今天小編分享的教育經驗：AI來了，企業管理者怎麼辦？，歡迎閲讀。
The following article is from 復旦商業知識 Author 張誠
作者 | 張誠 復旦大學管理學院信息管理與信息系統系 系主任、教授
來源 | 復旦商業知識，管理智慧
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都説一下子 ChatGPT 火出圈了，其實 ChatGPT 背後的 AIGC（生成式 AI）技術，在兩年前就開始嶄露頭角了，只不過當時應用方向上先聚焦多媒體，更多地在藝術創作領網域和技術圈受到關注。因此，現在大家對 ChatGPT 的關注度這麼高（相比之前提到的其他類型的 AIGC，或者已發表的技術論文），我覺得原因之一在于這次的產品強化了互動的功能。這跟原來的生成式 AI 單向生成圖片、視頻、音頻是不一樣的，ChatGPT 可以跟用户形成持續的交流。如果從產品設計的創新性來看的話，它的成功主要抓住了兩點：
一個是低門檻，人人都能參與，互動需求是廣泛存在的；另一個就是趣味性，如此好玩的互動功能和内容也是之前沒有的。正是因為產品設計滿足了這兩點，" 出圈 " 也就成為必然。
很多人都在問：谷歌、百度這些大公司在數據量上肯定占有優勢，但為什麼是 OpenAI 能夠首先做出 ChatGPT 呢？我們知道在自然語言處理、神經網絡等領網域，谷歌其實是走在研究前沿的眾多參與者之一。此外，關于自然語言處理以及人機對話，或者用自然語言（比如用一句話）的形式在搜索引擎當中搜索，谷歌其實都早有嘗試，百度也在探索，其他幾家公司也有相關功能嘗試和產品改進。只是這樣的早期測試，在投放市場之後并沒有獲得太多積極的反響，并且可能沒有與公司本來的廣告盈利模式有很好的融合。
從管理學的角度來看，如果市場沒有這個需求，公司為什麼還要推這個新產品呢？
實際上，之前的搜索引擎也一直擁有處理自然語言的能力，用户完全可以用自然語言向搜索引擎發問，但大部分用户還是會通過輸入關鍵詞的方式進行檢索，而非一句話。此外，原先的搜索引擎更注重内容的準确性而非表達有效性，很可能沒有意識到聊天是一個重要的應用場景。開拓性應用場景的產品在市場上，用于教育市場和營銷推廣的成本是非常高的，但如今，随着 ChatGPT" 火出圈 "，以極快的速度完成了用户教育，其他公司推廣類似 AI 模型的成本将大幅降低。從這個層面來説，大公司可以直接跳過市場教育環節，并且完全有可能在短時間内趕上來。
AI 會帶來失業嗎？
我們曾開玩笑地説，之前的生成式 AI 之所以沒那麼火爆，是因為它們的主要能力在于繪畫、音樂方向，因此看起來只會影響藝術家的飯碗；而 ChatGPT 之所以影響力驚人，很重要的原因是它看起來會威脅到更多人的工作。
當然，關于自動化會不會讓人失業的問題，相關讨論至少已經持續了半個世紀。生產力的發展會改變其與已有生產關系的适配，由此帶來生產關系的調整。工業革命的發生，一個很重要的背景就是農業技術的進步，極大地将勞動力從農業中解放出來，轉而進入工業。而 AIGC 的應用也可以讓人們從基礎性、重復性的事務中解放出來，從而将更多時間用于創造性工作。在技術變革的大潮中，我們要相信人一定可以找到新工作，同時人也必須去工作。
從歷史縱深來看，技術的進步釋放了人的勞動力，讓人可以做更多其他的事情。所以，從這個意義上講，如果技術進步的本質是帶動生產效率提升的話，也會讓各方面的管理工作更上一個台階。
ChatGPT 和之前的人工智能不同，它表現出很強的總結和歸納的能力。因此，它對于企業戰略制定、市場分析咨詢等方面，很可能會產生巨大的影響力。即便是大型企業，要想基于數據知識做出決策，依然存在很大挑戰。此前，當企業面對一些确切的問題，比如，競争對手的市場占有率是多少？ChatGPT 可以借助企業信息系統，比較有效率地給出答案；但一旦面對模糊的問題，比如我和競争對手的主要差距是什麼？則必須依賴人力形成咨詢報告。ChatGPT 的出現，使得大家可以期待未來的企業将這部分相對模糊、復雜的決策和管理任務交給 AI，從而更快地完成知識的整理和總結。
假如 AI 要在商業領網域被深入應用，那麼就必須在内容的準确性方面有明顯的改進。與人閒聊時，AI 的錯誤很容易得到寬容；但如果它占據了管理崗位，所提供的内容有硬傷、援引的事實和數據來自憑空捏造，那麼，AI 給企業帶來的就不會是 " 驚喜 " 而是 " 驚吓 "。
今後大規模商用之後，相信市場會對 ChatGPT 有更高的準确度的要求。在一個新的商業環境裏面，大家關注的東西不一樣了。原先大家只是覺得搜索獲得的内容很有趣，有娛樂性，這是個人需求。可它一旦進入商業環境，除了要求内容的準确性，還需要考慮責任、倫理，這是商業需求。
在表達有效性和内容準确性之間，ChatGPT 形成了新的平衡。對普通人來説，ChatGPT 之所以受到追捧，主要是因為它能在很大程度上，通過對話、報告、總結等各種形式，把機器和人的交流繼續下去，很難 " 把天聊死 "。但大家也發現，要真正理解語言、給出确切答案，它還有缺陷。很明顯的是，在把握表達有效性和内容準确性的平衡時，ChatGPT 更側重于前者。
AI 時代的新管理者
對企業管理層來説，ChatGPT 這類技術的應用，肯定能幫助他們更好地掌握業務狀态，賦予企業全新的知識梳理和表達方式，并能借助 AI 更有效率地進行決策。但是，技術的發展不代表企業的戰略管理部門以及管理咨詢人員會無所事事。他們有了 AI 的幫助，在梳理材料方面能節省出大量時間，從而能更充分地思考，提高決策質量。而且無論如何，決策的責任依然在人而不是 AI。
面對 AI，未來的管理者需要具備新的能力，比如要培養或提升數字素養和技術素養，甚至研究素養。這不代表管理者需要學會編程，但是必須理解新技術背後的邏輯，要了解其技術路線和來龍去脈，要能夠獨立地對技術發展給出基本的判斷，而不是人雲亦雲，并且必須結合企業的實際情況，形成應對新技術浪潮的商業策略。其實這也是我國近年倡導提升全民數字素養與技能的一部分。2023 年 2 月 27 日，關于數字中國的整體規劃檔案出台，作為影響中國未來發展的重磅檔案，這也被業界評價為 " 數字挂帥時代來臨 "。" 十四五 " 規劃和 2035 年遠景目标綱要提出 " 以數字化助推城鄉發展和治理模式創新 "，這為我們在新時代新階段推動社會治理和管理創新指明了方向。
聚焦到 AI 方向上，人工智能會在諸多方面對目前的企業管理手段提出全新的挑戰。比如，将 ChatGPT 運用到公司管理中時，為了防止基于這一代技術的做法在企業管理場景中生成錯誤内容，可以借鑑歷史上 " 私有雲 " 的應用，也就是在公司内部，讓 GPT 模型可以基于公司内部信息、ERP 系統和數據庫等的數據開展訓練，從而形成公司或行業專有的 GPT，這樣做，可以大幅減少噪聲，提高管理準确率。
此外，放眼整個社會，涉及商用，我們經常面對與 AI 技術應用相關的倫理問題，比如 AI 汽車如果出現道路交通事故，那麼究竟應該誰來擔責？針對這些，在企業管理層面也會有類似的讨論。我們當然可以通過合同或者其他協定，來界定 AI 的責任；但依然有必要讨論一個話題：既然 AI 和人的判斷一樣不可能百分之百正确，如何通過 AI 和人的協作來提升行為或決策的整體準确率，而不是簡單的二選一，這其實是 AI 應用的另一重要問題。
AI 技術的商用和潛力，尚留下很多空白，以期在未來探索。
