最近，一家知名銀行的CEO給我打電話，討論了生成式AI的前景。我們最初會(huì)通過(guò)各種場(chǎng)景改善欺詐檢測(cè)和客戶服務(wù)，但隨著最近一系列新聞的不斷發(fā)布，很明顯他有更大野心。和許多行業(yè)一樣，銀行業(yè)也存在勞動(dòng)力問(wèn)題：對(duì)熟練員工的需求，與愿意回到辦公室并遵守疫情前規(guī)則的工人供應(yīng)之間存在著差距。

他認(rèn)為生成式AI也許能解決這個(gè)問(wèn)題。這些新工具可以通過(guò)自動(dòng)化降本增效，但它們是否也能解決人才短缺問(wèn)題？簡(jiǎn)單地說(shuō)：AI多久能取代人類員工？

這個(gè)對(duì)話呼應(yīng)了去年11月以來(lái)我與許多企業(yè)高管的談話，這些高管來(lái)自保險(xiǎn)、制造、制藥，甚至好萊塢的電影公司——他們的編劇和演員現(xiàn)在正在罷工。他們都想知道如何用更少的人力資源創(chuàng)造更大價(jià)值。這么問(wèn)是因?yàn)椋ツ昵锾霴penAI開發(fā)的聊天機(jī)器人ChatGPT突然走紅，展示了AI自主生成電子郵件、論文、食譜、財(cái)務(wù)報(bào)告、文章和想法的能力。高盛估計(jì)，在未來(lái)十年內(nèi)，3億工作崗位將會(huì)被淘汰或大量減少。

動(dòng)蕩開始出現(xiàn)?！疤崾竟こ處煛保╬rompt engineers），即要求ChatGPT等系統(tǒng)生成內(nèi)容的人，這一職位的發(fā)布上提供了30萬(wàn)美元或更高的年薪。OpenAI的GPT-4通過(guò)了美國(guó)律師執(zhí)照考試，并暗示了在不久的將來(lái)，我們可能就不需要律師來(lái)處理交易工作了。事實(shí)上，沃爾瑪正在制作一個(gè)生成式AI系統(tǒng)的原型（與OpenAI無(wú)關(guān)）來(lái)制定部分供應(yīng)商合同；另一方面，75%的合同律師和采購(gòu)人員表示，比起人類同行，他們現(xiàn)在更喜歡與AI談判。谷歌的Med-PaLM 2是一種專門訓(xùn)練醫(yī)學(xué)知識(shí)的模型，現(xiàn)在正以醫(yī)生的專家水平回答醫(yī)學(xué)檢查問(wèn)題。2023年夏天，合作伙伴將開始測(cè)試可以查看X光并自動(dòng)撰寫乳腺X光檢查報(bào)告的應(yīng)用程序，且無(wú)需人類醫(yī)生參與。

這一領(lǐng)域的發(fā)展速度驚人，難怪這么多高管得出了同樣結(jié)論：短短幾年內(nèi)，強(qiáng)大的AI系統(tǒng)將在與人類勞動(dòng)力相同（甚至更高）的水平上執(zhí)行認(rèn)知工作。受到AI可能性的誘惑，擔(dān)憂尋找和留住合格員工，并因最近的市場(chǎng)調(diào)整或未達(dá)到分析師預(yù)期而感到不自信，商業(yè)領(lǐng)袖們?cè)O(shè)想，未來(lái)的工作場(chǎng)所中不會(huì)有今天這么多人。在我看來(lái)，這是一個(gè)巨大誤判。

首先，現(xiàn)在想明確預(yù)測(cè)AI的未來(lái)還為時(shí)過(guò)早——特別考慮到生成式AI只是相互關(guān)聯(lián)領(lǐng)域中的一個(gè)小領(lǐng)域，而每個(gè)領(lǐng)域都處于不同的開發(fā)階段。AI將會(huì)以及何時(shí)淘汰哪些工作，還都只是猜測(cè)。對(duì)于一個(gè)AI系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，僅僅執(zhí)行一項(xiàng)任務(wù)是不夠的；其成果必須被證明是值得信賴的，集成到現(xiàn)有工作流程中，并針對(duì)合規(guī)性、風(fēng)險(xiǎn)和監(jiān)管問(wèn)題進(jìn)行了管理。

其次，在技術(shù)帶來(lái)快速顛覆的時(shí)期，領(lǐng)導(dǎo)者會(huì)過(guò)于關(guān)注眼前收益，而不是其價(jià)值網(wǎng)絡(luò)在未來(lái)將如何轉(zhuǎn)變。隨著AI的發(fā)展，它將需要我們?cè)谕耆私馕磥?lái)之前，隨時(shí)重新構(gòu)想整個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域。還記得公共互聯(lián)網(wǎng)和網(wǎng)絡(luò)瀏覽器的發(fā)展初期嗎，那時(shí)它們還被視為娛樂(lè)。沒有人能想到這兩個(gè)根本性轉(zhuǎn)變都會(huì)大規(guī)模爆發(fā)。那時(shí)根本無(wú)法預(yù)測(cè)它將如何影響總統(tǒng)選舉或世界上第一批萬(wàn)億美元級(jí)別公司的創(chuàng)建。

可以肯定的是，今天的高管必須在自互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代早期以來(lái)，我見過(guò)的最復(fù)雜的運(yùn)營(yíng)環(huán)境中做出決策。可以理解的是，擔(dān)心錯(cuò)過(guò)下一波技術(shù)浪潮的領(lǐng)導(dǎo)者，正在不知不覺地對(duì)公司的未來(lái)進(jìn)行高風(fēng)險(xiǎn)押注。為應(yīng)對(duì)生成式AI和人力共存、未來(lái)將以未知方式發(fā)展的不確定世界，領(lǐng)導(dǎo)者可以采取以下步驟。

這里有一個(gè)悖論：我們需要把勞動(dòng)力看作是隨著生成式AI發(fā)展，而不是被取代。勞動(dòng)力需要發(fā)展，員工將不得不在多年的時(shí)間里反復(fù)學(xué)習(xí)新技能。領(lǐng)導(dǎo)者必須采取一種新方法，最大限度發(fā)揮組織中AI的潛力，這需要以不同的方式跟蹤AI的關(guān)鍵發(fā)展，用迭代過(guò)程培養(yǎng)出準(zhǔn)備就緒的員工隊(duì)伍，最重要的是，創(chuàng)造有證據(jù)支持的未來(lái)情景，挑戰(zhàn)組織內(nèi)部的傳統(tǒng)思維。

那么領(lǐng)導(dǎo)者可以怎樣應(yīng)對(duì)這個(gè)時(shí)期？

首先，降低對(duì)生成式AI能夠以及將會(huì)為業(yè)務(wù)做什么的期望。從歷史上看，AI經(jīng)歷了幾個(gè)階段，包括突破、資金激增和主流興趣的短暫時(shí)刻，然后是未達(dá)到預(yù)期和資本減持。

1970年，有影響力的計(jì)算機(jī)科學(xué)家、AI的創(chuàng)始人之一馬文·明斯基（Marvin Minsky）告訴《生活》（Life）雜志，通用人工智能——一種認(rèn)知能力與人難分上下的AI——再有三年就會(huì)出現(xiàn)。20世紀(jì)70年代，這種AI所需的計(jì)算能力還不存在，超級(jí)計(jì)算機(jī)大多是理論上的。個(gè)人電腦也是如此。Datapoint2200及其處理器最終成為了我們后來(lái)所知的個(gè)人電腦的重要基礎(chǔ)。明斯基和其同事承諾的宏偉抱負(fù)從未實(shí)現(xiàn)，資金和興趣也至此枯竭。1987年，這種情況再次發(fā)生，計(jì)算機(jī)科學(xué)家和企業(yè)再次對(duì)AI的時(shí)間表做出了大膽承諾，卻依然碰壁。

盡管功能強(qiáng)大，但今天主流的生成式AI工具，ChatGPT、Midjourney、DALL-E 2，還不是完成品。很快，人們就會(huì)對(duì)它們的新穎感到不滿，并意識(shí)到雖然AI可以創(chuàng)建內(nèi)容，但還不足以實(shí)際應(yīng)用。同樣，在醫(yī)學(xué)、氣候和生命科學(xué)領(lǐng)域的特定AI工具方面，現(xiàn)在還處于早期階段。為了讓生成式AI實(shí)現(xiàn)被承諾的奇跡，即規(guī)模和成本效益，要做的工作還有很多。記住，這些工具直到最近都還只是理論上的。

高管需要明確生成式AI今天將在其組織中發(fā)揮的實(shí)際功能。他們還應(yīng)務(wù)實(shí)地看待生成式AI最終將釋放的機(jī)遇和風(fēng)險(xiǎn)，我們才剛踏上一條漫漫長(zhǎng)路。根據(jù)我的觀察，很少有領(lǐng)導(dǎo)者正在制定一個(gè)將今天的運(yùn)營(yíng)與明天的愿景聯(lián)系起來(lái)的現(xiàn)實(shí)戰(zhàn)略，在管理的團(tuán)隊(duì)中進(jìn)行社會(huì)化，相應(yīng)修訂績(jī)效指標(biāo)。

最近，我與一家渴望與生成式AI公司合作的跨國(guó)快消品（CPG）公司的高管見了面。我和他們講了一個(gè)很可能出現(xiàn)的場(chǎng)景：聊天工具回答了顧客幾個(gè)關(guān)于他們偏好和目的的問(wèn)題，并讓線上購(gòu)物車自動(dòng)裝滿了他們一周所需的物品。但是，這個(gè)CPG的品牌沒有出現(xiàn)在購(gòu)物車中——或者即使出現(xiàn)，也不在列表的第一位。正如谷歌和亞馬遜等發(fā)明了新的機(jī)制和規(guī)則優(yōu)化搜索引擎一樣，未來(lái)，跨零售商和購(gòu)物車應(yīng)用程序等平臺(tái)的生成式AI，將為CPG公司帶來(lái)新挑戰(zhàn)，這些公司可能會(huì)處于涉及關(guān)鍵決策的價(jià)值鏈的下游。

其次，評(píng)估公司正在生成哪些數(shù)據(jù)，以及生成式AI現(xiàn)在和將來(lái)會(huì)如何使用這些數(shù)據(jù)。商業(yè)數(shù)據(jù)是無(wú)價(jià)的，因?yàn)橐坏┠Ｐ徒?jīng)過(guò)訓(xùn)練，將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到另一個(gè)系統(tǒng)就可能非常昂貴，技術(shù)上也很麻煩。目前新興的平臺(tái)間很難互相操作，設(shè)計(jì)就是如此。生成式AI平臺(tái)正在演變成圍墻花園，在那里，創(chuàng)造技術(shù)的公司控制著他們生態(tài)系統(tǒng)的各個(gè)方面。最大的AI公司正在爭(zhēng)奪市場(chǎng)份額，以及使他們的模型最具競(jìng)爭(zhēng)力所需的大量數(shù)據(jù)。通過(guò)向公司推銷他們的平臺(tái)，他們希望鎖定它們，與他們的數(shù)據(jù)。

今天AI系統(tǒng)的創(chuàng)建，使用的是一種被稱為強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)制（RHLF）的技術(shù)。本質(zhì)上，AI系統(tǒng)需要持續(xù)的人為反饋，否則就會(huì)有學(xué)習(xí)和記憶錯(cuò)誤信息的風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)據(jù)輸入越多，需要的注釋、標(biāo)簽和訓(xùn)練就越多。今天，在肯尼亞和巴基斯坦等地，這項(xiàng)工作已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化。隨著AI的成熟，對(duì)有專家知識(shí)專家的需求也在出現(xiàn)。我見過(guò)的許多商業(yè)領(lǐng)袖都沒有計(jì)劃未來(lái)包括一個(gè)內(nèi)部RHLF部門，負(fù)責(zé)持續(xù)監(jiān)控、審計(jì)和調(diào)整AI系統(tǒng)和工具。（沒有領(lǐng)導(dǎo)者會(huì)希望看到一個(gè)無(wú)人監(jiān)督的AI系統(tǒng)決定如何自我進(jìn)化。）

即使有訓(xùn)練有素的人參與其中，企業(yè)也必須不斷制定方案，以暴露與生成式AI系統(tǒng)合作的風(fēng)險(xiǎn)，特別是由第三方運(yùn)營(yíng)的系統(tǒng)。因?yàn)锳I系統(tǒng)不是靜態(tài)的；隨著時(shí)間推移，它們正在逐步改進(jìn)。每有一個(gè)新發(fā)展，新的潛在風(fēng)險(xiǎn)和機(jī)遇都會(huì)出現(xiàn)。如果沒有快速淘汰這些預(yù)測(cè)，就不可能提前排除所有潛在的負(fù)面結(jié)果。（現(xiàn)在還無(wú)法建立一個(gè)可以完全準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來(lái)的蒙特卡洛模擬。）相反，應(yīng)該有一個(gè)專門團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)監(jiān)控生成式AI系統(tǒng)的學(xué)習(xí)，以及相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)安全挑戰(zhàn)，他們應(yīng)該開發(fā)簡(jiǎn)短的“假設(shè)”情景，想象可能會(huì)出現(xiàn)的錯(cuò)誤。

同樣，隨著AI的發(fā)展，釋放新增長(zhǎng)的機(jī)會(huì)也會(huì)隨之而來(lái)。這意味著企業(yè)還應(yīng)該有一個(gè)專門的內(nèi)部業(yè)務(wù)開發(fā)團(tuán)隊(duì)，為新興工具提高生產(chǎn)力和效率、促進(jìn)產(chǎn)品開發(fā)、刺激創(chuàng)新等多種方式，開發(fā)近期和長(zhǎng)期情景。

再次，涉及AI時(shí)，領(lǐng)導(dǎo)者的關(guān)注點(diǎn)必須從一線轉(zhuǎn)移到高層。這似乎違反直覺，因?yàn)樵S多人都認(rèn)為生成式AI是降低運(yùn)營(yíng)成本的方法。今天的智能聊天機(jī)器人很快就會(huì)讓位于多模態(tài)系統(tǒng)，這些人工智能可以同時(shí)解決不同問(wèn)題，并實(shí)現(xiàn)不同的目標(biāo)。想象一下，一家財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司中，每個(gè)承保人會(huì)都與AI溝通。最初，承保人可能會(huì)要求AI評(píng)估與保險(xiǎn)財(cái)產(chǎn)相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)；在對(duì)文本進(jìn)行初步分析后，她可能會(huì)要求它使用檢查報(bào)告的圖像或與潛在投保人的音頻訪談來(lái)完善結(jié)果。她可能會(huì)來(lái)回使用不同的數(shù)據(jù)源，直到收到保險(xiǎn)公司和客戶的最佳報(bào)價(jià)。

高效利用多模態(tài)AI的關(guān)鍵在于理解如何以及將什么委托給機(jī)器，這樣人類和AI就可以通過(guò)協(xié)作完成更多工作。然而，委派是專業(yè)人士經(jīng)常遇到的問(wèn)題：要么分配太多，要么分配不足，要么分配的任務(wù)不對(duì)。與多模態(tài)AI一起工作，需要員工掌握委派的藝術(shù)。

一旦員工了解如何正確對(duì)其委派任務(wù)，它將成為組織內(nèi)的力量倍增器。通過(guò)構(gòu)思和模擬新的收入來(lái)源、尋找和獲取新客戶，以及尋求公司整體運(yùn)營(yíng)的各種改進(jìn)，團(tuán)隊(duì)對(duì)于增加公司收入可以有更大雄心。

這預(yù)示著，我們未來(lái)需要一種不同的技能提升方法。大多數(shù)員工不需要學(xué)習(xí)如何編碼或如何編寫基本提示。相反，他們需要學(xué)習(xí)如何利用多模態(tài)AI做更多、更好的工作。可以參考每天被7.5億知識(shí)工作者使用的Excel。這個(gè)軟件包括500多個(gè)功能，但絕大多數(shù)人只會(huì)使用幾十個(gè)，因?yàn)樗麄儾煌耆斫馊绾螌xcel提供的大量功能與日常認(rèn)知任務(wù)匹配起來(lái)。想象一下，未來(lái)，AI，一種更加復(fù)雜的軟件，將會(huì)無(wú)處不在。僅僅因?yàn)樯虡I(yè)領(lǐng)袖過(guò)于狹隘地處理技能提升，留下的效用還會(huì)有多少？

勞動(dòng)力變化是技術(shù)發(fā)展帶來(lái)的不可避免的副作用，領(lǐng)導(dǎo)者需要一種系統(tǒng)化的方式看待組織在生成式AI發(fā)展后的樣子。為此，這個(gè)簡(jiǎn)單的框架可以幫助領(lǐng)導(dǎo)者預(yù)測(cè)勞動(dòng)力需要如何以及何時(shí)進(jìn)行變革，才能發(fā)揮AI的杠桿作用。這里的目標(biāo)不是做出長(zhǎng)期預(yù)測(cè)，而是讓組織在AI不斷進(jìn)化的過(guò)程中做好準(zhǔn)備（見“IDEA框架”圖）。

在這個(gè)充滿變革和不確定的時(shí)期，組織能做的最好的事情，就是有條不紊地規(guī)劃未來(lái)。這就需要我們了解生成式AI的局限和優(yōu)勢(shì)，并采取持續(xù)評(píng)估和改進(jìn)的文化。領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)該抵制減少員工的誘惑，利用戰(zhàn)略遠(yuǎn)見創(chuàng)造未來(lái)。在這個(gè)未來(lái)中，高技能的員工可以利用AI，人類和AI團(tuán)隊(duì)合作會(huì)比各自單獨(dú)工作，有更高的生產(chǎn)力、創(chuàng)造力和效率。