WAIC特輯丨李開(kāi)復(fù)：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型要讓AI進(jìn)入決策中樞

演講人丨李開(kāi)復(fù) 零一萬(wàn)物創(chuàng)始人、創(chuàng)新工場(chǎng)董事長(zhǎng)

7月20日，在WAIC 2026思想者論壇上，零一萬(wàn)物創(chuàng)始人、創(chuàng)新工場(chǎng)董事長(zhǎng)李開(kāi)復(fù)發(fā)表了《AI未來(lái)已來(lái)：重構(gòu)商業(yè)、組織與個(gè)人》的主題演講。

以下為演講實(shí)錄：

01

AI時(shí)代，智力正在變得更便宜

大家早上好。

謝謝大家這么早到場(chǎng)，來(lái)聆聽(tīng)這場(chǎng)關(guān)于AI未來(lái)、充滿(mǎn)振奮力量的分享。

我之前出過(guò)一本書(shū)，現(xiàn)在打算增補(bǔ)兩個(gè)字，書(shū)名改為《AI未來(lái)已來(lái)》。

因?yàn)樵龠^(guò)十年、二十年，甚至四十年，當(dāng)你們抱著孫輩講故事時(shí)，一定會(huì)提起2026年。2026年，就是AI真正全面落地、到來(lái)的一年。為了這一天，我已經(jīng)等待了整整40年。

39年前，我寫(xiě)下申請(qǐng)卡內(nèi)基梅隆大學(xué)人工智能博士的申請(qǐng)信，這封信已經(jīng)泛黃了，但它表達(dá)的是我對(duì)AI終身不變的熱情和承諾。信里有一句話(huà)，我今天想特別呈現(xiàn)出來(lái)：AI是人類(lèi)認(rèn)識(shí)并理解自己的最后一條路。今天我要告訴大家的是，AI不在路上，AI已經(jīng)在這間屋里。

回顧歷次技術(shù)革命，它們的本質(zhì)是什么？工業(yè)革命讓“肌肉”變得更便宜（釋放了人的雙手），電氣革命讓能源變得更便宜，信息革命讓信息獲取變得更便宜，互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代讓人與人的連接變得更方便、更便宜。AI時(shí)代帶來(lái)的，則是讓智力變得更便宜。智力是人類(lèi)特別珍惜的能力。

我在卡內(nèi)基梅隆大學(xué)讀博士時(shí)，一位老師在20世紀(jì)80年代就告訴我們：未來(lái)數(shù)據(jù)會(huì)越來(lái)越多，計(jì)算會(huì)越來(lái)越快，終有一天AI會(huì)比我們更聰明；而且AI先影響白領(lǐng)，而不是先影響藍(lán)領(lǐng)，先取代腦力，而不是先取代四肢。這在當(dāng)年是一個(gè)很科幻的想法，但我相信這一天可能來(lái)臨。

當(dāng)時(shí)我問(wèn)他：如果AI真的比我們聰明，人類(lèi)為什么還要存在？他的回答是：為什么你會(huì)默認(rèn)，人的聰明就是我們存在的意義？今天我想和大家分享的，正是AI變得更聰明后，我們?cè)摪盐帐裁礄C(jī)會(huì)——從CEO、組織到個(gè)人，以及當(dāng)AI比我們更聰明之后，人類(lèi)還剩下什么。

從顛覆性來(lái)看，AI帶來(lái)了四個(gè)巨大變化。第一，AI先沖擊知識(shí)性工作，也就是先影響腦力勞動(dòng)，再影響體力勞動(dòng)。第二，AI擴(kuò)散得極快。ChatGPT的擴(kuò)散速度接近TikTok的5倍，因?yàn)锳I已經(jīng)有互聯(lián)網(wǎng)作為基礎(chǔ)。電被發(fā)明出來(lái)，并不意味著它能立刻擴(kuò)散，還需要電網(wǎng)等基礎(chǔ)設(shè)施；AI則不同，互聯(lián)網(wǎng)革命已經(jīng)為它鋪好了路。第三，AI成本正在坍塌。把兩年前最好的模型與今天達(dá)到相近甚至更高水平的模型相比，單位Token成本在兩年間下降了約175倍，這是過(guò)去很少見(jiàn)到的變化。第四，AI正在教AI。過(guò)去需要大量人類(lèi)做實(shí)驗(yàn)、辯論、論證，再選擇成果進(jìn)入下一版本，一次迭代可能需要一兩年；當(dāng)AI能夠訓(xùn)練自己、安排實(shí)驗(yàn)時(shí)，中間的摩擦?xí)蠓鶞p少，它會(huì)更快地變聰明。

模型的能力仍在快速提升，成本也在快速下降。這個(gè)趨勢(shì)沒(méi)有放緩，所謂Scaling law停止的情況并沒(méi)有發(fā)生，最近反而在加速。無(wú)論閉源還是開(kāi)源模型都在進(jìn)步，AI的“智商”還在不斷增長(zhǎng)，這也意味著Agent時(shí)代正在到來(lái)。

02

Agent不只是回答問(wèn)題，而是能夠干活

Agent的核心是大模型，但大模型本身是通用的，最重要的是讓它能夠執(zhí)行。大模型與Agent的差別在于，Agent可以執(zhí)行任務(wù)、干活和交付，能夠完成過(guò)去由人完成的工作，而不只是回答問(wèn)題。它還有記憶，包括上下文、個(gè)人與組織過(guò)去的信息，以及企業(yè)知識(shí)。把這些結(jié)合起來(lái)，它就成為一個(gè)能夠工作的AI員工。

其中一項(xiàng)關(guān)鍵能力是編程。過(guò)去3年，AI從幾乎不會(huì)編程，發(fā)展到在SWE-bench等評(píng)測(cè)上達(dá)到很高水平，編程能力已經(jīng)超過(guò)絕大多數(shù)程序員。有人擔(dān)心程序員會(huì)不會(huì)沒(méi)有工作。程序員不是完全沒(méi)有工作，但不思進(jìn)取、仍按舊方式寫(xiě)代碼的程序員，確實(shí)會(huì)面臨失去工作的風(fēng)險(xiǎn)。

程序員是否失業(yè)當(dāng)然是一個(gè)嚴(yán)峻問(wèn)題，但從整個(gè)人類(lèi)進(jìn)步的道路來(lái)看，更重要的是：會(huì)編程就意味著會(huì)干活，因?yàn)榫幊淌菙?shù)字世界里的操作引擎。AI可以編寫(xiě)程序、操作App、調(diào)用API和MCP。你讓助手安排一次去上海的出差，它不只是給出建議，而是真的可以幫你訂好機(jī)票和酒店、聯(lián)系朋友、協(xié)調(diào)時(shí)間；如果時(shí)間不合適，它還能改票并不斷迭代，直到形成一個(gè)滿(mǎn)意的行程。

AI既然可以編程，也就具備了程序員的其他思考能力。編程需要把任務(wù)拆成第一步、第二步、第三步，這是一種計(jì)劃和任務(wù)拆解能力；程序出錯(cuò)后還要Debug，發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤、修改錯(cuò)誤，并從錯(cuò)誤中學(xué)習(xí)。這些能力不只用于寫(xiě)代碼，也可以用于解決現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。當(dāng)AI的編程能力變強(qiáng)，它就會(huì)成為AI員工、AI工作者。

個(gè)人用戶(hù)也許會(huì)覺(jué)得Agent很好玩，但如果每月收費(fèi)5000元，可能沒(méi)有多少個(gè)人愿意訂閱。企業(yè)卻不一樣。如果一個(gè)AI比人更聰明、會(huì)編程、能解決問(wèn)題、速度更快、一天工作24小時(shí)，一個(gè)月只要5000元，企業(yè)老板會(huì)認(rèn)為它比知識(shí)工作者便宜得多。因此，Agent最大的應(yīng)用機(jī)會(huì)一定在企業(yè)。

03

企業(yè)應(yīng)用最不該忽視的，是重要決策

今天企業(yè)已經(jīng)在使用各種AI應(yīng)用，但最重要的應(yīng)用反而被忽略了。大家談得最多的，仍是客服、修改演講、制作PPT、安排行程和報(bào)銷(xiāo)。AI從寫(xiě)代碼、調(diào)用系統(tǒng)到執(zhí)行公司流程，當(dāng)然都有價(jià)值，可以更快、更便宜，也可能更可靠。但我們沒(méi)有充分想到的，是讓AI幫助公司做重要決策。現(xiàn)在時(shí)候到了。

假設(shè)公司來(lái)了一位超級(jí)天才：科大少年班畢業(yè)、清華碩士、MIT博士，IQ達(dá)到250。他說(shuō)可以來(lái)幫你干活，你卻讓他做客服、改文章、寫(xiě)PPT，這是不是大材小用？如果有這么聰明的人進(jìn)入公司，CEO一定會(huì)把他請(qǐng)進(jìn)辦公室，讓他思考公司戰(zhàn)略、組織、決策和執(zhí)行，分析公司往哪里走、如何應(yīng)對(duì)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。

我們創(chuàng)造了這么聰明的AI，卻把它主要用在客服等邊緣場(chǎng)景。我的第一性原理很簡(jiǎn)單：這么聰明的大腦，請(qǐng)把它用好。公司的存活和成長(zhǎng)，靠的是決策、判斷、戰(zhàn)略、生產(chǎn)、研發(fā)和銷(xiāo)售。既然有這么聰明的助手，為什么不用在這些核心環(huán)節(jié)？

問(wèn)題在于，每家企業(yè)都不一樣，都有自己的檔案、行業(yè)問(wèn)題、公司問(wèn)題、決策流程、工作流和組織結(jié)構(gòu)。AI如果沒(méi)有學(xué)會(huì)這些內(nèi)容，就很難創(chuàng)造價(jià)值。即便我們真的把那位超級(jí)天才聘到零一萬(wàn)物，讓他幫我做重要決策，他第一天也什么都做不了，因?yàn)樗欢业墓?、行業(yè)、員工、組織、決策流程和工作流。再聰明的天才，也會(huì)沒(méi)有用武之地。

過(guò)去不少單位購(gòu)買(mǎi)一體機(jī)、部署大模型，但今天很多設(shè)備可能已經(jīng)放進(jìn)庫(kù)房。原因不是模型不好。即使把今天最強(qiáng)的模型裝進(jìn)公司，真正因此改變財(cái)報(bào)的企業(yè)仍然很少。很多傳統(tǒng)企業(yè)CEO告訴我，公司已經(jīng)做了客服、法務(wù)、財(cái)務(wù)等幾百個(gè)Agent。我會(huì)追問(wèn)：它們?cè)鯓痈淖兞四愕呢?cái)報(bào)？房間往往會(huì)突然沉默。因?yàn)檫@些都是邊緣應(yīng)用，又不了解企業(yè)的地圖，不可能真正改變財(cái)報(bào)。

大模型已經(jīng)很強(qiáng)，國(guó)內(nèi)的、國(guó)外的、開(kāi)源的、閉源的都可以用。問(wèn)題不在大模型的下一個(gè)版本。今天用不上、改變不了財(cái)報(bào)，不會(huì)因?yàn)槊魈炷臣夜景l(fā)布一個(gè)新的通用模型就自然解決。就像把最新的英偉達(dá)GPU帶回1976年，放在通用汽車(chē)?yán)习宓淖郎希f(shuō)這是最強(qiáng)大腦，但當(dāng)時(shí)沒(méi)有PC、操作系統(tǒng)和應(yīng)用，它仍然用不起來(lái)。今天的大模型就像一塊強(qiáng)大的芯片，上面還需要操作系統(tǒng)和應(yīng)用，才能創(chuàng)造價(jià)值。

04

企業(yè)需要一張地圖、一個(gè)導(dǎo)航系統(tǒng)和一套操作系統(tǒng)

企業(yè)首先需要最好的模型，也就是“大腦”；其次需要“地圖”，即公司所知道的一切；再次需要“導(dǎo)航系統(tǒng)”，即公司的實(shí)時(shí)上下文；最后還需要一套能夠執(zhí)行任務(wù)的系統(tǒng)。

其中最重要的，是Ontology，也就是企業(yè)的知識(shí)地圖。以Palantir為例，它使用什么模型并不是最關(guān)鍵的，只要是世界領(lǐng)先的模型都能用；真正的重點(diǎn)，是它為企業(yè)建立了Ontology。

如果我們只是把公司所有檔案柜扔給一位天才，給他的仍然是碎片化信息。比如一家建筑或房地產(chǎn)公司問(wèn)：歐洲供應(yīng)鏈出了什么問(wèn)題？AI只能把碎片拼起來(lái)猜，很容易產(chǎn)生幻覺(jué)，因?yàn)閿?shù)據(jù)太多，又不知道如何對(duì)齊。

但如果你把企業(yè)的業(yè)務(wù)、物業(yè)、產(chǎn)品、客戶(hù)、組織架構(gòu)、決策機(jī)制、供應(yīng)商以及不同區(qū)域的關(guān)系都說(shuō)明白，AI就能看到整體，進(jìn)而歸納、推理、驗(yàn)證歐洲供應(yīng)鏈的問(wèn)題究竟在哪里。Ontology可以理解為一個(gè)超大型、結(jié)構(gòu)化的企業(yè)檔案，告訴AI理解這家公司所需要知道的一切，包括組織架構(gòu)、工作方式和決策流程。有了這張地圖，模型才真正有用武之地。

第二項(xiàng)關(guān)鍵能力是多智能體。模型本身已經(jīng)很強(qiáng)，而多智能體可以繼續(xù)提高智能上限。我們可以把多個(gè)智能體訓(xùn)練成不同角色，賦予不同知識(shí)，讓它們討論、辯論、碰撞，最后得到更符合第一性原理的答案。這也就是我們說(shuō)的根據(jù)“公司的實(shí)時(shí)上下文”進(jìn)行的“導(dǎo)航系統(tǒng)”。

人類(lèi)也是這樣處理困難問(wèn)題的。老板討論新戰(zhàn)略、新產(chǎn)品、新技術(shù)時(shí)，會(huì)找?guī)孜荒芰パa(bǔ)的下屬；董事會(huì)、投資委員會(huì)也需要不同背景的人，有人懂風(fēng)控，有人懂估值、二級(jí)市場(chǎng)、技術(shù)或商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)，他們共同討論，才能得到更好的結(jié)果。橋水基金提倡“極度透明”，鼓勵(lì)異質(zhì)思維的人講真話(huà)。在人類(lèi)社會(huì)里，每個(gè)人都講真話(huà)并不容易，因?yàn)橛忻孀?、人情和上下?jí)關(guān)系；AI沒(méi)有面子問(wèn)題，更容易充分辯論。

最后，在大模型之上布置企業(yè)操作系統(tǒng)，包括Ontology、多智能體，以及調(diào)度和編排等技術(shù)，就能把大模型管理起來(lái)，使它成為企業(yè)的決策中樞，幫助老板和每一位公司成員做決定。那位“天才”就像已經(jīng)在公司工作了6個(gè)月，真正懂得公司之后，價(jià)值會(huì)非常大。

05

AI轉(zhuǎn)型不是安裝軟件，而是重構(gòu)組織

AI轉(zhuǎn)型不是一個(gè)單純的技術(shù)問(wèn)題，不是老板應(yīng)該安裝什么軟件，也不是只交給IT部門(mén)就能解決。當(dāng)大量聰明的AI員工進(jìn)入公司以后，真正的問(wèn)題是老板怎樣管理這家公司。

企業(yè)越大，中層層級(jí)越多，效率通常越低。這并非某一家公司的問(wèn)題，而是傳統(tǒng)組織架構(gòu)的結(jié)果。一個(gè)人管理5個(gè)人或10個(gè)人，管理1萬(wàn)人時(shí)就需要很多層級(jí)；層級(jí)一多，信息就會(huì)損耗。有時(shí)信息沒(méi)有完整傳遞給老板，有時(shí)存在信息繭房，有時(shí)兩個(gè)部門(mén)相互競(jìng)爭(zhēng)，不愿讓老板知道；從上到下傳遞信息也會(huì)變形。

很多中層管理者對(duì)自己位置和部門(mén)的重視，可能超過(guò)對(duì)公司整體的重視。CEO收到的信息往往充滿(mǎn)噪音、包裝和部門(mén)利益，看不到完整真相；CEO的信息傳到底層也難免變形。過(guò)去企業(yè)人數(shù)很多，只能用樹(shù)狀層級(jí)管理。但當(dāng)公司里AI員工越來(lái)越多，人類(lèi)中層管理帶來(lái)的信息閉塞、信息繭房和信息耗損會(huì)更加突出。

老板可能一直看到好消息，直到風(fēng)險(xiǎn)爆發(fā)，才問(wèn)下屬為什么沒(méi)有早一點(diǎn)報(bào)告。下屬也許出于好意，覺(jué)得自己能解決，不必上報(bào)；但老板會(huì)認(rèn)為，如果早知道，本來(lái)可以一起解決。這類(lèi)問(wèn)題在企業(yè)里非常嚴(yán)重。

既然要為公司創(chuàng)造價(jià)值，就要把價(jià)值創(chuàng)造放在一把手。零一萬(wàn)物推出了“老板AI”。它把公司的數(shù)據(jù)提供給老板，也捕捉新的數(shù)據(jù)。在零一萬(wàn)物，會(huì)議會(huì)錄音；客戶(hù)投訴、退貨以及銷(xiāo)售拜訪(fǎng)，只要對(duì)方允許也會(huì)錄音。今天的語(yǔ)音識(shí)別和聲紋識(shí)別已經(jīng)很強(qiáng)，企業(yè)最重要的點(diǎn)子、腦力激發(fā)、決策、辯論和戰(zhàn)略往往發(fā)生在會(huì)議里，這些數(shù)據(jù)應(yīng)該被完整捕捉，成為老板決策的重要依據(jù)。

公司一周可能開(kāi)1000場(chǎng)會(huì)，老板只參加其中5場(chǎng)或10場(chǎng)。老板可以問(wèn)AI：其余會(huì)議里，有哪些重要決定需要我知道？有哪些重大爭(zhēng)論需要我了解？我定下的方向遇到了什么卡點(diǎn)，卻還沒(méi)有人告訴我？老板AI能夠提供一個(gè)“上帝視角”，讓老板看到公司各個(gè)角落發(fā)生的事情。

它還可以提供執(zhí)行駕駛艙，把公司正在發(fā)生的事情與重要目標(biāo)對(duì)齊，及時(shí)識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)；可以為管理者建立“承諾賬本”，記錄每個(gè)人在會(huì)議上承諾了什么，提醒落實(shí)，并在績(jī)效評(píng)估時(shí)提供依據(jù)；可以發(fā)現(xiàn)人才，識(shí)別誰(shuí)最會(huì)用AI編程、誰(shuí)善于分享、誰(shuí)可能有離職風(fēng)險(xiǎn)；也可以作為會(huì)議領(lǐng)航員，在會(huì)前梳理來(lái)訪(fǎng)者的訴求和需要追問(wèn)的問(wèn)題，在會(huì)中根據(jù)事實(shí)提示風(fēng)險(xiǎn)，會(huì)后整理行動(dòng)項(xiàng)、責(zé)任人和后續(xù)安排。

老板AI就像一個(gè)擁有愛(ài)因斯坦般大腦、不會(huì)遺忘的超級(jí)助手，在老板耳邊提供提醒，幫助他更好地管理公司。

06

AI可以執(zhí)行和建議，但不能擔(dān)責(zé)

有了老板AI，它會(huì)不會(huì)有一天取代我？我認(rèn)為不會(huì)。AI可以執(zhí)行、思考、交付、幫助和建議，但有一件事它做不到：擔(dān)責(zé)。AI出了錯(cuò)，你不能真正懲罰它；它不理解責(zé)任，也不理解熱愛(ài)、品位、遠(yuǎn)見(jiàn)、信念和勇氣。

如果一些企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者的強(qiáng)項(xiàng)只是執(zhí)行、管理、運(yùn)營(yíng)、產(chǎn)品或銷(xiāo)售，未來(lái)AI可能會(huì)做得更好。但真正重要的領(lǐng)導(dǎo)者，需要具備品位、遠(yuǎn)見(jiàn)、信念和勇氣。可可·香奈兒憑借品位，改變了女性服裝；喬布斯憑借遠(yuǎn)見(jiàn)做出了iPhone。僅靠用戶(hù)調(diào)查，使用諾基亞的人很難想象iPhone，但產(chǎn)品做出來(lái)后，每個(gè)人都想要。用戶(hù)未必知道自己未來(lái)想要什么。

貝索斯憑借信念，不僅推動(dòng)電商模式創(chuàng)新，也開(kāi)創(chuàng)了云計(jì)算業(yè)務(wù)；馬斯克把自己的身家押進(jìn)去，冒著破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)也要再次嘗試回收火箭。這些都是勇氣。因?yàn)锳I不能擔(dān)責(zé)，一個(gè)好的CEO與AI會(huì)成為很好的伙伴：老板用自己的品位、遠(yuǎn)見(jiàn)、信念和勇氣作出重要抉擇，讓AI幫助執(zhí)行、降低風(fēng)險(xiǎn)。這是未來(lái)領(lǐng)導(dǎo)力的呈現(xiàn)。

07

未來(lái)組織的核心，是能夠管理AI的DRI

領(lǐng)導(dǎo)方式變了，組織也會(huì)改變。公司里有很多人時(shí)，不得不設(shè)置中層管理；但當(dāng)企業(yè)里的AI員工越來(lái)越多，組織結(jié)構(gòu)就需要變化。

我想提出一個(gè)概念：DRI，即“直接責(zé)任人”。在AI原生公司里，DRI像一位微型CEO，端到端負(fù)責(zé)一件事，是單一、明確的負(fù)責(zé)人。他有自我驅(qū)動(dòng)力，不需要老板不斷給目標(biāo)；他能夠把整件事做成，包括與其他部門(mén)、合作伙伴和客戶(hù)協(xié)作。同時(shí)，他還要把AI用好，也要把人用好。DRI會(huì)成為未來(lái)組織架構(gòu)的核心。

在座的有很多年輕人，你們應(yīng)該在自己的單位尋找成為DRI、成為微型CEO的機(jī)會(huì)。這個(gè)概念并不新。歷史上，許多推動(dòng)萬(wàn)維網(wǎng)、PlayStation等重大創(chuàng)新的人，以及中國(guó)的袁隆平，都是在組織內(nèi)執(zhí)著推動(dòng)一件自己高度認(rèn)可的事情。他們獲得最高負(fù)責(zé)人的支持和充分授權(quán)，帶領(lǐng)一個(gè)小團(tuán)隊(duì)把事情做成。

過(guò)去這樣的例子很少，未來(lái)可能出現(xiàn)數(shù)千萬(wàn)個(gè)。以往做成一件大事需要大量資金和資源，也要承擔(dān)巨大風(fēng)險(xiǎn)；今天AI員工既聰明又便宜，DRI可以管理一批高效的AI員工，執(zhí)行自己想做的任務(wù)。未來(lái)，DRI會(huì)成為公司的靈魂人物，因?yàn)樨?zé)任清晰、協(xié)同簡(jiǎn)單、決策更快，結(jié)果也會(huì)更好。

過(guò)去的組織是樹(shù)狀層級(jí)結(jié)構(gòu)，未來(lái)則由DRI負(fù)責(zé)速度，DRI下面有許多AI協(xié)助做事。企業(yè)轉(zhuǎn)型可以分幾步：首先，領(lǐng)導(dǎo)者用老板AI洞察公司、提升執(zhí)行力、改善財(cái)務(wù)表現(xiàn)；其次，挖掘人才，找出公司里的DRI，給他們更大權(quán)力，讓他們成為最會(huì)使用AI、Token和AI員工的一批人；最后，公司逐步走向AI原生。中層管理者可以轉(zhuǎn)型為DRI，也可以成為教練，幫助DRI成長(zhǎng)。

08

個(gè)人要遠(yuǎn)離機(jī)器的主場(chǎng)

在這樣的前提下，個(gè)人應(yīng)該怎么辦？對(duì)于管理者，我認(rèn)為有幾種選擇：第一，成為DRI或DRI的伙伴，管理AI團(tuán)隊(duì)和小型團(tuán)隊(duì)，負(fù)責(zé)解決問(wèn)題、接受責(zé)任并承擔(dān)后果，這是最好的選擇。第二，轉(zhuǎn)向人與人的工作。AI原生公司仍然需要與客戶(hù)打交道，仍然需要人力資源，需要人與人建立信任。更有經(jīng)驗(yàn)的人也可以成為教練，幫助DRI和團(tuán)隊(duì)。第三，組織仍需要一些橋梁角色，負(fù)責(zé)翻譯戰(zhàn)略、對(duì)接工作流，把舊系統(tǒng)與新系統(tǒng)連接起來(lái)。但必須提醒，這類(lèi)職位可能是過(guò)渡性的，不一定長(zhǎng)久。如果這些方向都做不到，當(dāng)公司成為AI原生公司后，就可能成為被壓平的中層，因?yàn)橹袑庸芾淼膷徫粫?huì)越來(lái)越少。

個(gè)人貢獻(xiàn)者同樣有選擇。借助AI，如果你能夠協(xié)調(diào)上下文、自動(dòng)化日常工作、提煉關(guān)鍵信號(hào)并進(jìn)行實(shí)時(shí)感知和預(yù)警，個(gè)人會(huì)變得更加強(qiáng)大。知識(shí)型崗位會(huì)收縮，但如果你能成為一個(gè)項(xiàng)目的DRI，并且會(huì)管理、會(huì)使用AI，就會(huì)更持久。你也可以成為教練，或從事面對(duì)高凈值客戶(hù)等需要溫度、信任和情商的工作。

未來(lái)的工作可以從兩個(gè)維度來(lái)看：一個(gè)維度是人際互動(dòng)程度，即工作在多大程度上需要獲得他人的信任與合作；另一個(gè)維度是工作的自由度，即你是在封閉環(huán)境里處理重復(fù)任務(wù)，還是每天面對(duì)不同的未知問(wèn)題。低人際互動(dòng)、低自由度的左下角，是機(jī)器的主場(chǎng)。希望自己在那里打敗AI，是不現(xiàn)實(shí)的，這些工作會(huì)逐漸消失。

轉(zhuǎn)型可以向兩個(gè)方向走：向上走，增加工作中的溫度與人際互動(dòng)；向右走，接受更多未知，做原創(chuàng)性工作，或從事需要豐富經(jīng)驗(yàn)的工作。體力工作不會(huì)那么快被取代，但具身智能時(shí)代也會(huì)到來(lái)。如果工作環(huán)境封閉、缺少人際互動(dòng)，最終也會(huì)成為機(jī)器的主場(chǎng)。救援人員、水管工的工作自由度較高，因?yàn)槊刻旖鉀Q的問(wèn)題不同；流水線(xiàn)工作的自由度則較低。

以后，AI會(huì)越來(lái)越多地接管并超越我們擅長(zhǎng)的“左腦”工作，因?yàn)樗泻Ａ繑?shù)據(jù)和算力支撐。人類(lèi)真正要作出的選擇，是用有限的選擇擔(dān)當(dāng)無(wú)限的責(zé)任，以?xún)r(jià)值觀、判斷力、方向感、品位和勇氣作出重大抉擇。

AI不能擔(dān)責(zé)，所以責(zé)任仍由人承擔(dān)。人來(lái)告訴AI應(yīng)該完成什么任務(wù)，人愿意押上自己的身家、投入自己的一生，去做真正熱愛(ài)的事情，這才體現(xiàn)人的價(jià)值。39年前，我在那封已經(jīng)泛黃的信里寫(xiě)道，AI將是人類(lèi)了解自己的最后一條路。今天我想說(shuō)，這條路就是現(xiàn)在，AI的未來(lái)已經(jīng)到來(lái)。謝謝大家。

以下為現(xiàn)場(chǎng)問(wèn)答：

主持人：您最后一張PPT寫(xiě)的是“AI來(lái)干活，人類(lèi)來(lái)引領(lǐng)”。如果AI工作的正確率和決策成功率不斷提高，人的引領(lǐng)作用究竟體現(xiàn)在哪里？

李開(kāi)復(fù)：不同工作中，AI的能力會(huì)越來(lái)越強(qiáng)。以醫(yī)生為例，我們不能完全讓AI作最終決定，因?yàn)槿艘獡?dān)責(zé)。剛開(kāi)始，醫(yī)生可能覺(jué)得AI的意見(jiàn)不怎么樣；后來(lái)發(fā)現(xiàn)它診斷很準(zhǔn)，很多問(wèn)題自己沒(méi)有想到；再往后，人可能只是在最后說(shuō)一句“同意”。到了這一天，這個(gè)職業(yè)原來(lái)的形態(tài)就結(jié)束了。AI會(huì)不斷從低人際互動(dòng)、低自由度的工作，向更復(fù)雜的區(qū)域推進(jìn)。

但我堅(jiān)信，有一些人類(lèi)的工作和抉擇，AI永遠(yuǎn)做不到，因?yàn)樗枰獦O大的勇氣、擔(dān)當(dāng)和熱愛(ài)。喬布斯敢于做iPhone，馬斯克敢于回收火箭，都是例子。40年前，我決定沿著AI這條路一直走下去，也不是基于數(shù)據(jù)。AI擅長(zhǎng)根據(jù)過(guò)去的數(shù)據(jù)推測(cè)未來(lái)的高概率事件，而我當(dāng)時(shí)只是相信這是最偉大的事情，并不知道成功概率是多少。

主持人：有時(shí)人會(huì)依靠直覺(jué)，而這種直覺(jué)不一定能由AI從既有數(shù)據(jù)中推演出來(lái)，這正是人的寶貴之處。觀眾還想問(wèn)：如果現(xiàn)在畢業(yè)，怎樣選擇一個(gè)相對(duì)穩(wěn)妥、不容易被AI替代的崗位？

李開(kāi)復(fù)：如果希望提高避免失業(yè)的概率，可以考慮服務(wù)業(yè)，尤其是需要人與人之間溫度的工作。例如好的導(dǎo)游、養(yǎng)老照護(hù)人員、酒店服務(wù)人員，或面對(duì)面為客人做菜的廚師。這類(lèi)工作會(huì)越來(lái)越多。

主持人：有人會(huì)覺(jué)得，自己讀了本科、碩士甚至博士，最后轉(zhuǎn)向這些工作，好像浪費(fèi)了所學(xué)知識(shí)。

李開(kāi)復(fù)：教育的本質(zhì)，是當(dāng)你忘記所學(xué)的具體內(nèi)容后，仍然留下來(lái)的東西。如果執(zhí)著于每一本課本、每一道考題都必須在一生中直接發(fā)揮作用，這是不可能的。用“浪費(fèi)”來(lái)描述，我可以理解，但不認(rèn)同。教育過(guò)程中結(jié)識(shí)的朋友、遇到的好導(dǎo)師、形成的學(xué)習(xí)方法，以及今天愿意來(lái)聽(tīng)講、探索未來(lái)，都是你的優(yōu)勢(shì)。真正沉淀下來(lái)的，不一定是你的碩士或博士論文。

主持人：娛樂(lè)業(yè)是否更能適應(yīng)AI時(shí)代的挑戰(zhàn)？

李開(kāi)復(fù)：娛樂(lè)業(yè)當(dāng)然有機(jī)會(huì)，但要看做什么。如果只是靠手工畫(huà)一個(gè)卡通形象，同樣可能受到影響；如果能創(chuàng)造出特別有想象力、有人情味、讓客戶(hù)獲得強(qiáng)烈滿(mǎn)足和情緒價(jià)值的內(nèi)容，就是一條道路。優(yōu)秀的單口喜劇也是如此。泡泡瑪特也是一個(gè)例子：只分析既有數(shù)據(jù)，很難預(yù)測(cè)盲盒可以取得這樣的成功。

主持人：很多企業(yè)的智能體仍停留在Demo階段，即使愿意付費(fèi)，也發(fā)現(xiàn)ROI并不明顯。這個(gè)問(wèn)題怎么解決？

李開(kāi)復(fù)：問(wèn)題就在于上層能力的缺失，尤其是沒(méi)有Ontology。沒(méi)有企業(yè)知識(shí)地圖，所謂智能體只是給通用模型加了一層很薄的外衣，能否真正產(chǎn)生價(jià)值并不確定。把智能體作為創(chuàng)業(yè)方向，需要想清楚賣(mài)給誰(shuí)，怎樣讓客戶(hù)擁有企業(yè)地圖和操作能力，進(jìn)而創(chuàng)造價(jià)值。

我們也要反思自己的工作。零一萬(wàn)物幫助許多公司做智能體，確實(shí)產(chǎn)生了價(jià)值，但要說(shuō)已經(jīng)改變公司財(cái)報(bào)，也沒(méi)有。原因是我們對(duì)企業(yè)地圖理解得還不夠深。要產(chǎn)生更大價(jià)值，就要派工程師幫助客戶(hù)建立Ontology，訂單價(jià)格會(huì)提高，也需要證明相應(yīng)價(jià)值。最大的價(jià)值是賦能老板，因此我們的方向變得很明確。

主持人：如果企業(yè)只在財(cái)報(bào)得到改善后才付費(fèi)，您愿意接受按效果付費(fèi)、共同承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的合作方式嗎？

李開(kāi)復(fù)：沒(méi)有問(wèn)題，但承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)越大，回報(bào)也要越大?？梢栽O(shè)計(jì)不同方案，例如先回本，再按利潤(rùn)的一定比例分成。我們已經(jīng)有一位海外游戲發(fā)行客戶(hù)采用類(lèi)似方式：先按成本合作，證明ROI之后再分享一部分收益。

主持人：您近一兩年與不同國(guó)家和企業(yè)的一號(hào)位交流。最讓您欣喜的現(xiàn)象是什么？

李開(kāi)復(fù)：越來(lái)越多一號(hào)位意識(shí)到，他們必須做這件事，而且似乎只有一號(hào)位能夠作出這個(gè)決定。因?yàn)檫@涉及擔(dān)責(zé)，也涉及誰(shuí)來(lái)管理整個(gè)企業(yè)或國(guó)家。我們的轉(zhuǎn)化率并不是特別高，但每一位一號(hào)位的認(rèn)可，往往都會(huì)帶來(lái)很大的項(xiàng)目，也可能真正改變企業(yè)的財(cái)務(wù)表現(xiàn)。

主持人：最大的挫折感又是什么？

李開(kāi)復(fù)：有兩種情況。第一種是一號(hào)位聽(tīng)完后說(shuō)“請(qǐng)跟我的CIO談”，團(tuán)隊(duì)禮貌對(duì)接后，對(duì)方只問(wèn)報(bào)價(jià)。只關(guān)心報(bào)價(jià)的公司，不是我們最想服務(wù)的客戶(hù)。第二種是CEO懂技術(shù)，也組織很大的團(tuán)隊(duì)與我們反復(fù)交流，見(jiàn)了2次、3次、4次、5次，后來(lái)沒(méi)有消息了，因?yàn)樗J(rèn)為自己已經(jīng)學(xué)會(huì)，可以自己做。我判斷他可能做不出來(lái)。

主持人：企業(yè)使用AI、組織發(fā)生變革后，一些員工可能被裁。所謂AI素養(yǎng)，是讓員工接受被裁的事實(shí)嗎？員工要避免這種處境，需要哪些條件？

李開(kāi)復(fù)：AI時(shí)代仍有很多機(jī)會(huì)。首先要學(xué)好AI，不能把AI當(dāng)作敵人，而要把它當(dāng)作伙伴；其次，最好能成為DRI。即使在用AI解決問(wèn)題的過(guò)程中發(fā)現(xiàn)自己原來(lái)的價(jià)值降低了，也要繼續(xù)尋找其他價(jià)值。解決問(wèn)題也許比不過(guò)AI，但能不能選擇正確的問(wèn)題？要知道應(yīng)該解決什么問(wèn)題，要有商業(yè)頭腦。你可以做一家一人公司，用AI創(chuàng)造收入；如果這些都不合適，還可以轉(zhuǎn)向需要溫度的工作和服務(wù)業(yè)。

今天有些人認(rèn)為服務(wù)業(yè)不是頂級(jí)工作，但這種認(rèn)識(shí)會(huì)改變。歷史上，很多職業(yè)的社會(huì)評(píng)價(jià)都發(fā)生過(guò)變化。未來(lái)如果AI推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)，人們不再擔(dān)心溫飽，那些為社會(huì)帶來(lái)溫度、獲得客戶(hù)感謝和熱愛(ài)的人，難道不應(yīng)該最受社會(huì)尊重嗎？

主持人：最后一個(gè)問(wèn)題：目前您最希望AI幫助解決、自己最感到力不從心的問(wèn)題是什么？

李開(kāi)復(fù)：一年前，怎樣說(shuō)服CEO接受這套理念是比較難的。后來(lái)，AI幫助我們?cè)O(shè)計(jì)了老板AI這個(gè)產(chǎn)品。今天更大的問(wèn)題可能是傳播：信息不對(duì)稱(chēng)仍然很?chē)?yán)重?，F(xiàn)場(chǎng)很多年輕人可能聽(tīng)懂了，但如果把中國(guó)最大的1000家企業(yè)負(fù)責(zé)人請(qǐng)來(lái)，真正聽(tīng)懂的也許只有10%。怎樣讓更多人理解，這是我現(xiàn)在最想解決的問(wèn)題。