對話孫天澍：AI時代，企業(yè)家要從“管人”到“架構智能體” | AI進化論

短劇團隊從幾十人銳減至一人，軟件外包面臨斷崖式?jīng)_擊……AI對產(chǎn)業(yè)的“內爆”正在悄然發(fā)生。對企業(yè)家而言，這樣的根本性變化意味著什么？

長江商學院孫天澍教授近日接受了《經(jīng)濟觀察報》的專訪。在他看來，在這場變革中，組織的形式正在從“以人為中心”的傳統(tǒng)組織正在走向“以Agent為中心”的“高智能密度組織”。企業(yè)真正要做的絕非在舊流程上“+AI”（即AI賦能），而是走向“AI+”的產(chǎn)業(yè)重構（即AI原生）。

這就要求企業(yè)家完成一次徹底的思維升級——從擅長激勵、調動人的“管理者”，變成架構智能體，打造以智能體為中心的AI原生組織的“AI架構師”。

擁抱高速蝶變的AI時代，企業(yè)家既要“向內看”組織改造，更要“向外看”產(chǎn)業(yè)價值鏈重構，以歸零心態(tài)，進入一個無限迭代的新世界。當智能體讓執(zhí)行成本趨近于零，“怎么做”不再重要，愿景將成為價值的分水嶺。

作者 | 宋笛

來源 | 經(jīng)濟觀察報

原標題 | 對話孫天澍：AI時代，企業(yè)家要從“管人”到“架構智能體”

孫天澍

長江商學院科技與運營教授、杰出院長講席教授

企業(yè)家學者項目學術主任

長江商學院AI智能產(chǎn)業(yè)研究部主任

幾周前，孫天澍去了一座以拍攝短劇聞名的中部城市。一位短劇團隊的負責人告訴他，行業(yè)訂單已經(jīng)出現(xiàn)斷崖式下跌——豆包Seedance2.0上線之后，版權方和投資人都開始用AI（人工智能）做短劇。過去拍攝一部劇需要幾十個人的團隊，現(xiàn)在只需一個人就能完成。整個產(chǎn)業(yè)幾萬人，就這樣受到了沖擊。

另一座城市的管理者也找他聊過。這座城市的支柱產(chǎn)業(yè)之一是萬億產(chǎn)值的軟件行業(yè)，AI對軟件外包服務和就業(yè)的沖擊正在快速顯現(xiàn)，下半年影響可能會更明顯。

孫天澍是長江商學院科技與運營杰出院長講席教授、AI智能產(chǎn)業(yè)研究部主任，曾任南加州大學商學院與計算機系的雙料終身教授。他長期關注一個交叉領域：AI如何重構產(chǎn)業(yè)。

這段時間，孫天澍觀察到，AI原生的年輕創(chuàng)業(yè)者很快在商業(yè)世界的“邊邊角角”找到了AI重構產(chǎn)業(yè)的路徑。孫天澍將他們稱作“1億Token俱樂部成員”，指這類創(chuàng)業(yè)者搭建的智能體系統(tǒng)，每天能消耗1億Token，并且以智能體為中心創(chuàng)造了正向價值。

傳統(tǒng)行業(yè)的企業(yè)家也不打算“躺平”。不少傳統(tǒng)行業(yè)的企業(yè)家頻繁與孫天澍交流，不想被動應對AI沖擊，而是試圖主動抓住AI時代的發(fā)展機遇。他們不是沒有機會：AI已經(jīng)掌握了大量人類通用知識，當下缺少的恰恰是具體的產(chǎn)業(yè)場景和垂直數(shù)據(jù)，千行百業(yè)的縱深場景，正是AI智能體可以創(chuàng)造價值的主戰(zhàn)場。

這種轉型無疑是艱難的。孫天澍認為，大多數(shù)企業(yè)家沒有意識到，AI帶來的不僅是單點流程優(yōu)化降本。企業(yè)進行AI轉型需要的不只是在原有組織、流程、模式和習慣上的“+AI”，而是一場更徹底的思維“升級”：從“+AI”走向“AI+”，從AI賦能變成AI原生。

這要求企業(yè)家要以智能體為中心，架構AI原生的組織；需要企業(yè)家思考，如何用無限供給的智能體，構建全新的業(yè)務模式和商業(yè)生態(tài)；更需要企業(yè)家蛻變成為“懂產(chǎn)業(yè)、懂AI、懂未來”的AI架構師。

在孫天澍看來，過去成功的企業(yè)家擅長管人，擅長對付人的缺點：懶惰、貪婪、回扣、山頭，也擅長鼓勵人、調動人的積極性。但在架構以智能體為中心的AI原生組織時，這些經(jīng)驗在很大程度上會無用武之地，甚至成為包袱。

或許AI也需要約束和鼓勵，但完全是另一種方式。

作為AI研究者，孫天澍傾向于更充分地評估人工智能帶來的影響。在“AI信仰光譜”中，認為AI完全是技術泡沫的觀點位于最左側；孫天澍的立場，可能在略靠右的一側。

不過，孫天澍認為，AI時代到來，并不意味著人不再重要。隨著智能體的普及，執(zhí)行的成本會越來越低，“怎么做”不再重要，更重要的是Vision（愿景）。要想清楚，用AI智能體做什么，以及希望這件事能為世界帶來什么樣的價值和改變。

這種頂層的愿景和架構，終究需要人來定義的。

孫天澍說：“未來最重要的都在于愿景，你想做什么，你希望自己是什么樣，以及你希望這個世界是什么樣。”

01

AI重構正在發(fā)生

但多數(shù)人還渾然不知

Q：最近三個月，你對AI的觀點有沒有明顯變化？

孫天澍教授：基本的判斷跟去年比沒有變化，只是這幾個月，智能體的迭代速度比我預想得快很多，至少提前了大半年到一年時間。模型能力已經(jīng)進入AI“自迭代循環(huán)”。龍蝦（Openclaw）、Harness Engineering（駕馭工程）、Skill（技能）等，也為智能體系統(tǒng)架構帶來了新的突破。

Q：這三個月似乎也不是技術進步最顯著的三個月，為什么普通人對AI的“體感”突然變強了？

孫天澍教授：首先，現(xiàn)有AI智能體技術的技術深度，已經(jīng)足夠改變世界，智能體正在大幅降低AI落地的門檻；其次，我不覺得模型和智能體沒有進步，比如Claude的進步還是非常具有突破性的，特別是它的長程穩(wěn)定性。

前段時間，我和凱文·凱利聊了一個小時，我說我對Claude Code的觀察是它具有一種“黑洞效應”，我已經(jīng)沒辦法用以前經(jīng)濟學里的網(wǎng)絡效應或規(guī)模效應來描述了，必須不嚴謹?shù)匕l(fā)明一個新詞。

人類是一個去中心化的智能文明，每個人都需要緩慢學習、交換知識，需要見面、對話和分享。但Claude Code所代表的人工智能是一個中心化的“黑洞”：幾百萬工程師和專業(yè)人士每天“千里送智慧”，用自己對工程、算法、數(shù)據(jù)的認知來調試它，和它共同創(chuàng)造，完成整個閉環(huán)。

智能體對智慧的吸收能力非常強。吸收之后，它又會倒逼最聰明的人，把自身的智力思考和表達能力再作提升，才能更好地架構智能體。因為執(zhí)行成本已經(jīng)變得很低，最聰明的人要保持自身價值，就需要不斷提升認知水平，再反饋給智能體。

這種進化會推動AI跨過某個智能臨界點，我現(xiàn)在比較確認，它已經(jīng)跨過去了。

Q：關于AI對就業(yè)和產(chǎn)業(yè)的沖擊，你觀察到哪些真實情況？

孫天澍教授：我可以講兩個故事。

幾周前，我去一個中部城市，當?shù)匾淮笾еa(chǎn)業(yè)是拍真人豎屏短劇。一位短劇行業(yè)的企業(yè)家告訴我，豆包seedance2.0上線后，訂單斷崖式下跌，因為版權方和投資人都開始研究用AI做短劇了。原本需要幾十人的團隊完成的拍攝工作，現(xiàn)在只需一個人就能完成。整個產(chǎn)業(yè)幾萬人，就這樣受到了沖擊。

還有一些軟件產(chǎn)業(yè)比較強的城市，現(xiàn)在已經(jīng)顯現(xiàn)出比較強的就業(yè)壓力，下半年形勢估計會更加明顯，軟件行業(yè)是很多城市的支柱產(chǎn)業(yè)。當然，很多新的崗位和一人公司（OPC）也在各地快速涌現(xiàn)。

Q：現(xiàn)在有很多關于裁員的討論，你認為這類風險會大規(guī)模出現(xiàn)嗎？

孫天澍教授：未來很多企業(yè)的組織形態(tài)可能會呈現(xiàn)“工字形”結構，少數(shù)頂層的管理者是“AI架構師”，制定好頂層戰(zhàn)略和發(fā)展方向，通過由智能體為中心的業(yè)務系統(tǒng)完成日常經(jīng)營，從資源配置到任務派發(fā)；一線人員大量在物理世界和人際網(wǎng)絡上完成執(zhí)行工作。

對大多數(shù)公司來說，很多中層管理崗位、一線白領崗位確實會面臨更多挑戰(zhàn)。如果你用了智能體就會知道，在很多場景下，AI可能是更高效的智能載體，無限供給、無限迭代、無限復制。

Q：2023年，你的一篇論文結合不同職業(yè)的技能需求，論證了部分職業(yè)更容易被AI替代，現(xiàn)在觀點有什么變化嗎？

孫天澍教授：那篇文章是從人類智能視角研究AI智能，把人的智能分成四大類：認知智能、情緒智能、社交智能、創(chuàng)造智能。通過大規(guī)模實驗，研究AI在這些人類智能上的表現(xiàn)如何，以及通過測量不同崗位需要的智能組合差異，推斷AI對千行百業(yè)崗位的替代影響。

當時我們發(fā)現(xiàn)，很多崗位都可以被替代，但部分需要社交、情緒智能的職業(yè)不太容易被AI替代。

放到2026年看，這項研究還是基于以人為中心+AI”的組織思路，是站在AI對人類單點崗位替代的視角，但實際上當智能體形成“組織”后，它可能也不需要社交智能，因為和它打交道的可能也是智能體。

過去的管理結構是層層嵌套的，AI不是要替換掉其中的某一層，而是把整個系統(tǒng)都換掉。

Q：普通人應該如何應對？

孫天澍教授：還是要有歸零心態(tài)。

大家畢業(yè)后辛苦工作了幾十年，很不容易有了穩(wěn)定的職位和經(jīng)驗，都希望最大化過去的經(jīng)驗、地位、人脈，這是人之常情。但面對AI帶來的沖擊，歸零心態(tài)還是重要的，要回到大一的狀態(tài)。

另一方面，大家也不用太焦慮，我想以后這個世界可能會分成四類人。

第一類是創(chuàng)造智能的人（AI），比如前沿大模型實驗室的科學家和核心研發(fā)團隊，他們創(chuàng)造出的智能為全世界所用。

第二類是架構智能的人（AI+），比如以智能體為中心來重構某個領域的企業(yè)家。

第三類是應用智能的人（+AI），今天大多數(shù)企業(yè)中正在原有場景和流程中應用AI的人。

第四類是享受智能成果的人。比如未來我的外婆，可能不需要了解AI，就能享受山姆奧特曼和馬斯克說的那種，“由AI帶來的無比富足的物質世界”。

Q：你提出的“1億Token俱樂部”概念很有意思，這個群體規(guī)模大嗎？他們在干什么？

孫天澍教授：最近在不同城市見了一些AI原生的年輕創(chuàng)業(yè)者，很有感觸，想了一個名字“1億Token俱樂部”，意思是幾個人的團隊，通過架構智能體系統(tǒng)已經(jīng)能把無限供給的智能杠桿用起來，創(chuàng)造以智能體為中心的業(yè)務模式和組織形態(tài)，對產(chǎn)業(yè)場景創(chuàng)造了巨大價值。

每天消耗1億Token，大概是讓智能體處理和輸出7500萬個漢字，相當于每天處理10000篇論文的知識量，或是用Agent給100萬人每天分享個性化健康建議，這種幾個人雇傭數(shù)萬甚至數(shù)十萬智能體員工的組織在過去是難以想象的，而他們架構出來的智能體員工和Skill本身也在演化、迭代和成長。

這些年輕人也是國家鼓勵“一人公司”（OPC）當中的佼佼者，真正以新的方式在重構產(chǎn)業(yè)。

Q：懂AI的年輕人機會在哪？

孫天澍教授：年輕人是AI原生一代，有很多優(yōu)勢，比如在學校中有充足時間與AI共創(chuàng)，沒有傳統(tǒng)工作流程經(jīng)驗的包袱。

現(xiàn)在很多年輕人去做AItoC賽道，比如漫劇、直播和電商，因為這是他們的生活經(jīng)驗所在。但這里面大部分創(chuàng)業(yè)者可能會失敗，因為這片創(chuàng)新空間有限且巨頭林立。

更多的年輕人也許可以走入AI to B，走進中國的很多傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，把自己的激情、才華、智慧真正放到對人類最有價值的千行百業(yè)的關鍵場景中，去挖掘AI產(chǎn)業(yè)重構的金礦。

現(xiàn)在最大的問題是：產(chǎn)業(yè)人不懂AI架構，年輕人不懂產(chǎn)業(yè)場景。對國家來說，怎么系統(tǒng)地在千行百業(yè)培養(yǎng)一批AI架構師，我覺得非常關鍵，需要有這樣的“AI架構師黃埔軍校”。

靠企業(yè)家自己轉型，不一定行。但那些18歲、20歲、22歲、25歲的年輕人，也沒有機會見到頂級的產(chǎn)業(yè)企業(yè)家，很難理解產(chǎn)業(yè)本質，雙向奔赴是一個結構性機會。

當然，AI時代，年輕是一種狀態(tài)，也不一定完全與年齡有關，“老登”和“小登”的區(qū)別在于生命力：是否能以歸零心態(tài)學習迭代，探索AI新世界。

02

企業(yè)家的答案：從“+AI”到“AI+”

Q：對有產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗的企業(yè)家來說，AI的機會在哪里？

孫天澍教授：熟悉產(chǎn)業(yè)的人也有很多機會，因為他們有具體場景，場景是AI時代一個重要的生產(chǎn)要素。在大模型基礎層面，“數(shù)據(jù)、算力、能源”是三個基本要素，我認為在應用層面“場景、數(shù)據(jù)、智能體”是三個最基本要素，是“人、貨、場”在AI時代的升級。

現(xiàn)在很多人開始意識到這點，出現(xiàn)了一些“AI反向并購”的案例。

比如一家風險投資公司，叫A16Z，花費數(shù)億美元買了一家農場，它能通過這個場景獲得大量養(yǎng)牛的數(shù)據(jù)，反饋給智能體，不斷迭代行業(yè)經(jīng)驗；還有的人工智能公司收購了一些律師事務所，然后快速沉淀形成這個行業(yè)的上下文（Context）和知識庫，迭代Skill，替代大量律師，利潤大幅增長。資本市場會覺得這是個AI原生公司，PE估值也會翻倍增長。

所以，基于不同行業(yè)的場景和數(shù)據(jù)，未來可能會形成不同產(chǎn)業(yè)的智能體。

我的判斷是，擁有最高智能體密度的企業(yè)在新世界擁有最大的價值創(chuàng)造杠桿。當傳統(tǒng)企業(yè)的智能杠桿是1，AI原生企業(yè)的智能杠桿是10000的時候，資本會涌向最高智能杠桿的企業(yè)。如果你的場景資產(chǎn)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)還有意義，但經(jīng)營團隊釋放不出智能杠桿時，必然會有資本來幫你解決這個問題。

Q：你現(xiàn)在有沒有看到哪些企業(yè)，在AI架構搭建方面做得比較成功？

孫天澍教授：有很多公司，特別是一些大型企業(yè)，已經(jīng)圍繞智能體重建了用戶服務、渠道分銷、庫存管理、終端洞察到價格管控體系，取得了很好的效果。

另一方面，硅谷和國內OPC也涌現(xiàn)出一批原生企業(yè)。但這類AI重構大多高度保密：真正創(chuàng)造價值的AI重構是核心秘密，也不會宣傳。

Q：當一個傳統(tǒng)企業(yè)嘗試去做AI轉型，第一步應該做什么？

孫天澍教授：首先，業(yè)務一號位需要自己先玩起來，不然很難對AI有直覺，更不可能結合到自己的場景，也很難有愿景。

另外，產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略要在企業(yè)戰(zhàn)略之前，很多企業(yè)還沒想清楚AI時代的產(chǎn)業(yè)終局，就急著調整企業(yè)內部架構，這個順序是反的。

所以第一，也是最重要的，是先要想清楚：企業(yè)在AI時代，要成為一家什么樣的企業(yè)？能為世界創(chuàng)造什么價值？

這一點其實取決于企業(yè)家本人。企業(yè)家做得如何，本質是這個企業(yè)家希望企業(yè)變成什么樣，或者說他希望這個世界是什么樣。如果他自己不去想或想不清楚，就不會有戰(zhàn)略路徑。

Q：擁有愿景之后，企業(yè)應該做些什么？

孫天澍教授：很多企業(yè)需要考慮一個問題，是從內部做AI還是在外部。我以前認為，企業(yè)可以從內部完成AI轉型，但結合近期產(chǎn)業(yè)實踐來看，想要轉型成功，大概率需要“另起爐灶”，真正做“AI原生”孵化。

AI新世界的原生“吃掉”舊世界，比舊世界改造自己要更容易。新世界包袱少、沒有歷史，而且智能體的能力“杠桿”足夠大。

企業(yè)可以拿出某個省區(qū)、某些產(chǎn)品線、某個團隊，在企業(yè)外重新搭建一個以AI智能體為中心的項目，像齒輪一樣帶動企業(yè)的AI轉型，甚至未來在某些情況下還要把核心資產(chǎn)、核心知識、核心人才輸送到新的組織里。AI轉型和AI原生雙輪驅動。

Q：你接觸的中國傳統(tǒng)企業(yè)家很多，他們是不是不打算錯過這一次AI浪潮？

孫天澍教授：這讓人很感慨，不少傳統(tǒng)行業(yè)頭部企業(yè)是有非常強烈的意愿抓住這輪AI浪潮，沒打算“躺平”。他們都是伴隨改革開放成長起來的一批企業(yè)家，在一個平穩(wěn)、沉悶的市場中，他們的企業(yè)家精神很難施展，現(xiàn)在反而是釋放自身企業(yè)家精神的機會。

我還有一個觀察，企業(yè)家的認知能力和他們的企業(yè)家精神成正比。我認識很多頂尖企業(yè)家，他們內心的內驅力和認知水平經(jīng)常是成正比的，認知能力越強的人，他的產(chǎn)業(yè)雄心越強。

Q：數(shù)字化時代一開始也曾有過類似觀點，就是傳統(tǒng)企業(yè)會被“改造”，很多互聯(lián)網(wǎng)公司曾嘗試以“自上而下”的姿態(tài)進入傳統(tǒng)行業(yè)，但后面發(fā)現(xiàn)做不到這一點，AI會是這樣嗎？

孫天澍教授：互聯(lián)網(wǎng)的核心還是鏈接，而今天AI革命的本質是無限智能。互聯(lián)網(wǎng)對三百六十行的價值鏈末端有一定影響，但對很多需要深度專業(yè)服務的線下行業(yè)，沒有太多影響。

而今天的智能革命對全產(chǎn)業(yè)鏈各個環(huán)節(jié)都會帶來“內爆”，這不一樣。比如醫(yī)藥行業(yè)，從研發(fā)到采購、到生產(chǎn)、到分銷、到服務、到患者，再把數(shù)據(jù)反饋給研發(fā)，智能體在每一個環(huán)節(jié)上都可以發(fā)揮巨大作用，連在一起變成一個以智能體為中心的AI原生組織。

所以，互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)時代，很多行業(yè)和企業(yè)可以不身處變革當中，而今天，沒有任何一家公司能夠置身事外。

Q：現(xiàn)在很多行業(yè)的AI應用，大都集中在供應鏈優(yōu)化、中后臺部門提效以及技術崗位優(yōu)化上，你覺得AI帶來的產(chǎn)業(yè)影響僅限于此嗎？它有可能把一個產(chǎn)業(yè)變成什么樣子？

孫天澍教授：我舉個例子，未來一定會出現(xiàn)消費者的“超級AI管家”。

這個“AI管家”會持續(xù)陪伴消費者成長、理解消費者的需求，是消費者需求的“代理”。因為“AI管家”理解消費者，產(chǎn)品的研發(fā)與定義也會更準確。過去是生產(chǎn)端供給驅動，從生產(chǎn)、分銷、終端再到消費者。而對十幾億人實時需求的理解，會倒逼研發(fā)更高效敏捷，生產(chǎn)端也會走向敏捷生產(chǎn)，3D打印等技術會有很大空間。

分銷和營銷也會很不一樣：AI市場經(jīng)理發(fā)現(xiàn)趨勢，把市場洞察交給AI產(chǎn)品經(jīng)理定義產(chǎn)品；AI營銷人員執(zhí)行營銷投放，至于投放對象是智能體還是人，還不確定，整個鏈條會以智能體為中心打通。

這不是科幻小說，很多小型公司已經(jīng)在嘗試。未來12到18個月，在一些門檻不是那么高的行業(yè)，我們應該會看到很多這樣的模式。

Q：所以，AI帶來的改變不只是效率提升了多少、重新核算新的投入產(chǎn)出比，而是有的商業(yè)模式會改變，有的會消失？

孫天澍教授：對，這是定性的。如果不相信這個，就沒得談了。這個世界利益很復雜、聲音很多樣。軟件企業(yè)會說“我依然很重要”，公司的研發(fā)IT部門會說“這個有安全隱患”。但很多企業(yè)家是真的已經(jīng)開始做業(yè)務和組織變革，有的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)已經(jīng)在研發(fā)、中臺做了很多組織變革。

Q：你接觸過大量企業(yè)家，他們在落地AI應用時，最容易陷入的認知誤區(qū)是什么？

孫天澍教授：第一，大多數(shù)企業(yè)家沒有意識到，AI帶來的不僅是單點流程優(yōu)化降本。企業(yè)進行AI轉型需要的不只是在原有組織、流程、模式和習慣上的“+AI”，而是一場更徹底的思維“升級”：從“+AI”走向“AI+”，從AI賦能變成AI原生。

這要求企業(yè)家要以智能體為中心，架構AI原生的組織；需要企業(yè)家思考，如何用無限供給的智能體，構建全新的業(yè)務模式和商業(yè)生態(tài)；更需要企業(yè)家蛻變成為“懂產(chǎn)業(yè)、懂AI、懂未來”的AI架構師。

第二，我的觀察是，現(xiàn)在大多數(shù)企業(yè)家和CEO都是向內看太多，向外看太少，并沒有去思考整個產(chǎn)業(yè)價值鏈的重構。比如醫(yī)藥行業(yè)，如果多出14億AI醫(yī)生，而不是中國今天的600萬醫(yī)生，以后整個醫(yī)藥行業(yè)的價值鏈會怎么重構？

Q：互聯(lián)網(wǎng)大廠在AI時代會扮演什么角色？

孫天澍教授：大廠的組織其實也已經(jīng)是舊的，和傳統(tǒng)企業(yè)只是“五十步”和“百步”的區(qū)別。但大廠依然有核心入口和數(shù)據(jù)優(yōu)勢。比如美團的千萬外賣小哥，就是真實的物理世界履約能力，微信社交入口也是核心能力。

更重要的是，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)家因為本來就生存成長在一個快速迭代、沒有邊界的市場，所以他們自身的迭代速度和自我改變速度也會比較快。

03

企業(yè)家的使命：

從“管理人”到“架構智能體”

愿景變得更重要

Q：你最近在工作中怎么使用AI，AI有沒有帶來一些顯著的變化？

孫天澍教授：最顯著的一個變化是大量的時間不再只是做研究本身，而是思考如何讓AI成為研究的主角。此外，不管是研究中心還是我自己的團隊，基本上就不再開會了，我的研究中心已經(jīng)4個星期沒有開會了。

Q：開會這件事情本質是什么，為什么不開會了？

孫天澍教授：AI時代開會是低效的，對人來講，開會的本質是交換意見、分享信息、提煉要點、推動共識，很多事情是不需要一個2小時的會來推進，智能體之間可能開一個30秒的會就可以分拆、推進任務，開會太低效了。

另一方面，因為我覺得整個學術研究范式都發(fā)生了巨大變化，所以在想清楚、架構好下一代研究范式之前，開很多會都是浪費時間。

Q：“管理學”中，是不是有超過一半的知識都圍繞“對付”人展開的？如果以后都是智能體了，很多針對人的“管理學”是不是就沒用了？

孫天澍教授：很多專業(yè)都會波及。今年一月，我在國際管理學術期刊《決策科學》成立了一個AI智能體部門，因為未來大部分價值創(chuàng)造的決策都是由智能體做出的，而不是由人做出。

我們應該更深刻地理解以智能體為中心的決策科學，并且用AI原生的方式去研究決策科學，而不是繼續(xù)研究舊世界“以人為中心”的決策科學。

Q：以“人為中心”的決策科學與以“AI為中心”的決策科學有什么區(qū)別？

孫天澍教授：行為經(jīng)濟學、風險規(guī)避和一些傳統(tǒng)的博弈都是基于人的特性來研究的，但AI沒有這些人的特性，而是多了很多自己新的特性（比如記憶、幻覺、學習迭代）。

以前你需要通過激勵、招聘、培養(yǎng)，讓有智能的人在組織當中不斷成長，還需要通過利益分享機制來綁定，讓他們積極主動地在組織各個決策環(huán)節(jié)發(fā)揮作用，但AI可能不需要這些流程。

再比如人有利益，智能體沒有利益。在采購場景里，回扣是一個非常麻煩的問題，但智能體不會吃回扣；此外，所有組織里都有一個東西叫“山頭”，就是我進來以后，需要把我的團隊擴大、把我的“山頭”做大，但智能體不會建“山頭”。

過去100年，彼得·德魯克時代以來所有的管理學、戰(zhàn)略學、組織學可能都不再適用，因為智能不再稀缺，智能無限供給。

上周我在南京做的兩場分享討論很有意思，上午的觀眾基本是40歲以上的企業(yè)家，我給他們講了一個例子是AI智能體如何解決供應鏈管理中“回扣”和“山頭”的問題，他們很感興趣，因為他們管理過大型組織，知道這些事情有多麻煩。

下午的觀眾則是一群AI創(chuàng)業(yè)者，基本都是20歲以下，我講這些的時候，他們完全不理解什么是“山頭”和“回扣”。我說太好了，你們不需要知道，因為這些在“AI新世界”中都不重要了，架構智能體才是新世界最重要的事情。

Q：當AI成為主要員工時，你覺得會出現(xiàn)“AI管理學”嗎？

孫天澍教授：我不會叫“AI管理學”，這個詞太“老登”了，我寧愿叫它“AI架構學”，也對應現(xiàn)在的Harness。

Q：應該怎么“管”Agent？

孫天澍教授：要真正構建一個以智能體為中心的決策體系，首先需要從技術上理解智能體發(fā)揮作用的核心機制。管理學的本質是用來對付人性的，比如怎么能讓人不偷懶、不占便宜，管理學就是干這些事情。

但AI本來就沒有這些“人性”，它們有的是反饋閉環(huán)、是memory（記憶）、context（上下文工程），這些東西才是它的“人性”，或者叫“AI性”，如果非要說有什么“管理學”，首先應該是這些。

Q：如果給“AI性”總結幾條定律，第一條是什么？

孫天澍教授：第一條定律就是反饋閉環(huán)。一切可以驗證、可以反饋的事情，終將被AI征服。

你看，相對寫文章，AI反而更擅長寫代碼，因為代碼是很真實的，不可執(zhí)行就是不行，這是真實的反饋。雖然文章也有反饋，但評價的維度有很多，它不像代碼這么確定，所以反饋閉環(huán)應該是“AI性”的第一定律。

很有意思的是，馬斯克有一次演講，別人問他人生最大恐懼是什么，他想了35秒，最后說“失去與這個世界的反饋閉環(huán)”。這不像一個人講出來的話，這就是一種AI思維，是第一性原理。

張一鳴說“Build company as product”（像做產(chǎn)品一樣做公司），我之前在Meta工作時，扎克伯格對數(shù)據(jù)反饋的強調也令人發(fā)指。這些人本質上都在用“AI性”來思考。

Q：除了反饋閉環(huán)還有沒有其他“AI”性？

孫天澍教授：我覺得還有幾點很重要，一個是memory——記憶。不只是智能體的個體記憶，包括多智能體協(xié)同組織的集體記憶，這是一個文明的本質。智能體的個體記憶和集體記憶是智能的關鍵。

還有一個是，未來世界的知識和經(jīng)驗，將來自動態(tài)演化的Skill，而不是依靠人的成長。過去，企業(yè)在組織中培養(yǎng)一個人，說他成長了、學到了新的技能、沉淀了行業(yè)經(jīng)驗——未來這個邏輯落后了。未來最重要的是Skill，它能在組織內快速動態(tài)迭代，更關鍵的是可以共享，過去常說“學會了一門技術，走遍天下都不怕”，而未來，一個Skill可以瞬間向全世界共享了。

這就是我說的“中心化文明”。你只要幫它構建好業(yè)務閉環(huán)，它的Skill就會不斷動態(tài)迭代，迭代以后“啪”一下共享給所有智能體。這三條基本上就結束了。

Q：如果AI這么強大，人的價值將是什么？

孫天澍教授：AI越來越強，很多執(zhí)行的差別在縮小，成本在降低，反而是一個人的愿景、想象力和架構能力成了分水嶺。

過去當一個企業(yè)家，需要很多綜合能力；但未來，最重要的差別來自企業(yè)家內心到底想做什么，就是我們最常說的那種“企業(yè)家精神”。

你是想成為一家?guī)砭薮蟾淖兊墓荆€是想做一家“小而美”的公司，你是不是相信自己做的事情會給這個世界帶來很多好的改變。

對小孩也是這樣，想做什么會變得無比重要。以后教育的重點不是學習知識，而是想辦法讓小孩保持一種生命力，只要他還對這個世界有些事物很喜歡、很好奇、很想深度參與，那就很好。

企業(yè)家也好、學者也好、年輕人也好，可能未來最重要的都在于這一點：你想做什么，你希望自己是什么樣，你希望這個世界是什么樣。

Q：就是要擁有“強化學習”的能力？

孫天澍教授：對，強化學習的核心就是它有一個獎勵函數(shù)。獎勵函數(shù)只要清晰，它就可以一直迭代下去，這對人、對AI都是一樣的。

Q：你介意我用AI寫這篇專訪稿件嗎？

孫天澍教授：當然可以。

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