生成式AI时代，如何把握战略机遇？

AI不仅仅是技术的进化，更是人类认知与商业文明的共同革命。当金融 AI开始自主交易、当医疗AI能够模拟生命，当汽车成为智能载体——AI 不再是被动执行指令的工具，而是能理解、会创造、可决策的商业新引擎。

中欧金融MBA课程部特邀法国里昂商学院人工智能与商业分析教授、博士生导师丁文璿教授作客【F-Dialogue】，结合前沿案例与深度问答，带你看清从“被动执行”到“主动生成”的“AI进化论”，理解AI的技术逻辑和商业应用，以及在生成AI时代，将如何重新定义企业与个人的核心价值与竞争力？

一、AI的本质定义：开发者视角与用户认知

人工智能的定义始终是理解其本质的核心问题。从开发者视角来看，人工智能研究领域的三驾马车——麻省理工学院（MIT）、斯坦福大学和卡耐基梅隆大学（CMU），他们秉持的是“通过技术让非生命体（如机器、计算机、汽车等）生成人类水平智慧”的核心理念。其关键在于“生成智慧”，即突破传统机器的被动执行，赋予其主动处理复杂问题的能力。

而用户层面常常对AI应用存在认知偏差。例如我们每天都在用的导航系统、图像识别等工具是否属于AI？从技术本质判断，早期这类应用多属于“被动的、有目的的动”，即通过人类预设的算法和数据，实现特定功能，比如数据可视化、简单的逻辑判断等。

以经典的“啤酒与纸尿裤”销售分析为例，传统计算机只能将销售数据转化为图表，而“捆绑销售”的战略决策还是需要人来做。那时的AI更多是辅助工具，其智能体现在“数据到信息的转化”，而非主动创造。

开发者与用户的认知差异，在于对“智能”不同维度的理解。开发者关注底层技术能否实现“可计算性”与“目标自主性”，而用户往往更直观地以“是否超越人类常规操作”为判断标准。这种差异能帮我们更好地理解AI技术从“被动执行”向“主动生成”的演进。

二、AI技术演进：从古典AI到生成式AI

古典AI是数据到信息的单向转化。2022年11月前的古典AI，其技术逻辑可以概括为这样几个步骤：通过收集数据→数字化转型（将场景转化为可计算的数字）→应用机器学习、深度学习等算法→输出信息（如报表、分析结论）。这一阶段AI的核心在于“数据驱动的匹配计算”，更擅长处理结构化问题，例如金融领域的资产证券化定价、欺诈检测，医疗领域的健康数据管理、分诊系统等等。

但古典AI存在显著的瓶颈，比如标签偏见：当目标无法直接计算时（如判断“美丑”），就需要人工打标签，但这些判断往往是因人而异的，这就会导致数据偏差。再比如AI缺乏对场景的理解，机器只能识别数据表面的关系，无法感知深层意义。以2.5D交通指示牌为例，人类可以通过视觉错觉识别立体效果，从而达到警示作用，而自动驾驶汽车则会因为缺乏场景理解而导致交通事故。

直到生成式AI的出现，实现了从信息到智慧的主动创造。2022年11月30日ChatGPT的诞生，标志着生成式AI时代的开启，其革命性突破在于“输入信息，输出智慧”，实现“主动的、有目的的动”。同样是“啤酒与纸尿裤”的案例，输入销售数据后，生成式AI不仅能生成图表，还能直接给出“捆绑销售”、“调整陈列”等战略建议，它拥有人类产品经理的决策能力。

更深远的是，生成式AI实现了“世界是我的表象”的哲学突破：Sora仅凭用户输入的文字描述（如“自信、随意的界面”），即可生成符合想象的视觉内容，将抽象概念转化为现实表征，这是古典AI无法企及的“从理解到创造”的闭环。

三、AI重塑商业逻辑：从产业应用到组织变革

生成式AI首先会带来垂直领域的颠覆性创新。以金融行业为例，以往的古典AI主要通过机器学习应用在债券信用评级、P2P借贷风险评估等方面，其核心是数据处理和提升效率。而生成式AI的突破在于，智能体可以自主生成每日投资简报、制定交易策略，甚至在获得授权后直接执行操作，实现“数据-决策-执行”全链条自动化。

医疗健康行业则会实现从信息管理到生命模拟的跨越。以往古典AI主要用于挂号数据管理、健康科普等“从数据到信息”的环节，如国内AI医疗大模型的分诊系统。而生成式AI革命则能够通过数字孪生技术，基于患者血液样本生成个性化“医疗数字人”，模拟细胞代谢、器官功能（如3D打印心脏），甚至预测药物反应。这一技术有望颠覆传统“试错式”医疗，实现精准医疗与长寿研究的突破。

生成式AI还将带来组织管理的范式革命。传统经济学理论以人类为核心，研究劳动力供给、分工等。而当AI智能体成为“数字劳动者”，具备自主决策能力，打破“人类是唯一决策主体”的假设，这就迫使劳动经济学重新去定义“劳动主体”与“生产要素”。

在传统组织中，决策依赖管理层；而生成式AI时代，智能体可直接基于数据生成建议，甚至在授权范围内自主决策。企业是否会“放权”给AI，构建“人机协同、决策主体多元化”的领导力模型？这是对领导力与组织结构的挑战。

四、未来挑战与机遇：从企业到个人

未来是生成式AI的时代，全球竞争的新维度在于AI算力（如芯片）、数据（如隐私计算技术）、人才（如顶尖算法工程师），这些会成为国家竞争力的核心。

企业的战略资源、个人的核心价值，也将重新定义。AI智能体是企业的核心资产，企业的竞争壁垒从传统的“资本、人力、数据”转向“AI资产”的管理能力。

对于个人来说，传统意义上的蓝领（体力劳动者）与初级白领（重复脑力劳动者）很容易被AI替代，但“创意、战略、情感交互”等人类独有的能力将更具价值，与AI形成互补，企业也将重新设计相应的岗位体系。

对跨学科融合能力的需求也将凸显，AI技术的落地往往需要“技术+行业”双领域的知识。比如医疗AI开发者需要同时掌握深度学习与临床医学，金融AI从业者需了解算法逻辑与监管规则，中欧商学院也正在逐步开设“AI+商业”的交叉学科课程，培养复合型人才。

生成式AI不是替代人类，而是延伸人类智慧的边界。我们必须摒弃“工具思维”，将AI视为战略级合作伙伴，在技术应用中坚守伦理底线，在组织变革中重塑人机协同，在生态竞争中构建差异化壁垒，才能真正洞见商业新格局，把握时代机遇。

问答环节：

1.未来最大市值公司是否会诞生在AI领域？

丁教授：当前AI的核心使命是服务人类的本质需求。互联网时代解决了社交、交易等生存级需求，催生了腾讯、Facebook等巨头；而AI时代的终极价值可能会聚焦于生命科学，通过数字孪生技术实现健康长寿，比如定制化癌症疫苗、细胞模拟等等，这类赛道更可能诞生颠覆式企业。

2.AI已掌握人类大部分知识，而国内教育仍以应试背诵为主。未来AI将如何改变教育？

丁教授：AI对教育的改变首先会体现在知识的传递方式上，传统的“灌输式”教学将被淘汰，AI可以通过分析学生的思维过程，提供个性化的学习路径，比如将复杂的问题拆解为更容易理解的逻辑链条，来帮助学生建立结构化思维，而不是机械记忆。

3.凯文·凯利提出“未来等于有质量的信息+不可被建模的人”，我们如何去做AI无法预测和模仿的人？

丁教授：“不可被建模”强调人类的主观能动性与复杂性，人类能从无到有、从0到1提出全新的概念，人类的行为具有不确定性，人类的决策受情感、价值观、偶然因素的影响，如企业家的精神、艺术家的灵感，这些“非理性”特质恰恰是创新的源泉。

未来无论是教育领域还是个人的核心竞争力都应该聚焦所谓“不可替代的人类能力”，比如提出创造性的高质量的问题，而非AI擅长的寻找答案，这是推动科学进步的核心。