李寧/文 被稱為第四次工業(yè)革命的生成式人工智能（AI），是否真的代表了一場新的生產(chǎn)力革命？

回顧歷史，前幾次工業(yè)革命都帶來了生產(chǎn)力的巨大飛躍。第一次工業(yè)革命始于18世紀(jì)60年代，以瓦特改良蒸汽機(jī)為標(biāo)志，引發(fā)了從手工勞動向機(jī)器生產(chǎn)的轉(zhuǎn)變。第二次工業(yè)革命以電力的廣泛應(yīng)用為特征，這兩次革命大幅降低了生物能、人力和畜力的使用成本，在很多場景使體力勞動產(chǎn)生的價值邊際成本趨近于零。第三次工業(yè)革命又稱信息技術(shù)革命，始于二戰(zhàn)后，以計算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)的普及為標(biāo)志。在這一階段，以谷歌為代表的互聯(lián)網(wǎng)公司將信息獲取和傳播的成本降到了極低。

正如百度前總裁陸奇所指出的，互聯(lián)網(wǎng)公司實(shí)現(xiàn)了一個關(guān)鍵轉(zhuǎn)變：將獲取信息的邊際成本轉(zhuǎn)化為固定成本。以谷歌為例，它每年投入約10億美元制作地圖，但對于每個用戶而言，獲取地圖信息的成本幾乎為零。這種模式不僅改變了信息獲取的方式，也深刻影響了各行各業(yè)。

然而，我們需要認(rèn)識到信息和知識之間的本質(zhì)差異。信息革命降低了我們獲取已有信息的成本，但這些信息通常是前人創(chuàng)造的知識，如書籍、知識點(diǎn)或代碼。在獲取信息后，知識的再創(chuàng)造和應(yīng)用仍然主要依賴于人類。

生成式AI的出現(xiàn)改變了這一邏輯。它極大降低了知識生產(chǎn)的成本。知識創(chuàng)造是驅(qū)動社會進(jìn)步的核心力量，涵蓋了從前沿科學(xué)研究、企業(yè)研發(fā)、服務(wù)行業(yè)的銷售方案再到家庭領(lǐng)域的教育和日常生活規(guī)劃。本質(zhì)上，這些活動都是將已有信息重新組合和創(chuàng)造的過程。

例如，借助AI，我們可以在幾秒鐘內(nèi)生成一篇高質(zhì)量的文案，在短短幾分鐘內(nèi)完成大量富有創(chuàng)意的頭腦風(fēng)暴，甚至可以快速生成圖片、視頻和音樂作品。

在科學(xué)研究領(lǐng)域，AI的應(yīng)用更是令人矚目。例如，AlphaFold（由谷歌旗下兩家AI公司GoogleDeepMind和I－somorphicLabs開發(fā)的新模型）作為一項革命性的AI技術(shù)，正在徹底改變生物醫(yī)學(xué)研究的格局，極大地縮短了科研周期并降低了成本。

傳統(tǒng)上，確定蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)需要使用X射線晶體學(xué)或冷凍電子顯微鏡等實(shí)驗方法，這些方法不僅耗時耗力，往往需要數(shù)月甚至數(shù)年的時間，而且成本高昂。AlphaFold能夠在幾小時或幾天內(nèi)就準(zhǔn)確預(yù)測出蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，大幅縮短了研究周期。

以藥物研發(fā)為例，ESM3（由AI創(chuàng)業(yè)公司EvolutionaryScale開發(fā)的一個突破性的生成式人工智能模型，專門用于蛋白質(zhì)設(shè)計）能夠快速模擬和生成新的蛋白質(zhì)序列，包括具有特定功能的抗體和酶，使科學(xué)家能夠以前所未有的精度設(shè)計靶向性藥物。

這種能力使研究人員能夠繞過傳統(tǒng)藥物開發(fā)中占主導(dǎo)地位的試錯方法，快速生成和測試新的蛋白質(zhì)設(shè)計，從而將研究重點(diǎn)集中在最有前景的藥物候選物上。ESM3的交互式特性允許研究人員通過提示來指導(dǎo)蛋白質(zhì)的設(shè)計過程，進(jìn)一步提高了藥物發(fā)現(xiàn)的效率。這不僅加快了研究進(jìn)度，還大大降低了成本，因為研究人員可以在實(shí)驗室驗證之前，在虛擬環(huán)境中探索更廣泛的蛋白質(zhì)空間。ESM3模擬數(shù)百萬年自然進(jìn)化過程的能力，為創(chuàng)新藥物的開發(fā)開辟了新的可能性。

微軟AI首席執(zhí)行官（CEO）MustafaSuleyman預(yù)測，未來15年至20年內(nèi)，新的知識生產(chǎn)成本將趨近于零。他認(rèn)為，這些變化將標(biāo)志著人類歷史上一個真正的“拐點(diǎn)”。

新愿景與新邏輯

假如生成式AI的發(fā)展和普及實(shí)現(xiàn)了知識創(chuàng)造邊際成本趨近于零的愿景，我們將迎來一個前所未有的未來。在這個未來，知識生產(chǎn)將變得極其廉價和高效，這將帶來深遠(yuǎn)的變革。

想象一下，科研人員能夠在幾分鐘內(nèi)完成實(shí)驗設(shè)計和數(shù)據(jù)分析，往日耗時數(shù)月的科研周期被大大縮短。蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測、化學(xué)物質(zhì)篩選等復(fù)雜任務(wù)將變得精準(zhǔn)而高效，科學(xué)進(jìn)步將得到前所未有的推動。實(shí)驗室中，研究人員將更多地沉浸在創(chuàng)造性的探索中，而不是繁瑣的重復(fù)實(shí)驗。

未來，醫(yī)生們只需輕點(diǎn)鼠標(biāo)，就能獲取最新的醫(yī)學(xué)知識和最佳診療方案，為患者量身定制個性化的治療計劃。每個患者都能得到最適合自己的醫(yī)療服務(wù)，診療效果和效率大幅提升。健康水平的顯著提高將讓人們享受更高質(zhì)量的生活，疾病不再是無法戰(zhàn)勝的敵人。

在教室里，生成式AI將根據(jù)每個學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度和興趣提供定制化的學(xué)習(xí)資源，真正做到因材施教。學(xué)生們將不再被統(tǒng)一的課程束縛，而是能夠以最適合自己的方式和節(jié)奏學(xué)習(xí)。每個孩子的潛能將被充分激發(fā)，學(xué)習(xí)將變成一件充滿樂趣的事，教育質(zhì)量也將得到全面提升。

在心理咨詢室，生成式AI將提供個性化的心理輔導(dǎo)和情感支持。AI能夠敏銳地識別和分析個體的情感狀態(tài)，提供及時有效的心理幫助。無論是面對壓力、焦慮，還是尋求情感慰藉，每個人都能在AI的關(guān)懷和支持下找到內(nèi)心的平靜和幸福感。

未來的日常生活中，生成式AI將無處不在。高考輔導(dǎo)、咨詢服務(wù)、創(chuàng)意工作，AI將大幅提高效率和效果。人們能夠輕松完成各種任務(wù)，騰出更多時間和精力投入到創(chuàng)造性和戰(zhàn)略性工作中。重復(fù)性和機(jī)械性的任務(wù)將被AI接管，人們的生活將變得更加輕松和愉悅。

在明確生成式AI可能帶來的未來愿景后，我們需要思考新的決策邏輯。既然知識生產(chǎn)的邊際成本將趨近于零，那么從個人到企業(yè)都需要調(diào)整決策和戰(zhàn)略，以適應(yīng)這一變革。

個人需要重新評估自身的價值。在知識隨處可得的時代，什么樣的能力和素質(zhì)仍然有價值？盡管AI在許多領(lǐng)域展示了強(qiáng)大的能力，但真正從0到1的創(chuàng)新仍然離不開人類的靈感和直覺。這種創(chuàng)新需要的是靈感的火花，是那一瞬間的頓悟，而AI目前還無法完全復(fù)制這種從無到有的創(chuàng)造力。

因此，我們需要思考如何在這種環(huán)境中保持自己的獨(dú)特性。持續(xù)的學(xué)習(xí)和自我提升，不僅能幫助我們適應(yīng)快速變化的世界，還能讓我們在自己的領(lǐng)域內(nèi)不斷創(chuàng)新，保持競爭力。從0到1的創(chuàng)新，需要的是不可預(yù)測的靈感和直覺，是人類思維中的一小點(diǎn)火花，這種火花能夠點(diǎn)燃整個創(chuàng)造過程。我們應(yīng)該珍視這種能力，并不斷培養(yǎng)和激發(fā)它。

更重要的是，AI雖然強(qiáng)大，但目前缺乏方向感和目的性。人類在這個時代的關(guān)鍵作用之一，就是為AI提供方向和賦予意義。我們需要決定AI應(yīng)該被用來解決什么問題，如何使用AI來改善人類生活，以及如何確保AI的發(fā)展符合道德和倫理標(biāo)準(zhǔn)。這種能力要求我們具備宏觀視野、深刻的洞察力以及對人類價值和社會需求的敏銳理解。

科研領(lǐng)域為我們提供了一個引人深思的例子，展示了生成式AI可能對知識創(chuàng)造過程帶來的深遠(yuǎn)影響。

傳統(tǒng)上，科研被視為創(chuàng)造新知識的殿堂，其過程往往耗時耗力，成本高昂。以管理學(xué)為例，研究不僅僅是發(fā)現(xiàn)新的現(xiàn)象和理論，更需要精細(xì)的打磨和嚴(yán)謹(jǐn)?shù)恼撟C。正如管理學(xué)者M(jìn)arkusBaer和JasonShaw在他們的文章中所描述的，管理學(xué)者所從事的是一種“學(xué)術(shù)匠藝”（academiccraftsmanship）。

然而，生成式AI的出現(xiàn)可能會對這種“學(xué)術(shù)匠藝”的價值產(chǎn)生深刻的影響。這讓我們不禁聯(lián)想到之前幾次工業(yè)革命對傳統(tǒng)匠人的沖擊。

在工業(yè)革命之前，精湛的手工藝人備受推崇，他們的技藝是稀缺而珍貴的。但隨著機(jī)器的引入和大規(guī)模生產(chǎn)的興起，許多曾經(jīng)高度專業(yè)化的手工技藝逐漸被標(biāo)準(zhǔn)化的工業(yè)流程所取代，傳統(tǒng)匠人在社會中的地位和價值大幅下降。

現(xiàn)在，我們似乎正面臨類似的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。生成式AI能夠快速處理海量數(shù)據(jù)，生成看似合理的假設(shè)和結(jié)論，甚至能夠模仿學(xué)術(shù)寫作的風(fēng)格。這不禁讓我們思考：AI是否會使得學(xué)術(shù)“匠人”的價值大幅降低？那些曾經(jīng)需要研究者投入大量時間和精力才能完成的任務(wù)，如文獻(xiàn)綜述、數(shù)據(jù)分析甚至初步的理論構(gòu)建，現(xiàn)在AI可能只需要幾分鐘就能完成。

這種變革無疑會對學(xué)術(shù)界產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。就像工業(yè)革命改變了手工業(yè)的價值，使得原本高不可攀的匠人技藝變得不再稀缺，生成式AI的出現(xiàn)是否也會使得某些傳統(tǒng)的學(xué)術(shù)技能失去其獨(dú)特性？科研作為一種少數(shù)人的職業(yè)，其不可替代性是否面臨挑戰(zhàn)？

這些問題引發(fā)了一系列更深層次的思考：AI時代，學(xué)者最本質(zhì)的價值究竟在哪里？我們是否需要重新定義“學(xué)術(shù)創(chuàng)新”的含義？也許，未來的學(xué)者角色將發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變，但具體會如何轉(zhuǎn)變？他們是否會更多地專注于提出真正具有創(chuàng)新性的問題，而將常規(guī)性的研究工作交給AI？或者，學(xué)者的價值是否將更多地體現(xiàn)在如何引導(dǎo)AI進(jìn)行研究，如何判斷AI生成結(jié)果的可靠性和意義？

更進(jìn)一步，我們是否需要重新思考整個知識創(chuàng)造的過程？在一個AI可以快速生成看似合理的研究結(jié)果的時代，如何確保學(xué)術(shù)研究的深度和原創(chuàng)性？人類的創(chuàng)造力和洞察力在這個過程中將扮演什么樣的角色？

在生成式AI時代，企業(yè)作為知識創(chuàng)造的重要主體，正面臨著前所未有的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。傳統(tǒng)的知識創(chuàng)造價值鏈正在被徹底顛覆，產(chǎn)品設(shè)計、服務(wù)創(chuàng)新、市場洞察等企業(yè)核心活動，都可能因為AI的介入而發(fā)生根本性變革。在這樣的背景下，企業(yè)同樣需要重新思考自身的定位和核心競爭力。

當(dāng)AI能夠快速生成設(shè)計方案、產(chǎn)品創(chuàng)意、市場分析時，企業(yè)如何在知識創(chuàng)造鏈條中找到自己的獨(dú)特價值？一個可能的方向是將重心轉(zhuǎn)移到AI難以輕易復(fù)制的領(lǐng)域，如品牌價值塑造、情感連接建立或跨界創(chuàng)新等。這需要企業(yè)重新評估自身的優(yōu)勢，并在人性化和創(chuàng)造性方面進(jìn)行更多投入。這些問題引發(fā)了關(guān)于企業(yè)未來發(fā)展方向的深刻思考。

戰(zhàn)略制定和執(zhí)行需要以知識邊際成本趨近于零的現(xiàn)實(shí)為基礎(chǔ)。企業(yè)是否需要靈活調(diào)整戰(zhàn)略，快速響應(yīng)市場變化和技術(shù)進(jìn)步？決策過程將更加數(shù)據(jù)驅(qū)動，生成式AI是否會提供實(shí)時、精準(zhǔn)的分析和預(yù)測，輔助決策者做出更明智的選擇？同時，企業(yè)文化是否需要更加開放和包容，鼓勵創(chuàng)新和跨界合作，以適應(yīng)快速變化的環(huán)境？

在這個過程中，我們需要開放性地討論：企業(yè)如何平衡效率和創(chuàng)新？在知識隨處可得的時代，哪些戰(zhàn)略調(diào)整能夠確保企業(yè)在激烈競爭中脫穎而出？未來的企業(yè)組織形式是否會變得更加扁平化和靈活化？

這些問題沒有現(xiàn)成的答案，但正是這些思考和探索，將引領(lǐng)我們適應(yīng)和駕馭這一新的技術(shù)變革。

如何實(shí)現(xiàn)：人與技術(shù)的雙向奔赴

在生成式AI的未來愿景中，知識創(chuàng)造的邊際成本趨近于零，意味著我們將迎來一個前所未有的高效和創(chuàng)新的時代。要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，關(guān)鍵在于人與技術(shù)的雙向奔赴。

生成式AI并不是一種簡單的工具，沒有明確的說明書，而是一種需要人去駕馭的能力和潛力。人的作用在這個過程中至關(guān)重要。個體需要提升自身的AI力，這是指在AI時代利用AI完成任務(wù)和解決問題的綜合能力。AI力不僅僅是操作AI工具的技能，更是一種新的思維模式和能力結(jié)構(gòu)。

在提升AI力的過程中，個體需要不斷學(xué)習(xí)和適應(yīng)，掌握生成式AI的使用方法和技巧。例如，如何設(shè)計有效的提示詞與AI互動，如何解構(gòu)任務(wù)并與AI合作完成復(fù)雜任務(wù)。這種能力的培養(yǎng)，將使得每個人都能夠成為“超級個體”，借助AI極大地放大自己的能力和效率。

除了人自身能力的提升，技術(shù)的發(fā)展也是實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的重要途徑。生成式AI不僅需要大模型的基礎(chǔ)能力，還需要在各個場景中不斷發(fā)展和優(yōu)化。例如，Suno（一款A(yù)I音樂生成應(yīng)用）的出現(xiàn)，使得音樂創(chuàng)作這個需要專業(yè)知識的技能變得唾手可得。這種技術(shù)的進(jìn)步，極大地降低了知識創(chuàng)造的門檻。

在翻譯領(lǐng)域，吳恩達(dá)（AndrewNg）教授最近開源的翻譯項目，使得翻譯這種具有專業(yè)屬性的任務(wù)變得非常容易，展示了技術(shù)在特定場景中的快速應(yīng)用。而在數(shù)據(jù)分析、復(fù)雜醫(yī)療診斷以及科學(xué)研究等領(lǐng)域，雖然還有更多的路要走，但技術(shù)的發(fā)展方向是明確的，即通過不斷的創(chuàng)新和優(yōu)化，最終實(shí)現(xiàn)知識創(chuàng)造成本的極大降低。

知識創(chuàng)造成本趨近于零后的世界

當(dāng)知識創(chuàng)造的邊際成本趨近于零，我們將面臨一系列深刻且開放性的問題。這些問題目前可能沒有明確的答案，有些正在全球范圍內(nèi)被激烈討論。

當(dāng)知識創(chuàng)造成本為零時，人類將何去何從？人的意義又是什么？在一個知識隨手可得的世界里，人類將如何重新定義自己的價值和存在？是否會有新的能力和素質(zhì)成為人類核心競爭力的關(guān)鍵？我們是否需要重新審視創(chuàng)造力、情感、倫理和社會責(zé)任感等無法被AI完全取代的領(lǐng)域？

在一個知識可以輕松獲取和生成的世界，傳統(tǒng)的企業(yè)組織形式是否依然適用？組織將如何重組和運(yùn)作以適應(yīng)這一趨勢？未來的組織是否會變得更加扁平化、分散化和靈活化？企業(yè)的核心競爭力將如何轉(zhuǎn)變？在一個知識無限豐富的時代，企業(yè)如何保持創(chuàng)新和競爭優(yōu)勢？

更為重要的是，如何確保所有人都能從這一變革中受益？知識創(chuàng)造成本的降低不應(yīng)僅僅是少數(shù)人的特權(quán)，而應(yīng)是全社會的共同財富。如何設(shè)計公平的分配機(jī)制，確保知識和技術(shù)紅利能夠惠及每一個人？這包括教育的普及與提升，社會保障體系的完善，以及政策和法規(guī)的制定和實(shí)施。如何應(yīng)對可能出現(xiàn)的失業(yè)和社會不公平問題？我們?nèi)绾未_保技術(shù)進(jìn)步帶來的利益能夠均衡分配？

正如微軟AICEO的大膽預(yù)言，10年—15年后知識創(chuàng)造的成本將接近為零。那時，我們必須面對這些深刻的問題，并找到解決的路徑。我們是否有足夠的社會機(jī)制和政策來引導(dǎo)和保障這一轉(zhuǎn)變？

人類的意義和價值、組織的形態(tài)和運(yùn)作以及社會的公平與進(jìn)步，都是我們需要提前準(zhǔn)備和思考的重大課題。這些問題的答案或許并不容易找到，但正是這些思考和探索，將引領(lǐng)我們邁向一個更加美好和公平的未來。我們是否已經(jīng)為這種變革做好了準(zhǔn)備？未來的世界將會是什么樣子，我們又如何在這場變革中找到自己的位置？

（作者系清華大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院Flextronics講席教授、領(lǐng)導(dǎo)力與組織管理系任主任）