生成式人工智能重塑知识价值链

（原标题：生成式人工智能重塑知识价值链）

被称为第四次工业革命的生成式人工智能（AI），是否真的代表了一场新的生产力革命？

回顾历史，前几次工业革命都带来了生产力的巨大飞跃。第一次工业革命始于18世纪60年代，以瓦特改良蒸汽机为标志，引发了从手工劳动向机器生产的转变。第二次工业革命以电力的广泛应用为特征，这两次革命大幅降低了生物能、人力和畜力的使用成本，在很多场景使体力劳动产生的价值边际成本趋近于零。第三次工业革命又称信息技术革命，始于二战后，以计算机和互联网的普及为标志。在这一阶段，以谷歌为代表的互联网公司将信息获取和传播的成本降到了极低。

正如百度前总裁陆奇所指出的，互联网公司实现了一个关键转变：将获取信息的边际成本转化为固定成本。以谷歌为例，它每年投入约10亿美元制作地图，但对于每个用户而言，获取地图信息的成本几乎为零。这种模式不仅改变了信息获取的方式，也深刻影响了各行各业。

然而，我们需要认识到信息和知识之间的本质差异。信息革命降低了我们获取已有信息的成本，但这些信息通常是前人创造的知识，如书籍、知识点或代码。在获取信息后，知识的再创造和应用仍然主要依赖于人类。

生成式AI的出现改变了这一逻辑。它极大降低了知识生产的成本。知识创造是驱动社会进步的核心力量，涵盖了从前沿科学研究、企业研发、服务行业的销售方案再到家庭领域的教育和日常生活规划。本质上，这些活动都是将已有信息重新组合和创造的过程。

例如，借助AI，我们可以在几秒钟内生成一篇高质量的文案，在短短几分钟内完成大量富有创意的头脑风暴，甚至可以快速生成图片、视频和音乐作品。

在科学研究领域，AI的应用更是令人瞩目。例如，AlphaFold（由谷歌旗下两家AI公司GoogleDeepMind和I－somorphicLabs开发的新模型）作为一项革命性的AI技术，正在彻底改变生物医学研究的格局，极大地缩短了科研周期并降低了成本。

传统上，确定蛋白质的三维结构需要使用X射线晶体学或冷冻电子显微镜等实验方法，这些方法不仅耗时耗力，往往需要数月甚至数年的时间，而且成本高昂。AlphaFold能够在几小时或几天内就准确预测出蛋白质结构，大幅缩短了研究周期。

以药物研发为例，ESM3（由AI创业公司EvolutionaryScale开发的一个突破性的生成式人工智能模型，专门用于蛋白质设计）能够快速模拟和生成新的蛋白质序列，包括具有特定功能的抗体和酶，使科学家能够以前所未有的精度设计靶向性药物。

这种能力使研究人员能够绕过传统药物开发中占主导地位的试错方法，快速生成和测试新的蛋白质设计，从而将研究重点集中在最有前景的药物候选物上。ESM3的交互式特性允许研究人员通过提示来指导蛋白质的设计过程，进一步提高了药物发现的效率。这不仅加快了研究进度，还大大降低了成本，因为研究人员可以在实验室验证之前，在虚拟环境中探索更广泛的蛋白质空间。ESM3模拟数百万年自然进化过程的能力，为创新药物的开发开辟了新的可能性。

微软AI首席执行官（CEO）MustafaSuleyman预测，未来15年至20年内，新的知识生产成本将趋近于零。他认为，这些变化将标志着人类历史上一个真正的“拐点”。

新愿景与新逻辑

假如生成式AI的发展和普及实现了知识创造边际成本趋近于零的愿景，我们将迎来一个前所未有的未来。在这个未来，知识生产将变得极其廉价和高效，这将带来深远的变革。

想象一下，科研人员能够在几分钟内完成实验设计和数据分析，往日耗时数月的科研周期被大大缩短。蛋白质结构预测、化学物质筛选等复杂任务将变得精准而高效，科学进步将得到前所未有的推动。实验室中，研究人员将更多地沉浸在创造性的探索中，而不是繁琐的重复实验。

未来，医生们只需轻点鼠标，就能获取最新的医学知识和最佳诊疗方案，为患者量身定制个性化的治疗计划。每个患者都能得到最适合自己的医疗服务，诊疗效果和效率大幅提升。健康水平的显著提高将让人们享受更高质量的生活，疾病不再是无法战胜的敌人。

在教室里，生成式AI将根据每个学生的学习进度和兴趣提供定制化的学习资源，真正做到因材施教。学生们将不再被统一的课程束缚，而是能够以最适合自己的方式和节奏学习。每个孩子的潜能将被充分激发，学习将变成一件充满乐趣的事，教育质量也将得到全面提升。

在心理咨询室，生成式AI将提供个性化的心理辅导和情感支持。AI能够敏锐地识别和分析个体的情感状态，提供及时有效的心理帮助。无论是面对压力、焦虑，还是寻求情感慰藉，每个人都能在AI的关怀和支持下找到内心的平静和幸福感。

未来的日常生活中，生成式AI将无处不在。高考辅导、咨询服务、创意工作，AI将大幅提高效率和效果。人们能够轻松完成各种任务，腾出更多时间和精力投入到创造性和战略性工作中。重复性和机械性的任务将被AI接管，人们的生活将变得更加轻松和愉悦。

在明确生成式AI可能带来的未来愿景后，我们需要思考新的决策逻辑。既然知识生产的边际成本将趋近于零，那么从个人到企业都需要调整决策和战略，以适应这一变革。

个人需要重新评估自身的价值。在知识随处可得的时代，什么样的能力和素质仍然有价值？尽管AI在许多领域展示了强大的能力，但真正从0到1的创新仍然离不开人类的灵感和直觉。这种创新需要的是灵感的火花，是那一瞬间的顿悟，而AI目前还无法完全复制这种从无到有的创造力。

因此，我们需要思考如何在这种环境中保持自己的独特性。持续的学习和自我提升，不仅能帮助我们适应快速变化的世界，还能让我们在自己的领域内不断创新，保持竞争力。从0到1的创新，需要的是不可预测的灵感和直觉，是人类思维中的一小点火花，这种火花能够点燃整个创造过程。我们应该珍视这种能力，并不断培养和激发它。

更重要的是，AI虽然强大，但目前缺乏方向感和目的性。人类在这个时代的关键作用之一，就是为AI提供方向和赋予意义。我们需要决定AI应该被用来解决什么问题，如何使用AI来改善人类生活，以及如何确保AI的发展符合道德和伦理标准。这种能力要求我们具备宏观视野、深刻的洞察力以及对人类价值和社会需求的敏锐理解。

科研领域为我们提供了一个引人深思的例子，展示了生成式AI可能对知识创造过程带来的深远影响。

传统上，科研被视为创造新知识的殿堂，其过程往往耗时耗力，成本高昂。以管理学为例，研究不仅仅是发现新的现象和理论，更需要精细的打磨和严谨的论证。正如管理学者MarkusBaer和JasonShaw在他们的文章中所描述的，管理学者所从事的是一种“学术匠艺”（academiccraftsmanship）。

然而，生成式AI的出现可能会对这种“学术匠艺”的价值产生深刻的影响。这让我们不禁联想到之前几次工业革命对传统匠人的冲击。

在工业革命之前，精湛的手工艺人备受推崇，他们的技艺是稀缺而珍贵的。但随着机器的引入和大规模生产的兴起，许多曾经高度专业化的手工技艺逐渐被标准化的工业流程所取代，传统匠人在社会中的地位和价值大幅下降。

现在，我们似乎正面临类似的转折点。生成式AI能够快速处理海量数据，生成看似合理的假设和结论，甚至能够模仿学术写作的风格。这不禁让我们思考：AI是否会使得学术“匠人”的价值大幅降低？那些曾经需要研究者投入大量时间和精力才能完成的任务，如文献综述、数据分析甚至初步的理论构建，现在AI可能只需要几分钟就能完成。

这种变革无疑会对学术界产生深远影响。就像工业革命改变了手工业的价值，使得原本高不可攀的匠人技艺变得不再稀缺，生成式AI的出现是否也会使得某些传统的学术技能失去其独特性？科研作为一种少数人的职业，其不可替代性是否面临挑战？

这些问题引发了一系列更深层次的思考：AI时代，学者最本质的价值究竟在哪里？我们是否需要重新定义“学术创新”的含义？也许，未来的学者角色将发生根本性转变，但具体会如何转变？他们是否会更多地专注于提出真正具有创新性的问题，而将常规性的研究工作交给AI？或者，学者的价值是否将更多地体现在如何引导AI进行研究，如何判断AI生成结果的可靠性和意义？

更进一步，我们是否需要重新思考整个知识创造的过程？在一个AI可以快速生成看似合理的研究结果的时代，如何确保学术研究的深度和原创性？人类的创造力和洞察力在这个过程中将扮演什么样的角色？

在生成式AI时代，企业作为知识创造的重要主体，正面临着前所未有的挑战和机遇。传统的知识创造价值链正在被彻底颠覆，产品设计、服务创新、市场洞察等企业核心活动，都可能因为AI的介入而发生根本性变革。在这样的背景下，企业同样需要重新思考自身的定位和核心竞争力。

当AI能够快速生成设计方案、产品创意、市场分析时，企业如何在知识创造链条中找到自己的独特价值？一个可能的方向是将重心转移到AI难以轻易复制的领域，如品牌价值塑造、情感连接建立或跨界创新等。这需要企业重新评估自身的优势，并在人性化和创造性方面进行更多投入。这些问题引发了关于企业未来发展方向的深刻思考。

战略制定和执行需要以知识边际成本趋近于零的现实为基础。企业是否需要灵活调整战略，快速响应市场变化和技术进步？决策过程将更加数据驱动，生成式AI是否会提供实时、精准的分析和预测，辅助决策者做出更明智的选择？同时，企业文化是否需要更加开放和包容，鼓励创新和跨界合作，以适应快速变化的环境？

在这个过程中，我们需要开放性地讨论：企业如何平衡效率和创新？在知识随处可得的时代，哪些战略调整能够确保企业在激烈竞争中脱颖而出？未来的企业组织形式是否会变得更加扁平化和灵活化？

这些问题没有现成的答案，但正是这些思考和探索，将引领我们适应和驾驭这一新的技术变革。

如何实现：人与技术的双向奔赴

在生成式AI的未来愿景中，知识创造的边际成本趋近于零，意味着我们将迎来一个前所未有的高效和创新的时代。要实现这一目标，关键在于人与技术的双向奔赴。

生成式AI并不是一种简单的工具，没有明确的说明书，而是一种需要人去驾驭的能力和潜力。人的作用在这个过程中至关重要。个体需要提升自身的AI力，这是指在AI时代利用AI完成任务和解决问题的综合能力。AI力不仅仅是操作AI工具的技能，更是一种新的思维模式和能力结构。

在提升AI力的过程中，个体需要不断学习和适应，掌握生成式AI的使用方法和技巧。例如，如何设计有效的提示词与AI互动，如何解构任务并与AI合作完成复杂任务。这种能力的培养，将使得每个人都能够成为“超级个体”，借助AI极大地放大自己的能力和效率。

除了人自身能力的提升，技术的发展也是实现这一目标的重要途径。生成式AI不仅需要大模型的基础能力，还需要在各个场景中不断发展和优化。例如，Suno（一款AI音乐生成应用）的出现，使得音乐创作这个需要专业知识的技能变得唾手可得。这种技术的进步，极大地降低了知识创造的门槛。

在翻译领域，吴恩达（AndrewNg）教授最近开源的翻译项目，使得翻译这种具有专业属性的任务变得非常容易，展示了技术在特定场景中的快速应用。而在数据分析、复杂医疗诊断以及科学研究等领域，虽然还有更多的路要走，但技术的发展方向是明确的，即通过不断的创新和优化，最终实现知识创造成本的极大降低。

知识创造成本趋近于零后的世界

当知识创造的边际成本趋近于零，我们将面临一系列深刻且开放性的问题。这些问题目前可能没有明确的答案，有些正在全球范围内被激烈讨论。

当知识创造成本为零时，人类将何去何从？人的意义又是什么？在一个知识随手可得的世界里，人类将如何重新定义自己的价值和存在？是否会有新的能力和素质成为人类核心竞争力的关键？我们是否需要重新审视创造力、情感、伦理和社会责任感等无法被AI完全取代的领域？

在一个知识可以轻松获取和生成的世界，传统的企业组织形式是否依然适用？组织将如何重组和运作以适应这一趋势？未来的组织是否会变得更加扁平化、分散化和灵活化？企业的核心竞争力将如何转变？在一个知识无限丰富的时代，企业如何保持创新和竞争优势？

更为重要的是，如何确保所有人都能从这一变革中受益？知识创造成本的降低不应仅仅是少数人的特权，而应是全社会的共同财富。如何设计公平的分配机制，确保知识和技术红利能够惠及每一个人？这包括教育的普及与提升，社会保障体系的完善，以及政策和法规的制定和实施。如何应对可能出现的失业和社会不公平问题？我们如何确保技术进步带来的利益能够均衡分配？

正如微软AICEO的大胆预言，10年—15年后知识创造的成本将接近为零。那时，我们必须面对这些深刻的问题，并找到解决的路径。我们是否有足够的社会机制和政策来引导和保障这一转变？

人类的意义和价值、组织的形态和运作以及社会的公平与进步，都是我们需要提前准备和思考的重大课题。这些问题的答案或许并不容易找到，但正是这些思考和探索，将引领我们迈向一个更加美好和公平的未来。我们是否已经为这种变革做好了准备？未来的世界将会是什么样子，我们又如何在这场变革中找到自己的位置？

（作者系清华大学经济管理学院Flextronics讲席教授、领导力与组织管理系任主任）

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