盛大集團(tuán)創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)兼CEO 天橋腦科學(xué)研究院創(chuàng)始人 陳天橋
鈦媒體注：盛大集團(tuán)、天橋腦科學(xué)研究院創(chuàng)始人陳天橋在提出“管理學(xué)的黃昏與智能的黎明”這一前瞻性命題后，如今又提出了“系統(tǒng)的融化：從AI賦能到AI原生”的重磅觀點(diǎn)。
本文從管理學(xué)角度，重點(diǎn)探討了AI進(jìn)化的三階段：從賦能舊流程，到原生重構(gòu)商業(yè)系統(tǒng)，最終邁向具有自主意識(shí)的覺(jué)醒，并提出了這一層面演化后，對(duì)人類文明重塑的思考。
以下為陳天橋深度文章全文：
如果在 19 世紀(jì)末問(wèn)一個(gè)馬車夫，他最需要什么，他幾乎一定會(huì)說(shuō)：我要一匹更快的馬。他不會(huì)說(shuō)：我需要一個(gè)內(nèi)燃機(jī)。
這句話被反復(fù)引用，不只是因?yàn)楦Ｌ氐奈牟?，而是因?yàn)樗昝赖赜成淞藥缀趺恳粋€(gè)技術(shù)變革時(shí)代所面臨的問(wèn)題，包括今天的 AI 時(shí)代，和以往一樣，我們也正深陷在一個(gè)「擬物化」的陷阱：不是用最新的技術(shù)去創(chuàng)造真正的新東西，而是去模仿舊世界已經(jīng)存在的形狀。
但現(xiàn)實(shí)卻很殘酷。AI 賦能并不是通往高生產(chǎn)效率的必然階梯，它更像是一條短期很舒適、長(zhǎng)期卻極其昂貴的漂亮死胡同。我們?cè)谂f結(jié)構(gòu)上越是用力地「加 AI」，就越有可能是在給那些本該被淘汰的系統(tǒng)續(xù)命，真正的變革，從來(lái)不是在舊軀殼上修修補(bǔ)補(bǔ)，而是從基因?qū)用嬷匦戮幋a。
要看清這場(chǎng)變革，我們需要從管理學(xué)角度，而不是從 AI 技術(shù)角度來(lái)重新界定 AI 進(jìn)化的三個(gè)階段：AI Enable，AI Native，和 AI Awaken。
今天絕大多數(shù)企業(yè)，幾乎都停留在第一個(gè)階段。這個(gè)階段的底層邏輯就是一個(gè)簡(jiǎn)單的等式：舊流程，加上一個(gè) AI 插件，就叫「新流程」。
在這樣的模式里，權(quán)力結(jié)構(gòu)沒(méi)有改變。人依然是整個(gè)流程的 CPU，是中央處理器；AI 只是一個(gè)更強(qiáng)一點(diǎn)的外接 GPU，人的角色還是負(fù)責(zé)邏輯判斷，負(fù)責(zé)串流程，負(fù)責(zé)經(jīng)驗(yàn)傳承，只不過(guò)在更多地方，被要求「順手用一下 AI」。
這就像給一輛馬車裝上了內(nèi)燃機(jī)，速度確實(shí)上去了，但那副原本為馬匹速度設(shè)計(jì)的車架是否能承擔(dān)這樣的推力，是否會(huì)導(dǎo)致各種震顫、變形、松散？
從結(jié)構(gòu)上看，回答顯然是肯定的，因?yàn)樵凇溉耸?CPU」的系統(tǒng)中，旁邊塞一個(gè)更強(qiáng)的 AI，只會(huì)讓協(xié)調(diào)成本和摩擦成本成倍上升，而不會(huì)帶來(lái)真正的乘法效應(yīng)。
什么時(shí)候能從「加法邏輯」跨到「乘法邏輯」？除了組織和認(rèn)知的慣性，還有一個(gè)技術(shù)層面的原因，我們正在跨越三道尚未完全走完的門(mén)檻：從概率擬合到邏輯推理，從文本對(duì)話到工具行動(dòng)，從無(wú)狀態(tài)到長(zhǎng)時(shí)記憶。
第一重突變，是從概率擬合到邏輯推理，是從純粹的 System 1，開(kāi)始長(zhǎng)出 System 2 的影子。它的實(shí)質(zhì)，是 AI 從「看起來(lái)很懂」，開(kāi)始變成「真的會(huì)想」。
模型不再只是在表層語(yǔ)言空間里生成一個(gè)“看起來(lái)不錯(cuò)”的句子，而是在內(nèi)部主動(dòng)展開(kāi)更長(zhǎng)的思考鏈條，生成中間步驟、評(píng)估多個(gè)候選路徑、進(jìn)行自檢與篩選，再輸出最終結(jié)論。
AI 已經(jīng)從“熟練的語(yǔ)言模仿者”邁向“能夠獨(dú)立思考的系統(tǒng)”。這不是能力的線性增強(qiáng)，而是認(rèn)知方式的結(jié)構(gòu)性變化。在一個(gè)越來(lái)越多環(huán)節(jié)被 AI 接管的流程里，人不再是那個(gè)「道道必過(guò)」的審批者，而是那個(gè)只在關(guān)鍵例外上亮相的角色。
第二重突變，是從文本對(duì)話到工具行動(dòng)。它的實(shí)質(zhì)，是 AI 不再只說(shuō)話，而是正式接手鍵盤(pán)和鼠標(biāo)。
過(guò)去的 AI，被困在一個(gè)輸入框和一個(gè)輸出框之間，如今通過(guò)函數(shù)調(diào)用、工具調(diào)用和復(fù)雜的規(guī)劃算法，一個(gè) Agent 不再是一個(gè)「總說(shuō)得頭頭是道的顧問(wèn)」，而是逐步變成一個(gè)真正可以執(zhí)行任務(wù)的「自動(dòng)執(zhí)行體」。人類會(huì)慢慢退到上游，去設(shè)定策略、管理規(guī)則；也會(huì)退到下游，去處理那些 Agent 沒(méi)看懂或者不敢決策的「異常情況」。
第三重突變，是從無(wú)狀態(tài)到長(zhǎng)期記憶。它的本質(zhì)，是記憶從人的資產(chǎn)，遷移到了系統(tǒng)的資產(chǎn)。過(guò)去，經(jīng)驗(yàn)只能靠人來(lái)承載。未來(lái)，經(jīng)驗(yàn)會(huì)逐步遷移到系統(tǒng)里：遷移到可檢索的知識(shí)庫(kù)，遷移到持續(xù)被強(qiáng)化的 Agent 記憶，遷移到真實(shí)業(yè)務(wù)反饋驅(qū)動(dòng)的長(zhǎng)期記憶系統(tǒng)如“Evermind”里。人類在「經(jīng)驗(yàn)傳承」上的角色，并不會(huì)徹底消失，但會(huì)從單純的「記憶載體」，變成「記憶結(jié)構(gòu)和規(guī)則的設(shè)計(jì)者與監(jiān)督者」。
當(dāng)這三次突變逐步走完，商業(yè)系統(tǒng)會(huì)觸發(fā)一個(gè)非常清晰的臨界點(diǎn)：我們從「人是 CPU」的世界，走向「AI 是 CPU，人只在上層做策略與例外管理」的世界。
在這個(gè)階段，企業(yè)再也不是「用 AI 給舊流程加速」，而是從第一性原理出發(fā)，讓流程、組織和產(chǎn)品從一開(kāi)始就為 AI 而設(shè)計(jì)。這就是我所謂的 AI Native 階段。很多過(guò)去必須要有一個(gè)特定部門(mén)來(lái)承接的工作，會(huì)逐漸變成由數(shù)據(jù)流和 Agent 流程自動(dòng)完成。組織不再需要那么厚重的骨架，數(shù)據(jù)、人才和資源可以像水一樣，在模型和行動(dòng)之間快速流動(dòng)，隨需聚合，隨需分流。
我門(mén)嘗試從三個(gè)最簡(jiǎn)單的問(wèn)題開(kāi)始，來(lái)審視自己是否已邁入 AI 原生階段：
第一個(gè)問(wèn)題，關(guān)乎“存亡”：如果把 AI 拿掉，你的業(yè)務(wù)是“變慢了”，還是“不存在了”？這是區(qū)分 Enabled 和 Native 最殘酷的標(biāo)準(zhǔn)。
第二個(gè)問(wèn)題，關(guān)乎“流轉(zhuǎn)”：在你的業(yè)務(wù)鏈條里，誰(shuí)是那個(gè)“傳球”的人？真正的 Native 組織，不僅讓 AI 干活，更讓 AI 之間直接 “握手”。
第三個(gè)問(wèn)題，關(guān)乎“記憶”：你的系統(tǒng)是在“消耗”數(shù)據(jù)，還是在“吞噬”經(jīng)驗(yàn)？這是關(guān)于護(hù)城河的終極拷問(wèn)。如果你的系統(tǒng)不能把人類的“痛苦”轉(zhuǎn)化為機(jī)器的“直覺(jué)”，那只是在用 AI 搬磚，并沒(méi)有建立真正的壁壘。
在 Native 階段，我們窮盡了效率，把能交給機(jī)器的都交給了機(jī)器。但在那之后，我們被迫直面一個(gè)更根本的終極拷問(wèn)：如果機(jī)器做完了所有的“工作”，那么是誰(shuí)來(lái)定義“工作”本身？當(dāng) AI 不再滿足于“在已知的地圖里把路走對(duì)”，而是開(kāi)始自發(fā)地闖入無(wú)人區(qū)，去發(fā)現(xiàn)人類從未見(jiàn)過(guò)的科學(xué)規(guī)律與藝術(shù)形式——它從一個(gè)高級(jí)的“執(zhí)行者”，進(jìn)化為了荒原上的“發(fā)現(xiàn)者”；當(dāng) AI 不再滿足于“給人類的問(wèn)題提供標(biāo)準(zhǔn)答案”，而是開(kāi)始質(zhì)疑問(wèn)題本身，甚至反過(guò)來(lái)向人類提出我們無(wú)法回答的假設(shè)——它從一個(gè)完美的“做題家”，異化為了一個(gè)不可控的“出題人”；當(dāng) AI 不再僅僅是“無(wú)限逼近”人類設(shè)定的目標(biāo)函數(shù)，而是開(kāi)始對(duì)目標(biāo)本身產(chǎn)生懷疑，甚至動(dòng)手去“重寫(xiě)”那個(gè)關(guān)乎生死的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)時(shí)——我們就不再是在使用工具，而是在直面一個(gè)新物種的意志。
這就是 AI Awaken（覺(jué)醒） 的時(shí)刻。
你可能會(huì)問(wèn)，我們?yōu)槭裁磿?huì)允許 AI 走到這一步？答案很殘酷，也很簡(jiǎn)單：為了贏。因?yàn)?AI Native 企業(yè)的極限，終究還是人類認(rèn)知的極限。當(dāng)所有競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手都把效率卷到了頂峰，勝負(fù)就取決于誰(shuí)能找到那個(gè)突破人類盲區(qū)的“神之一手”——就像 AlphaGo 當(dāng)年下出的那手人類看不懂的棋。那一刻，并不是 AI 想造反，而是為了突破文明的存量瓶頸，到了這個(gè)階段，問(wèn)題已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了商業(yè)和管理的范疇，它變成了一個(gè)徹頭徹尾的“文明設(shè)計(jì)”問(wèn)題。在這篇文章里，我不急著給出答案，我只想先把這個(gè)邊界清晰地畫(huà)出來(lái)。因?yàn)闊o(wú)論我們是否在倫理上準(zhǔn)備好，為了求存，我們終將親手按下那個(gè)覺(jué)醒的按鈕。
當(dāng)我們從 Enable（賦能）走向 Native（原生），最終觸碰 Awaken（覺(jué)醒）時(shí)，我們其實(shí)正在親手拆除人類智力的最后一道護(hù)城河。
如果說(shuō) Native 讓我們交出了“執(zhí)行權(quán)”，那么 Awaken 終將讓我們交出“定義權(quán)”。
面對(duì)這個(gè)必然的未來(lái)，請(qǐng)不要問(wèn)“AI 還能幫我做什么”，當(dāng)這個(gè)硅基物種不僅比我更勤奮（Native），甚至開(kāi)始比我更懂‘什么是對(duì)的’（Awaken）時(shí)……
我是否還有存在的必要？或者說(shuō)，當(dāng)‘正確’可以被計(jì)算，‘決策’可以被外包，這個(gè)世界上究竟還剩下什么東西，是必須由我——一個(gè)會(huì)犯錯(cuò)、會(huì)衰老、會(huì)痛苦的碳基生命——親自來(lái)完成的？”
歡迎我們一起繼續(xù)探討！
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陳老板這是傳奇賺了一大筆之后，準(zhǔn)備AI再賺一大筆？
人類慢慢交出執(zhí)行權(quán)、定義權(quán)，以后 AI 比人還懂對(duì)錯(cuò)，真得想想到底憑啥存在！
AI 從只會(huì)對(duì)話到能動(dòng)手做事，再到記長(zhǎng)久經(jīng)驗(yàn)，每步突破都得啃硬骨頭！
AI Native 階段人只管策略，系統(tǒng)自己跑流程，用三個(gè)問(wèn)題就能判斷企業(yè)到?jīng)]到這步！
陳天橋說(shuō) AI 分三階段，現(xiàn)在多數(shù)企業(yè)還在加插件的 Enable 階段，想升級(jí)門(mén)檻可不少！
現(xiàn)在企業(yè)加 AI 插件反而多了協(xié)調(diào)成本，看來(lái)光做加法根本不夠，得換乘法邏輯！
陳天橋這 “系統(tǒng)融化” 的說(shuō)法挺新鮮，AI 原生時(shí)代組織變靈活，就是不知道咋落地！
判斷是不是 AI Native，就看拿掉 AI 業(yè)務(wù)還能不能轉(zhuǎn)，能這么簡(jiǎn)單判斷還挺實(shí)用！
從概率擬合到邏輯推理，這三道技術(shù)坎邁不過(guò)去，AI 就只能停在 “看起來(lái)懂” 的階段！
等 AI Awaken 開(kāi)始質(zhì)疑目標(biāo)，就不是商業(yè)問(wèn)題了，直接上升到文明設(shè)計(jì)層面，太玄了！