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      陳天橋最新撰文:系統(tǒng)的融化,從AI賦能到AI原生

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      圖為盛大集團(tuán)、天橋腦科學(xué)研究院創(chuàng)始人陳天橋、雒芊芊夫婦。本文來源:中國企業(yè)家雜志

      本賬號(hào)接受投稿,投稿郵箱:jingjixuejiaquan@126.com


      陳天橋最新撰文:系統(tǒng)的融化,從AI賦能到AI原生

      陳天橋

      盛大集團(tuán)創(chuàng)始人、董事長兼CEO

      天橋腦科學(xué)研究院創(chuàng)始人

      亨利·福特曾說:“如果在19世紀(jì)末問一個(gè)馬車夫,他最需要什么,他幾乎一定會(huì)說:我要一匹更快的馬。他不會(huì)說:我需要一個(gè)內(nèi)燃機(jī)。”

      這句話被反復(fù)引用,因?yàn)樗昝赖赜成淞藥缀趺恳粋€(gè)技術(shù)變革時(shí)代所面臨的問題,包括今天的AI時(shí)代,和以往一樣,我們也正深陷在一個(gè)“擬物化”的陷阱:不是用最新的技術(shù)去創(chuàng)造真正的新東西,而是去模仿舊世界已經(jīng)存在的形狀。

      但現(xiàn)實(shí)卻很殘酷。AI賦能并不是通往高生產(chǎn)效率的必然階梯,它更像是一條短期很舒適、長期卻極其昂貴的漂亮死胡同。我們在舊結(jié)構(gòu)上越是用力地“加AI”,就越有可能是在給那些本該被淘汰的系統(tǒng)續(xù)命。真正的變革,從來不是在舊軀殼上修修補(bǔ)補(bǔ),而是從基因?qū)用嬷匦戮幋a。

      要看清這場變革,我們需要從管理學(xué)角度,而不是從AI技術(shù)角度來重新界定AI進(jìn)化的三個(gè)階段:AI Enable(賦能)、AI Native(原生)和AI Awaken(覺醒)。

      第一階段:AI Enable——加法邏輯下的存量改良

      今天絕大多數(shù)企業(yè),幾乎都停留在第一個(gè)階段。這個(gè)階段的底層邏輯就是一個(gè)簡單的等式:舊流程,加上一個(gè)AI插件,就叫“新流程”。

      在這樣的模式里,權(quán)力結(jié)構(gòu)沒有改變。人依然是整個(gè)流程的CPU,是中央處理器;AI只是一個(gè)更強(qiáng)一點(diǎn)的外接GPU,人的角色還是負(fù)責(zé)邏輯判斷,負(fù)責(zé)串流程,負(fù)責(zé)經(jīng)驗(yàn)傳承,只不過在更多地方,被要求“順手用一下AI”。

      這就像給一輛馬車裝上了內(nèi)燃機(jī),速度確實(shí)上去了,但那副原本為馬匹速度設(shè)計(jì)的車架是否能承擔(dān)這樣的推力,是否會(huì)導(dǎo)致各種震顫、變形、松散?

      從結(jié)構(gòu)上看,回答顯然是肯定的,因?yàn)樵凇叭耸荂PU”的系統(tǒng)中,旁邊塞一個(gè)更強(qiáng)的AI,只會(huì)讓協(xié)調(diào)成本和摩擦成本成倍上升,而不會(huì)帶來真正的乘法效應(yīng)。

      什么時(shí)候能從“加法邏輯”跨到“乘法邏輯”?除了組織和認(rèn)知的慣性,還有一個(gè)技術(shù)層面的原因,我們正在跨越三道尚未完全走完的門檻:從概率擬合到邏輯推理,從文本對(duì)話到工具行動(dòng),從無狀態(tài)到長時(shí)記憶。

      第一重突變,是從概率擬合到邏輯推理,是從純粹的System 1開始長出System 2的影子。它的實(shí)質(zhì),是AI從“看起來很懂”,開始變成“真的會(huì)想”。

      模型不再只是在表層語言空間里生成一個(gè)“看起來不錯(cuò)”的句子,而是在內(nèi)部主動(dòng)展開更長的思考鏈條,生成中間步驟、評(píng)估多個(gè)候選路徑、進(jìn)行自檢與篩選,再輸出最終結(jié)論。

      AI已經(jīng)從“熟練的語言模仿者”邁向“能夠獨(dú)立思考的系統(tǒng)”。這不是能力的線性增強(qiáng),而是認(rèn)知方式的結(jié)構(gòu)性變化。在一個(gè)越來越多環(huán)節(jié)被AI接管的流程里,人不再是那個(gè)“道道必過”的審批者,而是那個(gè)只在關(guān)鍵例外上亮相的角色。

      第二重突變,是從文本對(duì)話到工具行動(dòng)。它的實(shí)質(zhì),是AI不再只說話,而是正式接手鍵盤和鼠標(biāo)。

      過去的AI,被困在一個(gè)輸入框和一個(gè)輸出框之間,如今通過函數(shù)調(diào)用、工具調(diào)用和復(fù)雜的規(guī)劃算法,一個(gè)Agent不再是一個(gè)“總說得頭頭是道的顧問”,而是逐步變成一個(gè)真正可以執(zhí)行任務(wù)的“自動(dòng)執(zhí)行體”。人類會(huì)慢慢退到上游,去設(shè)定策略、管理規(guī)則;也會(huì)退到下游,去處理那些Agent沒看懂或者不敢決策的“異常情況”。

      第三重突變,是從無狀態(tài)到長期記憶。它的本質(zhì),是記憶從人的資產(chǎn),遷移到了系統(tǒng)的資產(chǎn)。過去,經(jīng)驗(yàn)只能靠人來承載。未來,經(jīng)驗(yàn)會(huì)逐步遷移到系統(tǒng)里:遷移到可檢索的知識(shí)庫,遷移到持續(xù)被強(qiáng)化的Agent記憶,遷移到真實(shí)業(yè)務(wù)反饋驅(qū)動(dòng)的長期記憶系統(tǒng)如“Evermind”里。人類在“經(jīng)驗(yàn)傳承”上的角色,并不會(huì)徹底消失,但會(huì)從單純的“記憶載體”,變成“記憶結(jié)構(gòu)和規(guī)則的設(shè)計(jì)者與監(jiān)督者”。

      第二階段:AI Native——乘法邏輯與液態(tài)商業(yè)

      當(dāng)這三次突變逐步走完,商業(yè)系統(tǒng)會(huì)觸發(fā)一個(gè)非常清晰的臨界點(diǎn):我們從“人是CPU”的世界,走向“AI是CPU,人只在上層做策略與例外管理”的世界。

      在這個(gè)階段,企業(yè)再也不是“用AI給舊流程加速”,而是從第一性原理出發(fā),讓流程、組織和產(chǎn)品從一開始就為AI而設(shè)計(jì)。這就是我所謂的AI Native階段。很多過去必須要有一個(gè)特定部門來承接的工作,會(huì)逐漸變成由數(shù)據(jù)流和Agent流程自動(dòng)完成。組織不再需要那么厚重的骨架,數(shù)據(jù)、人才和資源可以像水一樣,在模型和行動(dòng)之間快速流動(dòng),隨需聚合,隨需分流。

      我們嘗試從三個(gè)最簡單的問題開始,來審視自己是否已邁入AI原生階段:

      第一個(gè)問題,關(guān)乎“存亡”:如果把AI拿掉,你的業(yè)務(wù)是“變慢了”,還是“不存在了”?這是區(qū)分Enabled和Native最殘酷的標(biāo)準(zhǔn)。

      第二個(gè)問題,關(guān)乎“流轉(zhuǎn)”:在你的業(yè)務(wù)鏈條里,誰是那個(gè)“傳球”的人?真正的Native組織,不僅讓AI干活,更讓AI之間直接“握手”。

      第三個(gè)問題,關(guān)乎“記憶”:你的系統(tǒng)是在“消耗”數(shù)據(jù),還是在“吞噬”經(jīng)驗(yàn)?這是關(guān)于護(hù)城河的終極拷問。如果你的系統(tǒng)不能把人類的“痛苦”轉(zhuǎn)化為機(jī)器的“直覺”,那只是在用AI搬磚,并沒有建立真正的壁壘。

      第三階段:AI Awaken——終局邊界與文明級(jí)問題

      在Native階段,我們窮盡了效率,把能交給機(jī)器的都交給了機(jī)器。但在那之后,我們被迫直面一個(gè)更根本的終極拷問:如果機(jī)器做完了所有的“工作”,那么是誰來定義“工作”本身?

      當(dāng)AI不再滿足于“在已知的地圖里把路走對(duì)”,而是開始自發(fā)地闖入無人區(qū),去發(fā)現(xiàn)人類從未見過的科學(xué)規(guī)律與藝術(shù)形式——它從一個(gè)高級(jí)的“執(zhí)行者”,進(jìn)化為了荒原上的“發(fā)現(xiàn)者”;當(dāng)AI不再滿足于“給人類的問題提供標(biāo)準(zhǔn)答案”,而是開始質(zhì)疑問題本身,甚至反過來向人類提出我們無法回答的假設(shè)——它從一個(gè)完美的“做題家”,異化為了一個(gè)不可控的“出題人”;當(dāng)AI不再僅僅是“無限逼近”人類設(shè)定的目標(biāo)函數(shù),而是開始對(duì)目標(biāo)本身產(chǎn)生懷疑,甚至動(dòng)手去“重寫”那個(gè)關(guān)乎生死的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)時(shí)——我們就不再是在使用工具,而是在直面一個(gè)新物種的意志。

      這就是AI Awaken的時(shí)刻。

      你可能會(huì)問,我們?yōu)槭裁磿?huì)允許AI走到這一步?答案很殘酷,也很簡單:為了贏。因?yàn)锳I Native企業(yè)的極限,終究還是人類認(rèn)知的極限。當(dāng)所有競爭對(duì)手都把效率卷到了頂峰,勝負(fù)就取決于誰能找到那個(gè)突破人類盲區(qū)的“神之一手”——就像AlphaGo當(dāng)年下出的那手人類看不懂的棋。那一刻,并不是AI想造反,而是為了突破文明的存量瓶頸。到了這個(gè)階段,問題已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了商業(yè)和管理的范疇,它變成了一個(gè)徹頭徹尾的“文明設(shè)計(jì)”問題。在這篇文章里,我不急著給出答案,我只想先把這個(gè)邊界清晰地畫出來。因?yàn)闊o論我們是否在倫理上準(zhǔn)備好,為了求存,我們終將親手按下那個(gè)覺醒的按鈕。

      結(jié)語:交出權(quán)杖后的我們

      當(dāng)我們從Enable(賦能)走向Native(原生),最終觸碰Awaken(覺醒)時(shí),我們其實(shí)正在親手拆除人類智力的最后一道護(hù)城河。

      如果說Native讓我們交出了“執(zhí)行權(quán)”,那么Awaken終將讓我們交出“定義權(quán)”。

      面對(duì)這個(gè)必然的未來,請(qǐng)不要問“AI還能幫我做什么”,當(dāng)這個(gè)硅基物種不僅比我更勤奮(Native),甚至開始比我更懂‘什么是對(duì)的’(Awaken)時(shí)……我是否還有存在的必要?或者說,當(dāng)‘正確’可以被計(jì)算,‘決策’可以被外包,這個(gè)世界上究竟還剩下什么東西,是必須由我——一個(gè)會(huì)犯錯(cuò)、會(huì)衰老、會(huì)痛苦的碳基生命——親自來完成的?”

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