方躍/文 人工智能（AI）技術(shù)正在快速迭代。春節(jié)前，國(guó)產(chǎn)大模型DeepSeek引發(fā)全球AI行業(yè)關(guān)注，其表現(xiàn)被認(rèn)為可以與更知名競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手OpenAI的最新大型語(yǔ)言模型o1等相媲美。上周，微軟、英偉達(dá)、亞馬遜等美國(guó)云計(jì)算平臺(tái)已接入DeepSeekR1。更重要的是，DeepSeek在大語(yǔ)言模型關(guān)鍵技術(shù)上的創(chuàng)新，加之開(kāi)源，必定吸引其他公司效仿，這將重塑全球AI生態(tài)版圖，有助于企業(yè)將其整合到許多應(yīng)用程序和設(shè)備中，加速AI的落地應(yīng)用。

同樣是2025年1月，OpenAI推出名為Operator的代理（Agent），自動(dòng)使用計(jì)算機(jī)為人類(lèi)執(zhí)行如預(yù)訂餐廳或查看航班選項(xiàng)等工作。2月3日，OpenAI又推出名為DeepResearch的全新工具。DeepResearch由OpenAI的o3推理模型提供支持，在短短幾分鐘內(nèi)，DeepResearch就可以生成人類(lèi)需要數(shù)十小時(shí)才能完成的報(bào)告。OpenAI稱，該工具代表著向開(kāi)發(fā)與（或超過(guò)）人類(lèi)性能相匹配的通用人工智能（AGI）的總體目標(biāo)邁出了重要一步。

AI不僅是加速信息流動(dòng)的工具，更是具備自主決策能力的智能體，正將技術(shù)的角色從信息傳遞者轉(zhuǎn)變?yōu)椤八伎颊摺焙汀皥?zhí)行者”，推動(dòng)機(jī)器從“快思考”向“慢思考”演進(jìn)。但AI也有可能讓人類(lèi)對(duì)其產(chǎn)生依賴，加劇互聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)的“上癮”行為，使人類(lèi)面臨喪失自主性、創(chuàng)造性和判斷力的危險(xiǎn)。

進(jìn)入2025年，企業(yè)AI轉(zhuǎn)型也在加速，企業(yè)面臨尋找和實(shí)現(xiàn)AI價(jià)值的挑戰(zhàn)。AI變革蘊(yùn)藏著巨大的潛力，其顛覆性遠(yuǎn)超互聯(lián)網(wǎng)。但企業(yè)家必須清楚地認(rèn)識(shí)到，AI帶來(lái)的不僅是生產(chǎn)效率的提升和更多的創(chuàng)新機(jī)會(huì)，AI必將重塑勞動(dòng)力市場(chǎng)、生產(chǎn)力格局和管理者的角色，有可能進(jìn)一步增強(qiáng)資本和技術(shù)的權(quán)力，并帶來(lái)能源消耗大量上升的擔(dān)心。

無(wú)處不在的AI　

過(guò)去的2024年，AI正在從靜態(tài)輸出轉(zhuǎn)向跨文本、語(yǔ)音和視覺(jué)輸入的動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)交互。我們相信，2025年是AI應(yīng)用落地實(shí)現(xiàn)價(jià)值的關(guān)鍵一年。

AI正全面滲透到企業(yè)的運(yùn)營(yíng)、產(chǎn)品和服務(wù)中。從生產(chǎn)制造到金融服務(wù)，從供應(yīng)鏈管理到消費(fèi)者終端，AI將成為推動(dòng)產(chǎn)品創(chuàng)新、提高生產(chǎn)力、增強(qiáng)決策能力并重新定義客戶互動(dòng)的核心動(dòng)力。

在剛結(jié)束的CES（國(guó)際消費(fèi)類(lèi)電子產(chǎn)品展覽會(huì)）展上，“端側(cè)AI”成為行業(yè)共識(shí)。該技術(shù)通過(guò)在本地設(shè)備，如智能手機(jī)、智能汽車(chē)、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備等運(yùn)行AI算法，擺脫對(duì)云端的依賴，以更低成本、更快響應(yīng)、更強(qiáng)隱私保護(hù)和卓越的交互體驗(yàn)，重塑企業(yè)的產(chǎn)品與服務(wù)模式。例如，寶馬新車(chē)型搭載“端側(cè)AI”，實(shí)現(xiàn)本地駕駛分析與導(dǎo)航優(yōu)化；Ray-BanMeta智能眼鏡則利用多模態(tài)感知和實(shí)時(shí)交互，將增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)廣泛應(yīng)用于消費(fèi)、教育和專業(yè)領(lǐng)域。

同時(shí)，AI正突破企業(yè)決策的傳統(tǒng)局限，過(guò)去依賴直覺(jué)與經(jīng)驗(yàn)的模式正在被更智能高效的方式取代。微軟利用生成式AI優(yōu)化硬件供應(yīng)，依托大語(yǔ)言模型（LLM）自動(dòng)預(yù)測(cè)需求、精準(zhǔn)控成本、調(diào)度物流并應(yīng)對(duì)突發(fā)情況，顯著提升供應(yīng)鏈靈活性和抗風(fēng)險(xiǎn)能力。

金融業(yè)正加速擁抱AI。高盛利用AI革新投行業(yè)務(wù)，將IPO招股書(shū)的起草時(shí)間從2周縮短至數(shù)分鐘，完成95%的工作量（剩余5%的環(huán)節(jié)仍需人工參與，完全替代尚需時(shí)日）。此外，其“投資銀行副駕駛”工具深度挖掘歷史數(shù)據(jù)，為客戶提供精準(zhǔn)投資建議，助力銀行家在復(fù)雜市場(chǎng)中做出前瞻決策。

科技巨頭也在加快布局。微軟成立“CoreAI-PlatformandTools”部門(mén)，整合內(nèi)部資源，打造端到端的Copilot與AI技術(shù)堆棧，賦能企業(yè)開(kāi)發(fā)和運(yùn)行智能體應(yīng)用。特斯拉CEO埃隆·馬斯克預(yù)測(cè)，未來(lái)3至5年，AI將勝任幾乎所有認(rèn)知任務(wù)，推動(dòng)機(jī)器人廣泛普及，徹底改變企業(yè)運(yùn)營(yíng)，重塑全球勞動(dòng)力市場(chǎng)。

企業(yè)AI轉(zhuǎn)型

企業(yè)AI轉(zhuǎn)型正處于“AI-in-ALL”的不同發(fā)展階段。

狀態(tài)A的企業(yè)處于觀望與學(xué)習(xí)階段，關(guān)注AI發(fā)展趨勢(shì)，評(píng)估其潛在價(jià)值。

狀態(tài)B的企業(yè)，其部分員工自發(fā)使用AI提升個(gè)人效率，內(nèi)部開(kāi)始試點(diǎn)AI賦能，以優(yōu)化運(yùn)營(yíng)流程為核心。預(yù)計(jì)到2025年，企業(yè)將持續(xù)試驗(yàn)，探索AI如何深度融入業(yè)務(wù)。目前，大量的AI應(yīng)用（產(chǎn)品和服務(wù)）集中在這個(gè)方向。

對(duì)狀態(tài)C的企業(yè)來(lái)說(shuō)，AI已逐步嵌入企業(yè)產(chǎn)品與服務(wù)，增強(qiáng)客戶體驗(yàn)，提供個(gè)性化、智能化產(chǎn)品，形成差異化競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。AI正推動(dòng)產(chǎn)品創(chuàng)新與用戶體驗(yàn)升級(jí)。

狀態(tài)D的企業(yè)已實(shí)現(xiàn)AI在內(nèi)部運(yùn)營(yíng)與外部服務(wù)的深度融合，布局“AIinALL”，全面推動(dòng)“流程/產(chǎn)品/服務(wù)+AI”模式。

沃頓商學(xué)院最新研究顯示，2024年全球大型企業(yè)每周使用生成式AI的比例已從2023年的37%躍升至72%，AI正加速與企業(yè)流程、產(chǎn)品和服務(wù)的深度融合。相比之下，國(guó)內(nèi)企業(yè)在AI落地應(yīng)用推進(jìn)上仍具有很大提升空間。

企業(yè)在規(guī)劃AI轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略時(shí)，需結(jié)合自身情況，從兩個(gè)關(guān)鍵維度進(jìn)行分析：AI所能帶來(lái)的潛在價(jià)值以及AI實(shí)施落地的可行性。“AI-in-ALL”轉(zhuǎn)型中的企業(yè)，可按這兩個(gè)維度梳理主要核心業(yè)務(wù)，以優(yōu)先實(shí)施潛在價(jià)值高及可實(shí)施性強(qiáng)的項(xiàng)目。

在這一轉(zhuǎn)型過(guò)程中，企業(yè)的AI戰(zhàn)略路徑通常呈現(xiàn)出兩種不同模式或階段：“AI-in-ALL”即“產(chǎn)業(yè)+AI”，在現(xiàn)有業(yè)務(wù)框架內(nèi)逐步嵌入AI，優(yōu)化流程、提升效率；“ALL-in-AI”即“AI+產(chǎn)業(yè)”，以AI為核心重塑企業(yè)組織、運(yùn)營(yíng)模式與商業(yè)邏輯，實(shí)現(xiàn)全新增長(zhǎng)與價(jià)值創(chuàng)造。

AI轉(zhuǎn)型的目標(biāo)不應(yīng)局限于降本增效。當(dāng)AI成為標(biāo)配，僅將其作為工具，企業(yè)將難以形成持續(xù)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，唯有深度整合至業(yè)務(wù)戰(zhàn)略，才能釋放AI真正的潛力。

圍繞大型語(yǔ)言模型可能帶來(lái)的價(jià)值有很多討論，但AI的商業(yè)模式?jīng)Q定了其成功與失敗。企業(yè)需通過(guò)“動(dòng)手”實(shí)踐，方能獲得寶貴的見(jiàn)解，避免隱藏的陷阱，并在業(yè)務(wù)一線先驅(qū)的指導(dǎo)下朝著AI目標(biāo)邁進(jìn)。

在AI產(chǎn)品與服務(wù)方面，企業(yè)需關(guān)注其長(zhǎng)期實(shí)際價(jià)值。沃頓商學(xué)院的研究表明，具備共情能力的AI聊天機(jī)器人可在短時(shí)間內(nèi)緩解用戶孤獨(dú)感，甚至媲美人際交流。然而，長(zhǎng)期依賴AI可能削弱人類(lèi)真實(shí)的社交能力。因此，企業(yè)在推廣AI時(shí)，需要平衡短期價(jià)值與長(zhǎng)期社會(huì)影響，確保在提升用戶福祉的同時(shí)，又不取代人類(lèi)社交的本質(zhì)需求。

與此同時(shí)，企業(yè)IT將從應(yīng)用程序架構(gòu)走向AI代理和數(shù)據(jù)架構(gòu)。技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者如何組織和管理團(tuán)隊(duì)、人才、IT架構(gòu)和成本，可能會(huì)因生成式AI而發(fā)生巨大變化。

在AI時(shí)代，IT架構(gòu)會(huì)發(fā)生很大變化，從傳統(tǒng)以應(yīng)用程序?yàn)橹行难葑優(yōu)槎郃gent架構(gòu)。技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者負(fù)責(zé)“領(lǐng)導(dǎo)”成百上千個(gè)不同的Agents。這些Agents可以相互通信并與外部世界交互，以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜目標(biāo)。例如，一組Agents可能會(huì)與庫(kù)存、供應(yīng)鏈和智能分析進(jìn)行交互，自動(dòng)監(jiān)控庫(kù)存水平，在需要時(shí)生成采購(gòu)訂單并將其發(fā)送給相關(guān)供應(yīng)商，實(shí)現(xiàn)無(wú)需人工參與的智能集成、決策和協(xié)同系統(tǒng)。

另外，AI技術(shù)的不斷發(fā)展也會(huì)對(duì)企業(yè)管理和工業(yè)軟件市場(chǎng)產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。近期，SAP已經(jīng)宣布將DeepSeek大模型集成到SAP的ERP軟件中，一些有能力和需求的企業(yè)也會(huì)利用AI大模型自研，如CRM和人力資源等軟件，勢(shì)必導(dǎo)致AI時(shí)代的SAAS軟件市場(chǎng)將更加智能和多元化。

在AI轉(zhuǎn)型過(guò)程中，企業(yè)還需應(yīng)對(duì)兩大不確定性：技術(shù)發(fā)展不確定性和業(yè)務(wù)價(jià)值的不確定性。

AI技術(shù)快速演進(jìn)，邊界模糊，行業(yè)觀點(diǎn)分歧，企業(yè)難以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)其未來(lái)趨勢(shì)。管理者需保持敏銳洞察，制定靈活策略，避免盲目跟風(fēng)或錯(cuò)失機(jī)遇。

AI對(duì)業(yè)務(wù)的實(shí)際影響尚不明朗，缺乏長(zhǎng)期數(shù)據(jù)支撐，企業(yè)需選擇合適的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，通過(guò)小規(guī)模試點(diǎn)，從“AI-in-ALL”開(kāi)始，逐步驗(yàn)證其商業(yè)價(jià)值，確保投入的有效性。

盡管AI應(yīng)用正在加速推進(jìn)，但高昂成本與數(shù)據(jù)局限仍是長(zhǎng)期挑戰(zhàn)。市場(chǎng)由少數(shù)巨頭主導(dǎo)，有可能導(dǎo)致AI成本難以大幅降低。同時(shí)，AI依賴人類(lèi)已有知識(shí)，隨著數(shù)據(jù)消耗，模型性能或?qū)⑾陆?，影響長(zhǎng)期價(jià)值。企業(yè)需權(quán)衡成本與收益，確保技術(shù)可持續(xù)應(yīng)用。

在AI戰(zhàn)略實(shí)施過(guò)程中，企業(yè)還面臨以下關(guān)鍵挑戰(zhàn)。

戰(zhàn)略目標(biāo)不明確，資源配置分散。缺乏清晰目標(biāo)，資源投入分散，優(yōu)先級(jí)不明，導(dǎo)致難以形成可持續(xù)增長(zhǎng)路徑。技術(shù)與業(yè)務(wù)需求脫節(jié)，過(guò)度關(guān)注技術(shù)而忽視核心業(yè)務(wù)需求，導(dǎo)致AI解決方案難以滿足實(shí)際痛點(diǎn)，影響商業(yè)價(jià)值。對(duì)AI創(chuàng)新期待過(guò)高，AI在增量創(chuàng)新方面表現(xiàn)突出，但顛覆性創(chuàng)新作用尚不明確，過(guò)去一年仍缺乏讓人眼前一亮的突破性應(yīng)用。數(shù)字化成熟度不足，數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象嚴(yán)重，質(zhì)量參差不齊，傳統(tǒng)IT架構(gòu)難以支撐AI算力需求，影響部署效果。組織文化與執(zhí)行力不足，內(nèi)部對(duì)AI變革存在抗拒，團(tuán)隊(duì)協(xié)作不暢，流程優(yōu)化滯后，高層與基層認(rèn)知差異影響戰(zhàn)略落地等。

同任何變革一樣，AI轉(zhuǎn)型同樣是“一把手工程”，最重要的是前瞻性與變革意愿。我們這里請(qǐng)企業(yè)高管特別關(guān)注以下幾方面：

1、增長(zhǎng)驅(qū)動(dòng)與運(yùn)營(yíng)融合：高管們面臨著越來(lái)越大的壓力，他們需要證明AI投資的有形投資回報(bào)率。企業(yè)需以市場(chǎng)和競(jìng)爭(zhēng)為導(dǎo)向，精準(zhǔn)契合客戶需求，使AI深度嵌入核心業(yè)務(wù)，優(yōu)化流程、提升體驗(yàn)、驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策能力可助力企業(yè)在快速變化的環(huán)境中保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

2、生態(tài)協(xié)同與戰(zhàn)略拓展：雖然生成式AI具有巨大的潛力，但許多領(lǐng)導(dǎo)者難以理解它如何與現(xiàn)有業(yè)務(wù)模型集成、影響價(jià)值鏈并影響財(cái)務(wù)結(jié)果。企業(yè)需通過(guò)與技術(shù)和供應(yīng)鏈合作伙伴協(xié)作，快速?gòu)浹a(bǔ)短板，借助行業(yè)生態(tài)拓展業(yè)務(wù)邊界，實(shí)現(xiàn)差異化競(jìng)爭(zhēng)。AI賦能供應(yīng)鏈管理，助力資源優(yōu)化，確保戰(zhàn)略可持續(xù)性。

3、重視企業(yè)知識(shí)創(chuàng)新體系的搭建：AI可為企業(yè)提供超越人類(lèi)認(rèn)知邊界的知識(shí)創(chuàng)新，通過(guò)知識(shí)顆粒度解構(gòu)（深度學(xué)習(xí)）、知識(shí)流程自動(dòng)化（文檔智能處理）、產(chǎn)品研發(fā)加速（如藥物發(fā)現(xiàn)）和運(yùn)營(yíng)流程優(yōu)化（缺陷檢測(cè)），顯著提升效率并降低成本。當(dāng)前AI仍處于輔助地位，人類(lèi)在創(chuàng)意生成、知識(shí)融合與戰(zhàn)略決策中保持主導(dǎo)性，形成“人類(lèi)需求牽引+AI能力支撐”的創(chuàng)新范式。企業(yè)需將AI嵌入戰(zhàn)略掃描、客戶洞察、產(chǎn)品研發(fā)等環(huán)節(jié)，構(gòu)建人機(jī)協(xié)同的新型知識(shí)創(chuàng)新體系。

4、創(chuàng)新型組織與文化：推動(dòng)創(chuàng)新與增長(zhǎng)導(dǎo)向的文化，強(qiáng)化跨部門(mén)協(xié)作，打破信息孤島，確保AI戰(zhàn)略順利落地，實(shí)現(xiàn)高效協(xié)同與敏捷響應(yīng)。企業(yè)必須明確，AI不僅是一種工具，更是全新收入來(lái)源的催化劑。企業(yè)需大力探索如何使用AI創(chuàng)建創(chuàng)新產(chǎn)品，如何重塑傳統(tǒng)業(yè)務(wù)模式并為戰(zhàn)略增長(zhǎng)創(chuàng)造新的機(jī)會(huì)。

5、負(fù)責(zé)任的AI治理：這是AI應(yīng)用面臨的一個(gè)普遍問(wèn)題。平衡AI的變革力量與必要的保障措施是實(shí)現(xiàn)廣泛社會(huì)效益的關(guān)鍵，領(lǐng)導(dǎo)者必須探索制定指導(dǎo)方針的策略，以實(shí)現(xiàn)增長(zhǎng)、管理風(fēng)險(xiǎn)并為每個(gè)人釋放AI的潛力。企業(yè)需建立完善的AI治理框架，確保技術(shù)合規(guī)、減少偏見(jiàn)，維護(hù)透明度與公平性，提升信譽(yù)與社會(huì)責(zé)任，通過(guò)不斷實(shí)踐，探索如何推動(dòng)負(fù)責(zé)任AI的部署。

6、以人為本的AI管理：AI提升效率的同時(shí)，也帶來(lái)員工自主權(quán)的挑戰(zhàn)。企業(yè)需要不斷探索重新培訓(xùn)員工、培養(yǎng)AI素養(yǎng)、管理變革以及鼓勵(lì)人類(lèi)與AI之間團(tuán)隊(duì)合作所需的新方法。

7、AI領(lǐng)導(dǎo)力與人才布局：設(shè)立首席AI官（CAIO），推動(dòng)AI與業(yè)務(wù)深度融合，培養(yǎng)復(fù)合型人才，確保技術(shù)在企業(yè)各層級(jí)高效應(yīng)用，助力AI驅(qū)動(dòng)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。

8、AI轉(zhuǎn)型是系統(tǒng)工程，需循序漸進(jìn)：AI的潛力釋放需要時(shí)間，企業(yè)需同步推進(jìn)軟件開(kāi)發(fā)、人員培訓(xùn)及變革管理。

過(guò)去近20年，企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中獲得的經(jīng)驗(yàn)和交過(guò)的學(xué)費(fèi)，對(duì)今天的AI轉(zhuǎn)型非常寶貴。如果不重視業(yè)務(wù)與技術(shù)的結(jié)合以及組織與文化的變革，結(jié)論必然是，“舊組織+新技術(shù)=昂貴的舊組織”。

中國(guó)不少企業(yè)曾是互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的顛覆者，但AI正在重構(gòu)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代形成的商業(yè)模式和競(jìng)爭(zhēng)邏輯。若無(wú)法跟上AI浪潮，這些企業(yè)可能在未來(lái)幾年淪為“傳統(tǒng)企業(yè)”。

擁抱AI

在技術(shù)變革面前，我們總是本能地抗拒那些可能顛覆既定秩序的力量。

AI的不透明性、情感缺失，以及對(duì)人類(lèi)主觀判斷的挑戰(zhàn)，使其在社會(huì)中引發(fā)廣泛的不信任。過(guò)去2年，AI的快速發(fā)展加劇了這一不安。技術(shù)性失業(yè)的烏云籠罩，人們擔(dān)心AI取代人類(lèi)角色、削弱個(gè)人價(jià)值。抵觸也源于利益格局的重塑，AI正在沖擊傳統(tǒng)職業(yè)，威脅既得利益，導(dǎo)致部分群體的排斥。

然而歷史證明，技術(shù)進(jìn)步不可逆，恐懼與抵制無(wú)法阻止AI融入社會(huì)。我們需要跳出“人機(jī)對(duì)抗”的思維定式。我們需要認(rèn)識(shí)到：AI是效率機(jī)器，可以不斷提升效率；人是非效率機(jī)器，人類(lèi)必須保持自主性、創(chuàng)造性和判斷力，由于自主性、創(chuàng)造性和判斷力的非標(biāo)屬性，必然是低效的，兩者衡量的標(biāo)準(zhǔn)不同。只有聚焦人與AI的合理分工，探索優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，才能在AI時(shí)代實(shí)現(xiàn)共生協(xié)作。

我們?cè)俅翁崾酒髽I(yè)和員工，僅將AI視為工具，只能帶來(lái)某些工作崗位短暫的穩(wěn)定。如曾經(jīng)依賴人工調(diào)整的提示詞工程，如今AI已實(shí)現(xiàn)自主優(yōu)化，這有可能導(dǎo)致相關(guān)崗位失去競(jìng)爭(zhēng)力。

盡管企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者對(duì)AI寄予厚望，員工的猶豫與技能不足，已成為轉(zhuǎn)型從“AI-in-ALL”走向“ALL-in-AI”的障礙。AI的大規(guī)模成功落地應(yīng)用有賴于員工的動(dòng)機(jī)、能力與外部支持。企業(yè)需提供清晰的應(yīng)用場(chǎng)景，結(jié)合培訓(xùn)與激勵(lì)機(jī)制，幫助員工將AI視為協(xié)作者，而非競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。同時(shí)，降低技術(shù)使用門(mén)檻，激發(fā)員工主動(dòng)探索，使其從被動(dòng)接受者轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)創(chuàng)造者。我們必須避免這樣的場(chǎng)景發(fā)生：AI成為大規(guī)模替代人類(lèi)員工的效率工具，同時(shí)，將企業(yè)變?yōu)橛蓹C(jī)器人嚴(yán)控監(jiān)管、幫助資本“無(wú)限降低”生產(chǎn)成本的工作場(chǎng)所。

AI的快速發(fā)展帶來(lái)了前所未有的機(jī)遇，同時(shí)也伴隨倫理與環(huán)境挑戰(zhàn)。專注于人工智能與社會(huì)影響研究的賓夕法尼亞大學(xué)沃頓商學(xué)院高級(jí)研究員康妮莉婭·沃爾瑟（CorneliaWalther）就提出“公益AI”（ProsocialAI）概念，強(qiáng)調(diào)AI應(yīng)超越商業(yè)目標(biāo)，致力于社會(huì)福祉，實(shí)現(xiàn)技術(shù)與社會(huì)的和諧共生。

公益AI的四大原則，確保技術(shù)真正造福社會(huì)。其中包括定制化，AI應(yīng)因地制宜，滿足特定社會(huì)需求，如改善農(nóng)村醫(yī)療可及性；多樣化訓(xùn)練，確保訓(xùn)練數(shù)據(jù)覆蓋多元群體，減少偏見(jiàn)，提高決策公平性；嚴(yán)格測(cè)試，通過(guò)倫理審查和壓力測(cè)試，確保AI符合社會(huì)價(jià)值觀，降低風(fēng)險(xiǎn)；精準(zhǔn)聚焦，聚焦可衡量的社會(huì)問(wèn)題，如碳減排、教育公平，以實(shí)現(xiàn)最大社會(huì)效益。

推動(dòng)公益AI，企業(yè)需遵循六大路徑，實(shí)現(xiàn)技術(shù)長(zhǎng)期價(jià)值。其中包括社會(huì)影響，將社會(huì)與環(huán)境目標(biāo)納入企業(yè)成功標(biāo)準(zhǔn)，如英偉達(dá)助力可再生能源優(yōu)化；優(yōu)化運(yùn)營(yíng)，谷歌DeepMind借助AI降低數(shù)據(jù)中心能耗，助力綠色發(fā)展；協(xié)作創(chuàng)新，微軟推動(dòng)AI在危機(jī)管理與救援中的應(yīng)用；包容性設(shè)計(jì)，采用多樣化數(shù)據(jù)，確保AI公平性，避免歧視性偏見(jiàn)；責(zé)任機(jī)制，Salesforce通過(guò)定期倫理審計(jì)，提升AI透明度和信任度；長(zhǎng)期價(jià)值，聯(lián)合利華等企業(yè)利用AI優(yōu)化供應(yīng)鏈，兼顧商業(yè)與環(huán)境效益。

我們相信，公益AI將成為引領(lǐng)企業(yè)和社會(huì)邁向可持續(xù)未來(lái)的重要趨勢(shì)。企業(yè)需堅(jiān)持倫理原則，確保AI惠及大眾，促成技術(shù)與人類(lèi)的良性互動(dòng)。隨著技術(shù)的發(fā)展，AI的高能耗正在加劇資源壓力，同時(shí)也擴(kuò)大了技術(shù)鴻溝，加深社會(huì)不平等等問(wèn)題。為實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，企業(yè)需優(yōu)化AI能效，將綠色發(fā)展納入戰(zhàn)略規(guī)劃，確保技術(shù)進(jìn)步與環(huán)境責(zé)任并行。

AI的快速發(fā)展正深刻重塑企業(yè)與個(gè)人的思維模式和決策方式。然而，過(guò)度依賴AI可能削弱人類(lèi)的批判性思維和自主判斷，使人們?cè)诩夹g(shù)裹挾下喪失主動(dòng)性。要在AI時(shí)代保持競(jìng)爭(zhēng)力，企業(yè)和個(gè)人需理性看待AI的優(yōu)勢(shì)與局限，避免盲目信任，同時(shí)承擔(dān)相應(yīng)的倫理責(zé)任，確保AI真正賦能人類(lèi)，而非取而代之。企業(yè)應(yīng)堅(jiān)持公平、透明和包容的價(jià)值導(dǎo)向，而非片面追求效率最大化。

在AI驅(qū)動(dòng)的商業(yè)環(huán)境中，人類(lèi)角色正從執(zhí)行者轉(zhuǎn)向戰(zhàn)略引領(lǐng)者。培養(yǎng)AI素養(yǎng)至關(guān)重要，個(gè)人和組織應(yīng)認(rèn)識(shí)自身認(rèn)知局限，掌握基本AI知識(shí)，以做出更理性、前瞻的決策。AI雖在信息處理和分析以及流程自動(dòng)化等方面具有優(yōu)勢(shì)，但決定企業(yè)未來(lái)的依然是人類(lèi)的戰(zhàn)略遠(yuǎn)見(jiàn)、創(chuàng)新能力與價(jià)值判斷。

企業(yè)在擁抱AI時(shí)，需明確其定位——未來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)將屬于那些深度融合AI與人類(lèi)智慧，構(gòu)建“人機(jī)共生”模式，并能快速調(diào)整自己，開(kāi)發(fā)可持續(xù)的商業(yè)模式，把握風(fēng)險(xiǎn)，在價(jià)值創(chuàng)新上持續(xù)引領(lǐng)行業(yè)的企業(yè)。

（作者系中歐國(guó)際工商學(xué)院億緯鋰能經(jīng)濟(jì)學(xué)與決策科學(xué)教席教授、中歐AI與管理創(chuàng)新研究中心主任）