩作畫等等，但實際上它的本質是一個生產力工具，而不是簡單的娛樂工具。如果我們把它認定爲一個生產力的工具，那它和每個人息息相關。因爲它會影響到組織怎麼來擁抱這個技術，組織現有的流程怎麼調整，對於什麼樣的崗位會造成比較大的衝擊。
清華李寧：AI時代，如何培養人才？（來源：C位觀察）
爲什麼生成式AI被稱爲新的生產力革命，它的出現使得知識創造的邊際成本變得極低。比如，藉助AI，我們可以在很短時間內生成一篇高質量的文案，在短短几分鐘內完成大量富有創意的想法，甚至可以快速生成圖片、視頻和音樂作品。這種效率和創造力的提升，將徹底改變各行各業的運作方式，使知識生產變得前所未有的廉價和高效。
人們對不是完全瞭解的事情，天然地會有一些防備。比如我們和生成式AI的互動，它會涌現出來很多超出預期的事情。我們已經沒有辦法很好地理解它的行爲。過去的AI算法會給你一個很精確的答案，但你每次和ChatGPT互動，互動方式不同，它給你的結果是不一樣的，而且這個結果中會有一些超出你預期的東西。我們就會有一種失控感，因爲不知道它會演化成什麼樣子。
在更深層次來講，如何確定AI有沒有意識？以前這可能是科幻片討論的話題，但在生成式AI出現之後，它已經不再是一個很遙遠的科幻問題，而是變成一個現實討論的問題。
我們做了很多研究，發現它對於一些具體情境的反應，已經很大程度上和人類沒有太大的區別。當然，在訓練的過程中，我們會給AI加一些限制，在一些涉及到很強烈價值觀取向的地方，它沒有辦法完完全全復現人的行爲。
中美在AI方面的差距存在於三方面
清華李寧：中美在AI方面的差距存在於三方面（來源：C位觀察）
中美在AI方面的差距客觀存在，體現在三個方面：一是底層算力，比如英偉達的GPU，包括谷歌自己生成的訓練大模型，它是用自研的TPU。當然國內有華爲昇騰芯片，在這方面正在加速地做一些追趕。
二是上層的語料方面，中文有很多語料，但知識的載體現在絕大多數還是英文。大模型發展到最後，語言本身不是障礙，它只是輸出的形式，因爲最後語言輸出的是英文、法文、德文、中文。核心還是人類知識的語料庫，我們在這方面天然地有一定挑戰。
三是人才方面的挑戰，國外很多AI專業人士、或非常大的公司裡一些從事AI研發的人是華裔或者是中國留學生。我們需要有更好的人才政策的支撐，能夠吸引到更優秀的人，加入到發展AI 的事業當中去。
生成式AI一經問世，就有各種和教育相關的問題，比如學生利用它寫作業或者考試。從深層次來講，在AI時代下，人需要什麼樣的技能？這不是簡單的“禁與不禁”的問題。任何技術出現的時候，都會引發人們對技能的反思。
清華李寧：AI能夠降低不同地區學校之間的教育資源差別（來源：C位觀察）
AI會要求我們開發出一些新的技能，比如程序員的編碼能力，它本身不是一種自然的語言，而是一種機器的語言。現在有很多生成式AI，可以通過自然語言來生成代碼。在這樣的情況下，程序員自己寫代碼的能力還是必要的嗎？這是值得探討的。如果代碼問題被AI解決，程序員可能想的更多的是整個軟件系統的架構和內在的邏輯。那麼，程序員整體架構的能力是不是就會有顯著的提升？
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