導(dǎo)語(yǔ)

為什么我已經(jīng)使用AI了，但是還沒(méi)有看到生產(chǎn)力的飛躍？AI不同于蒸汽機(jī)等傳統(tǒng)工具，并不能直接帶來(lái)生產(chǎn)力的革命，因?yàn)锳I沒(méi)有特定的目的性，它的能力需要通過(guò)人的智慧來(lái)放大。因此，提升個(gè)體的AI能力是實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)力革命的關(guān)鍵。只有當(dāng)人們能夠有效利用AI工具時(shí)，才能真正釋放AI的全部潛力，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)力的飛躍。

在過(guò)去一年里，生成式人工智能（Generative AI）發(fā)展速度之快，令人矚目。從ChatGPT的推出到GPT-4.0的登場(chǎng)，以及自動(dòng)編程機(jī)器人（Devin）和具有初步模擬真實(shí)物理世界能力的Sora問(wèn)世，標(biāo)志著這一技術(shù)已經(jīng)從實(shí)驗(yàn)室的探索轉(zhuǎn)變?yōu)橛绊懭蚪?jīng)濟(jì)和社會(huì)的核心力量。例如，ChatGPT在短短幾個(gè)月內(nèi)便突破一億用戶(hù)大關(guān)，刷新了互聯(lián)網(wǎng)、個(gè)人電腦甚至智能手機(jī)達(dá)到同等規(guī)模的速度紀(jì)錄。這種前所未有的發(fā)展速度，不僅開(kāi)啟了技術(shù)進(jìn)步的新紀(jì)元，更預(yù)示著一場(chǎng)關(guān)于生產(chǎn)力和創(chuàng)造力革命的來(lái)臨。

對(duì)那些高技能、高教育水平和高收入的知識(shí)型工作者，生成式AI的影響尤為深遠(yuǎn)。根據(jù)麥肯錫的最新報(bào)告，相比于體力勞動(dòng)，AI對(duì)知識(shí)工作的影響更加顯著，律師、醫(yī)生、金融分析師等職業(yè)的人士已經(jīng)體驗(yàn)到AI對(duì)其工作內(nèi)容和職業(yè)道路的重新定義。值得注意的是，受教育及收入水平更高，尤其是收入分布在前20%的精英群體，生成式AI的潛在影響更為深遠(yuǎn)。

這場(chǎng)技術(shù)革命的發(fā)展速度已不再是按年計(jì)算，而是按月甚至按日不斷演進(jìn)。每天醒來(lái)，我們都有可能看到新的技術(shù)突破和應(yīng)用模式。生成式AI的發(fā)展，不僅僅是技術(shù)的進(jìn)步，更是高技能工作的一次深刻洗牌。企業(yè)管理者和決策者要面對(duì)的不僅僅是技術(shù)更新的挑戰(zhàn)，更是現(xiàn)有業(yè)務(wù)模式和人才管理策略全面變革的考驗(yàn)。

本文首先探討人機(jī)融合帶來(lái)的雙向生產(chǎn)力革命，并分析其中的挑戰(zhàn)以及生成式AI的定位。接著，討論如何突破局限，更好地利用生成式AI，以釋放更大的生產(chǎn)力。最后，展望未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。

挑戰(zhàn)：生成式AI的熱潮與冷思考

當(dāng)前生成式AI成為技術(shù)界的熱點(diǎn)話(huà)題。媒體報(bào)道稱(chēng)這種新興技術(shù)將引領(lǐng)未來(lái)的生產(chǎn)力革命；企業(yè)和個(gè)人對(duì)它寄予厚望，期待它能夠改變工作方式，提升效率，乃至重塑整個(gè)行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)格局。?cè)欢?，生成式AI的實(shí)際應(yīng)用還遠(yuǎn)未達(dá)到理論與期望的高度。例如，AI在內(nèi)容創(chuàng)作、數(shù)據(jù)分析和日常管理任務(wù)中展示了巨大的效率提升潛能，然而，當(dāng)深入到具體的工作場(chǎng)景中會(huì)發(fā)現(xiàn)，這種潛能在實(shí)際應(yīng)用中似乎并未完全發(fā)揮出來(lái)。微軟的調(diào)研顯示，雖然絕大多數(shù)使用過(guò)AI的人認(rèn)為它提升了效率，但這種提升主要局限于簡(jiǎn)單的輔助任務(wù)，如會(huì)議總結(jié)、郵件優(yōu)化和日常報(bào)告的自動(dòng)化。目前，多數(shù)企業(yè)的AI應(yīng)用仍處于初級(jí)階段，即集中于輔助性任務(wù)上，這對(duì)提升日常工作效率有一定幫助，但對(duì)企業(yè)核心業(yè)務(wù)和復(fù)雜決策過(guò)程的影響微乎其微。

許多企業(yè)引入AI的嘗試往往是零星、自發(fā)的，并且收效甚微，這不僅因?yàn)槿狈σ粋€(gè)系統(tǒng)的實(shí)施策略，還因?yàn)锳I技術(shù)處理更復(fù)雜核心業(yè)務(wù)的能力尚未達(dá)到預(yù)期。例如，盡管AI能夠快速生成周報(bào)、總結(jié)和潤(rùn)色郵件，但在編寫(xiě)一個(gè)高質(zhì)量的市場(chǎng)策劃方案或上百頁(yè)的投標(biāo)文件等核心任務(wù)上，它的作用很有限。可以用三個(gè)字來(lái)描述這一現(xiàn)象——“不解渴”。現(xiàn)階段，AI更多地是一個(gè)輔助工具，無(wú)法徹底改變業(yè)務(wù)模式和決策過(guò)程。

這種“火熱”與“冰冷”的對(duì)比，讓許多企業(yè)和個(gè)人感到困惑，也使AI技術(shù)的未來(lái)發(fā)展和應(yīng)用充滿(mǎn)不確定性。在理論和實(shí)驗(yàn)室測(cè)試中顯示出驚人能力的AI要有效落地和廣泛應(yīng)用，顯然還需要一個(gè)更長(zhǎng)期的過(guò)程。

定位：生成式AI的獨(dú)特價(jià)值

在討論生成式AI的獨(dú)特性之前，需要先審視人、工具、任務(wù)三者構(gòu)成的關(guān)系框架（見(jiàn)圖1）。?cè)祟?lèi)社會(huì)的發(fā)展可以看作是一個(gè)不斷采用新工具來(lái)解決任務(wù)的演化過(guò)程。從火、青銅器到蒸汽機(jī)、電腦，再到當(dāng)下的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，每一次技術(shù)革命都圍繞這個(gè)基本框架展開(kāi)。生成式AI的出現(xiàn)使這一框架發(fā)生了重大轉(zhuǎn)變，因?yàn)樗粌H僅是一個(gè)工具，而是一種全新的能力，重塑我們解決問(wèn)題的方式，擴(kuò)展人類(lèi)能力的邊界。

生成式AI：從工具到能力的轉(zhuǎn)變

傳統(tǒng)的工具或技術(shù)，如錘子或算法，都是為了解決特定的、預(yù)定義的任務(wù)而存在的，它們的功能和應(yīng)用場(chǎng)景相對(duì)固定，用戶(hù)在使用這些工具時(shí)需要明確其用途。生成式AI打破了這一固有模式，它不僅僅是被動(dòng)地完成用戶(hù)明確指定的任務(wù)，而且能夠在交互中展現(xiàn)出近似人類(lèi)的理解和響應(yīng)能力。這種能力使得生成式AI能夠在未經(jīng)明確編程處理的新場(chǎng)景中發(fā)揮作用，從而超越了傳統(tǒng)工具的功能限制。生成式AI的這一特性體現(xiàn)在其泛化能力上。無(wú)論是內(nèi)容創(chuàng)作、數(shù)據(jù)分析還是決策支持，生成式AI都能根據(jù)不同的輸入和環(huán)境條件，生成富有創(chuàng)造性和適應(yīng)性的輸出。從撰寫(xiě)個(gè)性化的營(yíng)銷(xiāo)文案到編寫(xiě)代碼，再到模擬經(jīng)濟(jì)實(shí)驗(yàn)，生成式AI的應(yīng)用范圍遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了設(shè)計(jì)者最初的設(shè)想。

人與AI的協(xié)同：能力的擴(kuò)展與放大

生成式AI的獨(dú)特性改變了工具的內(nèi)涵，還重新定義了人與工具的關(guān)系。在新關(guān)系中，AI不僅是執(zhí)行命令的代理，而且成為人類(lèi)智能的延伸，生成式AI增強(qiáng)人類(lèi)決策和創(chuàng)造能力即是例證。例如，一位母親利用ChatGPT解開(kāi)了困擾她4歲孩子三年之久的醫(yī)療謎團(tuán)，對(duì)一個(gè)17位醫(yī)生都無(wú)能為力的罕見(jiàn)疾病作出了正確的診斷。這個(gè)故事彰顯了AI在醫(yī)療診斷領(lǐng)域的巨大潛力，更重要的是，它展示了人機(jī)合作能達(dá)到的非凡成就。盡管ChatGPT缺乏醫(yī)生的專(zhuān)業(yè)知識(shí)，它卻能夠處理和分析龐大的數(shù)據(jù)，挖掘出人類(lèi)可能忽略的聯(lián)系和模式。這種能力，配合人類(lèi)的引導(dǎo)，能夠攻克復(fù)雜難題，甚至是專(zhuān)業(yè)人士難以解決的問(wèn)題。

生成式AI的特殊性在于它不僅是一種工具，更是一種能力。由此，人機(jī)協(xié)作不再是簡(jiǎn)單的工具使用過(guò)程，而是一種深度的、創(chuàng)造性的伙伴互動(dòng)過(guò)程，即“AI是人的能力的延伸，人是AI能力的放大器”。隨著這種伙伴關(guān)系的深化，未來(lái)生成式AI將在更廣泛的領(lǐng)域與人類(lèi)一起解決問(wèn)題，創(chuàng)造價(jià)值。這種雙向的人機(jī)融合不僅提高了工作效率和創(chuàng)新能力，還重新定義了人類(lèi)與技術(shù)的關(guān)系，AI真正成為擴(kuò)展人類(lèi)能力的新途徑。

協(xié)同超越取代

面對(duì)AI的日益進(jìn)步，普遍的擔(dān)憂(yōu)是機(jī)器可能會(huì)在工作領(lǐng)域取代人類(lèi)。這個(gè)問(wèn)題并非單方面的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系所能概括的。根據(jù)當(dāng)前生成式AI的能力、特點(diǎn)及我們面臨的復(fù)雜任務(wù)類(lèi)型，可以預(yù)見(jiàn)，在未來(lái)的一段時(shí)間內(nèi)，人機(jī)協(xié)作而非AI單獨(dú)作用將是解決問(wèn)題的主要趨勢(shì)。

021yin.com舉辦的國(guó)際象棋比賽中，一個(gè)由業(yè)余棋手和AI組成的團(tuán)隊(duì)擊敗了專(zhuān)業(yè)棋手和AI的組合。國(guó)際象棋大師卡斯帕羅夫的觀點(diǎn)進(jìn)一步證明了這一點(diǎn)，他指出：“與AI合作的力量來(lái)自于人類(lèi)和計(jì)算機(jī)的互補(bǔ)性.……‘業(yè)余棋手+AI+更好人機(jī)協(xié)作模式’可能優(yōu)于‘專(zhuān)業(yè)棋手+AI+劣等的協(xié)作模式’。”這表明，在人類(lèi)的直覺(jué)和創(chuàng)造力與AI的計(jì)算能力相結(jié)合的過(guò)程中，可以通過(guò)優(yōu)化流程和協(xié)作策略來(lái)實(shí)現(xiàn)更大的成功。這種混合智慧的模式，不僅在國(guó)際象棋領(lǐng)域，在其他領(lǐng)域也具有巨大的應(yīng)用潛力，它為人類(lèi)與AI協(xié)作開(kāi)辟了新的道路，為解決復(fù)雜問(wèn)題提供了新的視角。

通用型人工智能（AGI）的出現(xiàn)可能會(huì)再次改變游戲規(guī)則，但在那一天到來(lái)之前，人機(jī)協(xié)作無(wú)疑是通向卓越成就的最有效途徑。我們現(xiàn)在所處的這個(gè)階段，是技術(shù)發(fā)展的一個(gè)必經(jīng)階段，它預(yù)示著人機(jī)合作黃金時(shí)代的來(lái)臨——人類(lèi)的創(chuàng)新思維和AI的計(jì)算力量不斷融合，形成全新的工作模式，不斷突破效率和創(chuàng)新的極限。

未來(lái)，我們面對(duì)的不是一個(gè)簡(jiǎn)單的技術(shù)替代景象，而是一個(gè)由人機(jī)合作不斷推動(dòng)的世界。在這個(gè)世界，“1+1”的協(xié)作將創(chuàng)造大于“2”的效能，創(chuàng)造遠(yuǎn)超單一能力所能達(dá)到的成果。在這樣的歷史時(shí)刻，我們需要培養(yǎng)和強(qiáng)化協(xié)作能力，以確保人機(jī)合作的每一步都能發(fā)揮出最大的潛力，迎接一個(gè)更加高效、更具創(chuàng)造性的未來(lái)。

破局：構(gòu)建雙向奔赴的人機(jī)協(xié)作模式

在AI迅速演進(jìn)的當(dāng)下，實(shí)現(xiàn)人和AI之間的高效融合以發(fā)揮出1+1大于2的協(xié)作效能，已成為提升生產(chǎn)力和創(chuàng)新力的關(guān)鍵所在。我們必須認(rèn)識(shí)到，人的能力與AI技術(shù)在一定程度上是互補(bǔ)的。優(yōu)化人機(jī)協(xié)作關(guān)鍵在于雙向補(bǔ)充：通過(guò)提升個(gè)體能力來(lái)彌補(bǔ)技術(shù)的不足，通過(guò)推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步來(lái)增強(qiáng)個(gè)體的工作成效并提升人的能力（見(jiàn)圖2）。

在實(shí)踐中，我們發(fā)現(xiàn)，不同個(gè)體使用相同AI工具的效果千差萬(wàn)別。一些用戶(hù)能借助AI發(fā)揮出色的創(chuàng)造力，另一些用戶(hù)的表現(xiàn)則較為一般。這種差異體現(xiàn)了個(gè)體能力對(duì)AI應(yīng)用的影響，說(shuō)明了人的直覺(jué)、洞察力以及技術(shù)應(yīng)用能力對(duì)提升AI工具效能的重要性。個(gè)體能在不足同樣可以依賴(lài)技術(shù)的進(jìn)步來(lái)彌補(bǔ)。例如，如果一個(gè)程序員使用自動(dòng)編程工具Copilot的效果一般，結(jié)合使用具有端到端自動(dòng)解決能力的AI智能體如Devin等更自動(dòng)的AI工具，可以在較少的指導(dǎo)下實(shí)現(xiàn)高效能的工作輸出。

這種雙向的融合不僅能夠充分發(fā)揮各自的優(yōu)勢(shì)，還開(kāi)啟了一條提升協(xié)作效率和創(chuàng)新能力的新道路。挖掘個(gè)體潛能并借助不斷進(jìn)化的AI技術(shù)，可以打破單一實(shí)體工作的局限，實(shí)現(xiàn)更為高效和創(chuàng)新的工作方式。因此，深化人機(jī)協(xié)作的能力，將成為未來(lái)工作不可或缺的一部分。

AI力：獨(dú)特的人機(jī)協(xié)作能力

AI力（AI Literacy）是一種獨(dú)特的能力，它不完全等同于傳統(tǒng)意義上的智商（IQ）或教育背景，盡管與這些傳統(tǒng)能力有關(guān)聯(lián)，但相關(guān)度相對(duì)較低。AI力更多地代表了一種特殊的思維模式或能力。最近中山大學(xué)和麻省理工學(xué)院（MIT）的一項(xiàng)研究引入人工智能商數(shù)（AIQ）的概念，并通過(guò)檔案和實(shí)驗(yàn)研究提供了AIQ存在的證據(jù)。研究操作性地將AIQ定義為個(gè)人使用人工智能完成各種任務(wù)的能力。

筆者的研究進(jìn)一步驗(yàn)證了AI力的客觀存在。筆者觀察到一個(gè)有趣的現(xiàn)象：人們?cè)讵?dú)立完成任務(wù)時(shí)表現(xiàn)出的技能一致性，在利用人工智能輔助時(shí)也能體現(xiàn)出來(lái)。換句話(huà)說(shuō)，如果某人在沒(méi)有AI輔助的情況下表現(xiàn)良好，他們?cè)陔S后的獨(dú)立任務(wù)中仍然能維持這種良好的表現(xiàn)。同樣，那些在AI輔助任務(wù)中表現(xiàn)出色的人，在與AI合作的任務(wù)中往往也能保持這種優(yōu)勢(shì)。?cè)欢?，這種一致性并不跨越兩種場(chǎng)景，也就是說(shuō)，那些在獨(dú)立任務(wù)中表現(xiàn)出色的人，在利用AI的任務(wù)中并不一定能同樣表現(xiàn)出色，反之亦然。這表明，人工智能輔助的任務(wù)所需的技能集可能與獨(dú)立完成任務(wù)所需的技能集有所不同。這種技能差異的存在要求我們進(jìn)一步探索人工智能時(shí)代是否需要獨(dú)特的能力。

這些發(fā)現(xiàn)提示我們，與AI的深度合作遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了簡(jiǎn)單的技術(shù)應(yīng)用范疇，是對(duì)個(gè)體能力的一次重新探索和定義。這不僅改變了傳統(tǒng)領(lǐng)域中對(duì)“佼佼者”的定義，還預(yù)示著在人類(lèi)與AI共同成長(zhǎng)的過(guò)程中，將出現(xiàn)一系列全新的技能需求和能力構(gòu)架。

AI力的構(gòu)成

AI力是指在AI時(shí)代背景下，個(gè)體利用AI完成任務(wù)和解決問(wèn)題必需的綜合能力和知識(shí)體系。AI力構(gòu)建在一系列核心技能和思維方式的基礎(chǔ)上，涵蓋了基本的技能及高級(jí)的理解和創(chuàng)造力（見(jiàn)圖3）。

中間層是AI力的具體表現(xiàn)形式，主要是知識(shí)和技能層面上的。對(duì)生成式AI的基本理解，如識(shí)別生成式AI能夠做什么、不能做什么，理解它如何產(chǎn)生智能輸出和創(chuàng)造性結(jié)果，能夠讓我們根據(jù)背后的工作原理進(jìn)行有效的人機(jī)協(xié)作和對(duì)話(huà)。通過(guò)精心設(shè)計(jì)的提示詞與AI進(jìn)行互動(dòng)要求個(gè)體能夠構(gòu)建有效的提示，明白哪些核心要素可以激發(fā)AI的最佳性能。此外，在執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)時(shí)，與AI進(jìn)行長(zhǎng)期、多輪的互動(dòng)至關(guān)重要。在互動(dòng)過(guò)程中，個(gè)體和AI可能會(huì)在不同時(shí)間點(diǎn)擔(dān)任不同的角色，因此持續(xù)互動(dòng)的能力對(duì)于長(zhǎng)期與AI合作至關(guān)重要。

底層是支撐中間層知識(shí)和技能的核心能力和思維。在AI時(shí)代，需要重視個(gè)體的想法和思維，以充分發(fā)揮人的創(chuàng)造力和引領(lǐng)性。與AI的合作過(guò)程中，個(gè)體要扮演判別者的角色，要能夠敏銳地從AI的輸出中發(fā)現(xiàn)值得進(jìn)一步探索的方向。此外，復(fù)雜任務(wù)往往涉及多個(gè)環(huán)節(jié)，個(gè)體需要具備有效拆解和重組任務(wù)的能力，以便于確定AI介入或人類(lèi)創(chuàng)造性輸入的時(shí)機(jī)。

總而言之，從構(gòu)成上看，AI力是一種多維能力結(jié)構(gòu)，要求個(gè)體不僅要學(xué)會(huì)操作和指揮AI，還要學(xué)會(huì)與AI合作，進(jìn)而共同思考和創(chuàng)造。

AI力的培養(yǎng)與應(yīng)用

筆者的最新研究發(fā)現(xiàn)了一個(gè)鼓舞人心的事實(shí)——AI力不僅是可塑的，而且可以通過(guò)精心設(shè)計(jì)的培訓(xùn)獲得顯著提升。即便是短暫的培訓(xùn)，如30分鐘到1小時(shí)，也足以在個(gè)體使用AI時(shí)帶來(lái)顯著的績(jī)效提升。這一發(fā)現(xiàn)突顯了AI力的可培養(yǎng)性，以及其對(duì)于實(shí)現(xiàn)更高質(zhì)量和更具創(chuàng)新性的人機(jī)協(xié)作的直接影響。經(jīng)過(guò)AI培訓(xùn)的個(gè)體在合作完成任務(wù)時(shí)，不只是效率得到了提升，更重要的是，創(chuàng)新度也有了顯著的飛躍。這表明，通過(guò)目標(biāo)導(dǎo)向的教育和實(shí)踐加強(qiáng)個(gè)體的AI力不僅是可能的，而且對(duì)于優(yōu)化人機(jī)互動(dòng)至關(guān)重要。

AI力的培養(yǎng)重在提升綜合創(chuàng)造力、批判性思維與技術(shù)操作技能，使個(gè)體即使是應(yīng)用基礎(chǔ)AI模型也能有優(yōu)異表現(xiàn)。例如，如何引導(dǎo)AI，通過(guò)精心設(shè)計(jì)的提示詞和思維鏈，使其產(chǎn)生正確的答案，從而提高工作效率和適用性。因此，在“雙向奔赴”的人機(jī)融合過(guò)程中，提升個(gè)體的AI力成為核心目標(biāo)。這不僅涉及對(duì)AI工作原理的深入理解，更包括有效互動(dòng)提示的設(shè)計(jì)及長(zhǎng)期的人機(jī)互動(dòng)訓(xùn)練。這樣的培訓(xùn)不僅可以幫助個(gè)體更有效地利用現(xiàn)有AI技術(shù)，還可以為未來(lái)更高級(jí)的AI工具的應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。

總結(jié)而言，AI力的培養(yǎng)是一個(gè)動(dòng)態(tài)過(guò)程，需要不斷地學(xué)習(xí)和適應(yīng)。有針對(duì)性的教育和實(shí)踐，可以提升個(gè)體在AI時(shí)代的關(guān)鍵能力，進(jìn)而顯著提升人機(jī)合作的效率和創(chuàng)新性，為未來(lái)工作方式的革新開(kāi)辟新路徑。

AI技術(shù)的趨勢(shì)：從AI智能體到主動(dòng)工作流

探討人機(jī)互動(dòng)的雙向奔赴，不僅要關(guān)注提升個(gè)體AI力的重要性，也必須考慮AI技術(shù)本身的發(fā)展趨勢(shì)。就AI技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)而言，可以預(yù)見(jiàn)的是，AI智能體（AI Agent）將發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。當(dāng)前，大模型如ChatGPT系列的底層計(jì)算分析能力已經(jīng)相當(dāng)強(qiáng)大了，但許多研究指出，具有特定角色和能力的不同智能體可以在協(xié)同工作中發(fā)揮更大的作用。

智能體可以是單一智能體系統(tǒng)，也可以是集成了多個(gè)智能體的復(fù)合系統(tǒng)。通過(guò)整合各單一智能體的專(zhuān)精能力，復(fù)合系統(tǒng)能夠在協(xié)同工作中發(fā)揮更強(qiáng)大的效能，協(xié)作完成更復(fù)雜的任務(wù)。例如，在軟件開(kāi)發(fā)領(lǐng)域，一個(gè)由需求分析、代碼編寫(xiě)、代碼審查、錯(cuò)誤檢測(cè)與解決等智能體組成的復(fù)合系統(tǒng)，可以通過(guò)規(guī)則協(xié)同配合，實(shí)現(xiàn)整個(gè)開(kāi)發(fā)流程的自動(dòng)化和優(yōu)化，極大地提升開(kāi)發(fā)效率和質(zhì)量。

斯坦福大學(xué)的吳恩達(dá)教授在提倡主動(dòng)工作流（Agentic Workflow）時(shí)強(qiáng)調(diào)構(gòu)建多智能體系統(tǒng)能有效提升AI的能力。他認(rèn)為，通過(guò)構(gòu)建一個(gè)由多個(gè)AI智能體組成的工作流，可以實(shí)現(xiàn)更加主動(dòng)和高效的任務(wù)處理。每個(gè)智能體在執(zhí)行專(zhuān)門(mén)任務(wù)的同時(shí)，還與其他智能體進(jìn)行交互，共同推進(jìn)任務(wù)的完成。這種工作流的主動(dòng)性和協(xié)同性，能夠極大地釋放AI的潛力，推動(dòng)工作效率和創(chuàng)新能力的雙重提升。

結(jié)合個(gè)體AI力的提升與AI技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)，可以預(yù)見(jiàn)，未來(lái)的工作環(huán)境將是一個(gè)人與高度專(zhuān)業(yè)化的AI智能體緊密協(xié)作的生態(tài)。在這個(gè)生態(tài)中，AI素養(yǎng)將成為每個(gè)人必備的技能，而AI智能體的廣泛應(yīng)用將突破傳統(tǒng)的人機(jī)合作模式，創(chuàng)造出超越傳統(tǒng)效能的新型工作方式。

未來(lái)：超級(jí)個(gè)體與超級(jí)AI工具的共融時(shí)代

我們?cè)陂_(kāi)頭指出了一個(gè)當(dāng)下很多組織和個(gè)人面臨的挑戰(zhàn)——為什么我已經(jīng)使用AI了，但是還沒(méi)有看到生產(chǎn)力的飛躍？圖4深刻揭示了影響AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)預(yù)期效果的一個(gè)重要要素——人。AI不同于蒸汽機(jī)等傳統(tǒng)工具，其普及并不能直接帶來(lái)生產(chǎn)力的革命，因?yàn)锳I沒(méi)有特定的目的性，它的能力需要通過(guò)人的智慧來(lái)放大。因此，提升個(gè)體的AI能力是實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)力革命的關(guān)鍵。只有當(dāng)人們能夠有效利用AI工具，才能真正釋放AI的全部潛力，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)力的飛躍。

隨著AI技術(shù)的飛速發(fā)展，組織和個(gè)體都將面臨一次革命性的轉(zhuǎn)變，不僅僅是工作方式的轉(zhuǎn)變，還是工作規(guī)模和質(zhì)量的轉(zhuǎn)變。未來(lái)，將出現(xiàn)特別擅長(zhǎng)使用AI的“超級(jí)個(gè)體”，他們能夠借助AI極大地放大自己的能力、節(jié)約自己的時(shí)間。

英偉達(dá)CEO黃仁勛近期的觀點(diǎn)揭示了未來(lái)教育和招聘可能出現(xiàn)的新趨勢(shì)：AI技能將成為重要的衡量標(biāo)準(zhǔn)，每個(gè)人都應(yīng)當(dāng)學(xué)習(xí)AI。這一論斷不僅強(qiáng)調(diào)了AI技能在教育中的價(jià)值，也預(yù)示著企業(yè)在招聘時(shí)將會(huì)越來(lái)越看重AI技能。AI技能不單是技術(shù)層面的能力，更體現(xiàn)為創(chuàng)新思維和解決問(wèn)題的能力。

未來(lái)的個(gè)體能夠利用AI打破時(shí)間的束縛。在AI的協(xié)助下，一個(gè)人可以在有限的時(shí)間內(nèi)生成大量的創(chuàng)意和決策。例如，一位有豐富創(chuàng)意的個(gè)體可以指導(dǎo)AI快速產(chǎn)出相關(guān)的創(chuàng)意內(nèi)容，而一位具有超強(qiáng)判斷力的人則能夠基于AI提供的大量信息找到最有創(chuàng)新性和前瞻性的方向。

隨著AI技術(shù)特別是AI智能體的發(fā)展，我們預(yù)期會(huì)出現(xiàn)更多的超級(jí)AI工具，這些工具與超級(jí)個(gè)體相結(jié)合，將有可能徹底顛覆傳統(tǒng)的組織模式。因此，未來(lái)企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)有可能取決于員工的AI技能和效率。例如，一些只有寥寥幾名員工就獲得了高估值的初創(chuàng)公司，其員工不僅是全能通才，還具備強(qiáng)大的整合AI的能力。在這個(gè)超級(jí)個(gè)體與超級(jí)AI工具共融的新時(shí)代，產(chǎn)品開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)可能將由一個(gè)龐大的跨職能團(tuán)隊(duì)轉(zhuǎn)變?yōu)閮H由兩三個(gè)核心成員組成的小團(tuán)隊(duì)（見(jiàn)圖5）。這些核心成員不僅具備廣泛的技能，還能高效地將AI融入到各個(gè)工作流程中，實(shí)現(xiàn)極致的效率和創(chuàng)新。

AI的興起不僅推動(dòng)了技術(shù)的變革，也促進(jìn)了人才觀念和組織結(jié)構(gòu)的根本重塑。在一個(gè)新時(shí)代即將到來(lái)之際，我們要提升個(gè)體的AI力并使之與先進(jìn)的AI工具和系統(tǒng)無(wú)縫對(duì)接，從而開(kāi)創(chuàng)效率與創(chuàng)新的新篇章。

李寧

領(lǐng)導(dǎo)力與組織管理系Flextronics講席教授。自2021年起在清華大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院領(lǐng)導(dǎo)力與組織管理系任教授（長(zhǎng)聘）和Flextronics講席教授。曾在美國(guó)愛(ài)荷華大學(xué)商學(xué)院管理與創(chuàng)業(yè)系擔(dān)任助理教授（2012-2017）、副教授（終身教職）（2017-2020）、教授（2020-2021）。為本科生、MBA、博士生開(kāi)授組織行為學(xué)、人力資源管理、領(lǐng)導(dǎo)力、組織管理研究設(shè)計(jì)、組織網(wǎng)絡(luò)分析、基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的組織管理等課程和專(zhuān)題講座。在美國(guó)愛(ài)荷華大學(xué)工作期間，作為博士生論文指導(dǎo)教師，指導(dǎo)4名博士生，目前均在世界一流研究型大學(xué)商學(xué)院任教，包括香港大學(xué)、美國(guó)內(nèi)布達(dá)斯加大學(xué)林肯分校、伊利諾伊大學(xué)芝加哥分校和香港中文大學(xué)。研究興趣主要包括組織協(xié)作與效能、組織網(wǎng)絡(luò)分析、組織創(chuàng)新、人力分析、高績(jī)效和明星員工分析、領(lǐng)導(dǎo)力、以及大數(shù)據(jù)在組織管理中的應(yīng)用。近年來(lái)的研究從跨學(xué)科融合的視角，結(jié)合數(shù)據(jù)科學(xué)（大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能）和人力資源管理及組織行為科學(xué)來(lái)研究員工、領(lǐng)導(dǎo)、團(tuán)隊(duì)及組織的行為模式和效能，重點(diǎn)對(duì)組織能力、跨部門(mén)協(xié)同、創(chuàng)新能力和知識(shí)員工效能等課題進(jìn)行了深入研究。

李寧：大模型驅(qū)動(dòng)的組織管理創(chuàng)新丨清華經(jīng)管說(shuō)

李寧：專(zhuān)心做“有趣”且“有用”的研究

李寧獲Academy of Management Review十年論文獎(jiǎng)

內(nèi)容來(lái)源：清華管理評(píng)論

編輯：符怡

審核：鄭黎光

責(zé)編：衛(wèi)敏麗