《华尔街日报》：ChatGPT问世1200天，离真正的AI革命还有多远？

AI真正实现变革尚需时日

自从OpenAI推出ChatGPT到现在，也就1200天左右。但如果听那些极端AI乐观派的话，这技术早就该把商业世界给掀翻了，或者说随时都会掀翻。与此同时，AI批评者也很好找，他们觉得AI不过是又一轮科技热潮，注定在搞出任何成果之前就凉了。而按他们的说法，凉凉也是随时可能发生。

实际情况远比炒作者和批评者说的要复杂。走进今天任何一家大公司，你会发现AI既无处不在，又好像哪都找不到。员工用它来总结会议、写邮件、做PPT初稿。但这些效率提升还没转化成清晰的全经济范围的生产力跃升，也没带来人们工作方式的根本性改变。

那AI到底要多久才能发挥潜力、带来变革？要回答这个问题，就得捋清楚商业世界面临的诸多挑战：公司组织层面的惰性、人类对变化的抵触、有限又混乱的数据、隐私和安全顾虑，以及重新设计组织实际运作方式所需要的想象力飞跃。

取得进展

尽管抱怨和负面消息一大堆，AI在商业世界里确实在往前走。针对首席信息官和CEO的调查一致显示，企业计划今明两年加大AI投入。德勤1月发布的研究报告以及宾夕法尼亚大学沃顿商学院的另一项独立研究都表明，大公司正在走出试验阶段，开始把AI整合进核心运营。沃顿商学院去年秋天的研究还发现，在接受调查的801位高管中，四分之三的人报告其AI投资获得了正向回报。

这些成效正在多个行业里逐步冒头。零售商在用AI做实时定价和产品推荐；私募股权公司已经搭了AI分析师来整合研究信息、辅助投资决策；制造企业则在部署计算机视觉技术，用来在生产线上检测缺陷。

进展最猛的领域是软件开发。AI在写代码这块已经强到很多软件工程师只需要用自然语言描述需求，AI就能把剩下的活干完。

莫利克教授否认AI应用停滞

宾夕法尼亚大学沃顿商学院研究企业如何采用AI的教授伊桑·莫利克表示，考虑到这些情况，那种认为“AI应用正在停滞”的说法完全就是扯淡。“那种说我们还困在试点阶段的观点，已经过时且大错特错，”他说，“我一直在跟那些已经从AI中获得实际价值的公司交流。”

影响有限

但在商业世界里，AI革命仍然面临很多障碍。首先，人们对所有炒作存在根本性的怀疑：董事会和投资者不断要求企业拿出更硬的证据，证明AI投资真在产生回报。而且，至少到目前为止，AI还没展现出足够强的通用性，证明自己能大规模地变革企业和行业。

研究人员造了个词来描述AI这种不均衡的能力：“参差不齐的边界”。追踪企业AI应用情况的独立分析师本尼迪克特·埃文斯说，AI模型在某些事上牛得不行，在其他事上却烂得出奇，而且往往只有企业已经用上了之后，才发现哪些任务属于哪一类。

比如，AI在结构清晰的任务上表现炸裂，像编程、法律文件审查和金融分析。但当遇到更依赖语境、占据大部分工作时间的那些任务时，这种“参差性”就暴露了。它会极其自信地给出错误答案，而且没法借助那些从未被纳入训练数据的人类因素，比如判断决策、不成文的规矩和长期积累的直觉。

这对当前的AI能力来说，是一个明显的“硬天花板”。诺贝尔奖得主、麻省理工学院经济学家达龙·阿西莫格鲁表示：“无论你是CEO、管理者、记者、教授还是建筑工人，我都觉得你的技能水平在现有AI之上。”他认为目前的AI工具只会对一小部分工作产生实质性影响。

此外，要让AI真正发挥作用，还需要大量“包装”：合适的数据、合适的权限设置、完善的安全与约束机制，以及为监督AI的人类所定义的明确角色。由于每家公司的系统和工作流程各不相同，这种配套的“架构”通常必须从头搭起。而这件事远没有看起来那么简单。

人类障碍

就各种障碍而言，技术问题可能比人类问题更容易搞定。说白了，在AI革命真正全面铺开之前，需要说服很多人。企业高管面对的是五年期的规划周期、三年前采购系统的折旧安排，以及要求回报的董事会。在这种环境下，风险规避并非不理性。与此同时还有员工层面的问题：那些觉得自己正在“训练将来取代自己的AI”的员工，不太可能积极配合AI落地。

“市场上推销的是生产力和效率的理念，”AI政策研究中心AI Now研究所的副主任凯特·布伦南说，“但对那些干实际工作的人来说这到底意味着什么，却很少有人提。”

管理层和员工对于真正把AI整合进运营，而不仅仅是拿来干琐碎杂活，也可能犹豫不决。人的本能往往是拿AI去自动化现有流程里的某些环节，而不是重新思考整个流程本身。

以处理轻微车祸索赔的保险公司为例。通常情况下，公司会用AI来加快文书处理速度，同时保留原有的多层审核与审批环节。但真正的机会在于完全重新设计整个流程，让AI根据客户拍的照片评估损坏程度，然后批准索赔并几乎立刻触发付款。这种重新构想非常难，还会威胁到既有的层级结构和常规工作方式。

变革时间

最后得记住一点：变革性技术要实现其倡导者所承诺的那种深远改变，往往需要比预期更长的时间。电力重塑了文明，但用了整整四十年才在生产力数据里体现出明显影响。互联网重构了商业、工作和全球竞争的根基，但也要十到十五年才能渗透到经济支柱里。从当时的内部视角看，互联网的早期阶段跟AI现在的处境确实挺像：前景辉煌，成效不均，而且整个行业有充分的理由告诉你：革命已经来了。

“要真正改变组织、实现重大变革，需要用人的尺度来衡量时间。”斯坦福大学以人为本AI研究所联合主任詹姆斯·兰迪表示，他多年来一直关注企业在尝试吸收新技术时遇到的困难。“我的判断更偏向五到十年，而不是未来两三年，”他说。

AI几乎肯定会有像互联网一样的深远影响，而且很可能也需要差不多同样长的时间来重塑经济。支持者对发展方向的判断大致没错。怀疑论者对需要多长时间的看法也大概是对的。而在当下，任何企业高管、投资者或政策制定者最有价值的思考方式，或许就是同时接受这两种判断。