鄂公网安备 42090202000378号ALEX-林永青 00：08 今天我们非常高兴邀请汤姆·达文波特教授加入我们的“世界领军人物对话”，就目前非常热门的人工智能话题进行采访。您刚刚出版了一本新书，名为《全力投入人工智能》（All-In On AI），多数书评认为本书充满了洞察、策略和最佳实践。其目的是为了为领导者和他们的团队提供深度见解，帮助他们的公司成为AI强者。
因此，我们相信，对于任何考虑在AI整合领域迈出下一步，或计划以更具战略性的方式采纳这一强大技术的人们来说，《全力投入人工智能》提供了一个难得的行业内部视角，既展示了领先的实践者正在做什么，同时也提供了借力贯穿了组织一切工作的工具。
因此，我们的问题是，在您的新书中的研究中，可否告诉我们为什么我们需要全面拥抱AI 未来的3个最令人信服的论点是什么？为什么我们需要与AI全面共存共生？
达文波特 01：37 当然乐意。我认为很多人已经相当清楚，数字原生公司可以积极采用人工智能技术。谷歌、Facebook等公司在这方面已取得了成功。据我了解，在中国，搜狐、百度、京东等技术企业也正在采用和推进人工智能。但不太为人知的是，传统企业也可以采用这一策略。这正是我们书中的焦点，即传统企业如何通过人工智能来改造自己。全球有许多公司正在采用人工智能，但其中大多数只是在尝试和实验阶段。
很多时候，它们可能会布署一些出色的新机器学习模型，但最终未能将其部署到实际生产中，因此还未能从中获得任何有意义的价值。
我们的书建议，如果您真的想要充分利用人工智能的力量来改造您的业务，启用新策略和新的商业模式等，您需要更积极地接受和采用它，这意味着大量的应用案例，种种不同的人工智能技术变种，培训大量从事开发工作的人员，包括数据科学家等等。
公司领导层需要有坚定的领导方向，需要大量的财务投资，以及对一些关于人工智能伦理问题的充分关注。这些都是我们书中，为什么您应该全情投入、掷出大赌注的主要论点。
ALEX-林永青 03：49 很好。现在，许多作者、作家、行业领袖和学者都全情投入到了这个领域。我最近注意到，例如，Kevin Roose是《纽约时报》的获奖科技专栏作家，他的新书题为《未来证明：AI时代的9条生存法则》（ Future Proof: 9 Rules for Humans in the Age of Automation）。他在书中提出了九项原则，建议在人工智能时代如何生存。我发现这九个原则非常有趣，比如要“同时创建大网络和小网络”，“在机器时代努力学习保守人性”等等。
显然，我们仍然处于人工智能时代的非常早期的阶段。大多数组织或个人对于人工智能持谨慎态度，但也有一些世界级的公司正在全情投入AI技术，并正在彻底改变他们的产品、流程、策略、客户关系，甚至企业文化。这些组织可能仅占大公司的不到1%，但它们在自己的行业中表现极为出色，拥有更好的商业模式，做出更明智的决策，与客户有更好的关系，与供应商之间的合作更为高效，产品质量更高等等。
因此，在您的书中，您讨论了全力投入人工智能的策略。请特别表述您认为最重要的三个或五个策略，并解释为什么您认为它们是如此重要。
达文波特 06：14 当然，我乐意给出三个策略。这些策略可以说是相对广泛但重要的策略集合。第一个策略，那些全情投入的公司采用的策略是创造新的物种，一个新的商业模式、一个新的重要产品或服务、一个新的战略。
举个例子，也许这对您的中国听众来说很熟悉。平安，我认为是世界上最有趣的公司之一，至少在他们对人工智能的使用方面是这样。
ALEX-林永青 06：56 你是指平安保险公司吗？这是中国最大的保险公司之一。
达文波特 07：00 是的，它在上世纪80年代末开始作为一家保险公司，现在是世界上最大的金融服务公司之一。它有五个生态系统，都是通过人工智能实现的：保险、银行、医疗保健、汽车服务和智能城市。其中，仅仅是医疗保健业务就是创建了不可思议的案例，中国和东南亚有大约4亿客户使用"好医生"智能远程医疗系统。这真是令人震惊，而如果没有人工智能这是不可能实现的。第二个策略是组织和运营的转型。这不仅仅是改进业务流程的细微改进，而是真正的巨大颠覆改进。
再举个例子，全球石油公司壳牌曾经需要大约6年的时间，来完全检查其大型炼油厂庞大的设备。以前都是人类在工厂里四处爬出爬进，查看管道和阀门等。现在他们使用带有图像识别软件的无人机。它们可以识别问题出现的地方。它们可以在几天内检查完成整个工厂，至少可以识别出问题所在区域。
这显著提高了这一特定活动的效率。我会说，在书中，这个领域是最大的一个，也就是运营转型。然后还有第三个策略领域，这是三个领域中最小的，那就是改变客户行为。我们看到一些社交媒体公司有时会改变客户行为，或者更糟糕地说，让一些客户对他们的生活状况感到不满，或者导致更多的政治极化。但我们谈论的这些智能企业，正在努力创建改善客户生活的客户行为。其中不少是保险公司，平安保险也在尝试这样做。我们谈到了健康保险公司和汽车保险公司，它们不仅仅是在你生病或车祸时赔偿你，而是试图让你更健康，防止过早死亡，保持健康，确保你在路上安全等全方位考量。
因此，这与保险公司历史上所做的事情非常不同。这是一种由来自身体传感器、床边传感器、汽车传感器、医院传感器等地的大数据来支持的新模式。
ALEX-林永青 10：26 是的，非常好。这些见解分享和观察都非常精彩。我们可能都注意到，最近发布的大语言模型（chatGPT）吸引了很多关注，表面上是因为受众的好奇心，但我认为更多的是公众对人工智能是否会超越甚至取代人类智能的恐慌。
更有代表性的是《明天简史》的作者尤瓦尔·赫拉利（Yuval Noah Harari）。顺便说一句，我们是第一个与他对话的中国媒体和智库，这是几年前的事了。当时，赫拉利认为，未来只有2%的人类将会有用，而剩下的90%甚至98%的人类将会变得无用（useless）。因此，我记得当时很多人都d 问，这是阴谋论吗？这是可靠的预测吗？
在考察人工智能的未来时，您是否认为机器将在很大程度上取代人类？特别是取代知识工作者？或者，您认为人类和机器将长期共存并共同发展是更可能的前景？为什么？
达文波特 12：09 直到最近，我一直相当确信两者会共存。事实上，我已经写了两本关于这个主题的书。我完成的第二本，我记得是在2022年10月。它的标题是《与AI合作》，其中包括29个案例研究，以及对已经在今天与AI合作的人们的许多分析和讨论。
我一直在与各种公司交流。我从来没有听说有哪个企业因为人工智能而大规模裁员。然而，我认为我们可以说，这些生成式人工智能系统，比如GPT等，也引起了我的一些担忧。
目前我认为我们还不必太担心，因为这些技术仍然需要人类在过程的开始时创建提示（prompt）。（引注：prompt技术，已成为当前大语言模型领域的一项重要应用。
另一方面，人们确实需要编辑输出内容，无论是图像还是文本。您可能需要改进它并检查是否有错误等。然而，我认为这些系统正在以非常快的速度变得更加先进。
因此，如果我是知识管理和创造领域的从业者，就像我是一名教授一样，我会对此感到相当紧张。虽然今天我想我可能问题不大，因为如果我愿意的话我可以退休。我只是因为喜欢我的工作才在持续工作，但我认为这是非常令人担忧的。我一直在写这方面的作品。我正在写一本关于公民技术开发的新书。我这本书的合著者是最近遇到了哈佛大学计算机科学系的一名毕业生。他说他正在经历一种身份认同危机，因为他在学校学到的一切都现在都被生成式人工智能系统完成，包括自动生成代码、自动编写代码等。
我认为在未来的几年里，我们都需要一些担忧，但我猜测在5到10年内还会好。然后，如果人工智能继续以这样的速度提高，我认为一切都将不确定。
ALEX-林永青 15：19 非常具有洞察力的评论。我注意到你提到了"身份"这个词，对吧？然后在我看来，人类最重要或最关键的身份认同，应该是人们的知识，不是吗？过去几次人工智能事件对我们的影响相对较浅显和小范围。例如，IBM的Deep Blue击败了国际象棋世界冠军。另一个例子是几年前AlphaGo击败了围棋世界冠军。
然而，这一次Chat GPT似乎挑战了所有知识工作者和他们的知识工作。同时，我们了解彼得·德鲁克（Peter Drucker）是提出"知识工作及知识工作者"概念的第一人，并且在这一领域进行了大量研究和著述的管理学家。
是的，非常非常幸运，我们曾经并且一直和彼得·德鲁克的家族一起协作，参与着有关“知识工作者”和“知识社会”的项目。非常有趣的是，我的合作伙伴Nova Spivack就是彼得·德鲁克家族的第3代。
他以前长年在洛杉矶和硅谷湾区，但现在搬到了佛罗里达的迈阿密（引注：迈阿里密的强大愿景就是成为WEB3时代的“加密谷”）。他共同创办了一个方舟基金会（Archmisson.Org），其使命就是启动“永远保护、保留人类知识”的太空项目。是的，意义重大！
达文波特 17：31 我认识彼得·德鲁克，曾经多次在他家拜访并与他共进午餐或晚餐。他非常了不起。
ALEX-林永青 17：42 这非常有意义，来到我们下一个重要议题——有关“知识管理”。正如彼得·德鲁克曾经说过，“知识只能从一只耳朵传到另一耳朵”——德鲁克希望表达的是“知识管理的巨大困难”——如果不是完全不可能。我们也注意到您是一位真正的知识管理专家、顾问和研究者。我们非常渴望听取您对知识管理的看法。这是一个相当困难甚至艰巨的领域，对吧？
然而，微软公司最近发布的开源GPT似乎是一个信号，一个新时代开始了。但我特别注意到，微软公司也有一个非常引人注目的失败案例。记得是十多年以前，他们曾经有一个非常庞大的（企业）知识管理部门。但最后，他们不得不解散这个部门，因为企业知识管理这件事情非常困难。所以我的问题是，您是否认为chatGPT是将改变知识管理的重要工具，甚至是知识创造的重要工具？或者相反，您认为人类的知识仍然无法管理？为什么？
达文波特 19：14 我在知识管理领域工作了相当长的时间，我写了一本我认为仍然是最畅销的、也许是仅次于日本野中郁次郎（Ikujiro Nonaka）的知识管理书籍《工作知识》（Working Knowledge）。我对这个问题非常感兴趣，而且对于GPT和其他生成技术来说，t知识管理的创新，现在还处于早期阶段。
然而，上周或者也许是前一周，我写了一篇小文章，谈到了摩根士丹利这家公司。他们是世界上第二大或第三大的财富管理公司，正在使用GPT-4进行知识管理。他们采用了一种称为"精调训练"的方法，其中他们利用自己的知识。在案例中，他们选取了10万份精心挑选和筛选过的文件，对GPT进行了重新训练。
现在他们正在使用GPT来回答他们的财务顾问的问题。到目前为止，似乎效果不错。他们仍然处于试验阶段，使用的财务顾问只有300人，不过似乎效果非常好。高质量文件的这种精调训练，似乎消除了生成式人工智能系统经常出现的一些质量问题，比如“知识幻觉”问题。但现在还处于早期阶段，我正在寻找其他做类似工作的公司。然后我将撰写一篇关于使用生成式人工智能进行知识管理的整个领域的文章。但我确实认为，这可能是解决我们在知识管理路径上遇到的许多问题的一个可行解决方案，虽然从文件和人脑中提取知识，并在组织内共享通常是非常困难的。
（在今天的条件下），我不会像彼得·德鲁克那样极端地认为，“知识只能从一个人的耳朵传递到另一个人的耳朵”。但我同意，“当涉及到人和人的耳朵”（引注：指知识的传递），的确相当的困难。特别是当我们使用那些相对笨重的系统时，需要将知识输入并输出，还要整合太多版本的不同知识时，情况就会变得特别困难。
摩根士丹利这个例子所说明的一件事是，这一工作仍然不容易。他们不得不找到10万份准确而实时的知识文件，并将其输入管理系统。（而更普通的情形是），许多公司实际上并没有很好地管理他们基于文件的知识。
因此，这仍然不是一件容易的事情，但我认为它可能会变得更容易。
ALEX-林永青 22：35 是的，谢谢您。我完全同意，现在还为时过早来讨论或评估这一课题。就了解人类知识的人工智能和认知工具而言，现在有两个方向：一个是机器学习和大规模模型训练的方向；另一个是个人知识发展的方向，不是吗？
从维纳（Noebert Wiener）的前提出发，维纳是几十年前控制论理论的提出人。他的一本书的标题是《人有人的用处》，我个人更倾向于甚至坚持个人知识管理的方向。这也受到了彼得·德鲁克的影响。我认为，PKM（个人知识管理）意味着需要保有一个人类大脑，个人的大脑。正如在您的术语中，知识是人类最关键的能力，是身份认同。
所以我的问题是，你更相信像GPT或IBM Watson这样的超级大脑工具吗？还是你也关注人们开发个人知识工具的价值，比如个人知识图谱等？为什么以及如何？
达文波特 24：19 是的，这是一个有趣且重大的问题。显然，我前些天听了一档由Sam Altman主持的播客，他是OpenAI的负责人，也是GPT工具的创造者。他说这些工具将把知识的成本，我想他说的是智能的成本，降低到零。我不确定我是否同意这一点。它们肯定会降低常识知识的成本，因为这些工具基本上是利用互联网上和已经出版的书籍等语料进行训练的。
如果你有一个问题，需要获取一些在互联网上广泛可得的知识，我想通常没问题的。然而，我们仍然需要创建不存在的新知识。为了做到这一点，你不仅需要能够进行Chat GPT提示，还需要内化已经创建的知识，并思考如何超越它。Chat GPT或它的后继者可能会能够写小说和文章等，但它们仍然是基于过去知识的文章。
因此，如果我们想要创建新知识，我认为这仍然将是独特的人类领域，至少在一段时间内是这样，人工智能似乎无法创造新知识。它不知道什么是知识，它只知道它拥有这个非常庞大的文本库，可以在其中创建统计关系，并对接下来的词语、图像或其他内容进行预测，但这不是我所认为的知识。
ALEX-林永青 26：31 是的，不少专家认为GBT和各种生成式人工智能就像傻瓜，只会跑得很快。它们只能处理已经存在的知识或信息。是的，它们不能帮助创造任何其他新的知识或信息。最后一个讨论来自于你目前的工作单位巴布森学院（Babson College）。
哈佛商学院（HBS）的一位前院长曾经在课堂上告诉我们：大学。他告诉我巴布森学院是最好的培养“创业和企业家精神”的商学院。巴布森对“创业”的定义就是：“从零开始创造某些东西”。我非常喜欢这个定义。从您的角度来看，应如何定义创业和领导力？请还参考一些你其他书籍中的真实案例研究或观点，比如我们知道您在这一领域的著书很多，比如《与人工智能共事》、《AI优势》、《只有人类可以应用》、《大数据工作》等等。请为我们分享一些您的见解观察或案
达文波特 28：30 当然。巴布森学院的确以创业而闻名。我本人也从事一些创业方面的工作。我也经常与一些大公司合作。我认为，巴布森学院通常是从广泛的视角看待创业。当一个组织的领导者，创造了一种解决商业问题或社会问题的新方法，并将其推向世界时，这就是创业。所以我认为人工智能将会促进许多这样类型的创业。
巴布森学院已经决定再次转型——在技术创业方面，我们过去的实力可能不尽人意。历史上，我们曾经在全球范围内与家族企业合作，帮助那些希望培训他们的儿子和女儿经营家族企业的人。这是我们以往的长处。
但现在我认为我们已经意识到，地球上最有创造力的新资源是面向技术的。因此，我们非常努力地培养技术产品经理、数据产品经理等人，他们可以使用这些非常强大的新工具来创建新的企业。或者再次，我们一直相信企业创业，即在特定组织的背景下尝试创建新产品、新服务或新业务。所以我采取了一个广泛的视角，如何利用可用的资源、技术、关系和知识创造新事物。
ALEX-林永青 30：21 非常感谢。今天我们的访谈就到这里吧。再次感谢您的精彩分享和您对人工智能和创业的智慧见解。希望我们还能有其他机会，进行更多的对话或交流。
（来源于价值中国网）