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文：中外管理传媒 任慧媛 责任编辑：胸怀天下 管理解读：冉涛（“中国造隐形冠军”评选评委、前华为全球招聘负责人、深圳百森咨询创始人） 当前，各类AI应用软件如雨后春笋般涌现，很多人用来生成图像、撰写文案或者社交互动，可这就是AI的全部吗？ 近日，智联招聘发布《2025职场人AI工具使用体验报告》提到，八成职场人在工作中使用AI工具。其中，56.4%的高管把“缺乏行业垂直领域的专业工具”列为头号难题，高出职场人平均的40.5%。 这意思是，企业管理者面对的都是复杂烧脑的行业挑战，急需一款“量身定制”的AI“智囊团”。 但其实，我们大多数人只是在给AI“投喂”数据，或者把它当成了一个高级的搜索引擎，甚至只是一个“玩具”。这与真正发挥AI的潜力相去甚远。 这一认知差距在全球AI发展格局中尤为显著。近期，美国约翰霍普金斯大学举办了一个AI学习班，“中国造隐形冠军”评选评委、前华为全球招聘负责人、深圳百森咨询创始人冉涛赴美进行了为期一周的深度学习。他通过亲身体验感受到：国内AI发展看似热闹非凡，但大多流于表面，未能真正深入。相较之下，国际领先的AI实践更侧重于底层逻辑和产业穿透力。 那么，何为具有穿透力的AI？如何使AI成为提升生产力的引擎？就此，中外管理和冉涛围绕AI的底层逻辑展开了一场对话。  AI=调参数 中外管理传媒：AI的本质究竟是什么？ 冉涛：我们一般认为AI的本质是数学，但其实AI就是神经元的仿生学，它是模仿人的神经元进行智能分析的过程。整个人工智能的核心其实就是参数的调试。 这个世界由两类组成，一类是规则清晰的世界，比如牛顿、爱因斯坦给出的完美数学公式，解释了物体如何运行；另一类，则根本没有清晰的规则，在这个过程中不断修正，不断调整参数，最后得出一个智能的反应。 就好比一碗面，到底加多少醋和辣椒才是一碗好面，每个人口味都不一样，没有一个科学的标准。通常的神经元分析就是先试着加一点辣椒和一点醋，这就形成了辣和酸两个神经元的输入，再进行不断调配和校正，最后得出一个点——比如10克的辣椒和30毫升的醋，构成了最佳标准，那就是参数，而这个分析的过程，就是人工智能。所以人工智能的训练过程其实就是参数调节过程。 如果这碗面让一个厨师去调，可能需要花很长时间，但如果10万人来调，一天就调出来了。通过用户应用的过程，它会不断修正模型。参与的人越多，调出来的模型就越多，运算速度就越快，算法就越精准，最终实现“千人千面”。 中外管理传媒：人们对于AI的认识，目前更多还停留在只是一种应用工具的层面，那么，它的角色到底是什么？ 冉涛：人工智能作为一种应用成果，其核心价值在于切实解决人类所面临的问题，而非仅仅提供一种工具以提升效率，后者更符合大数据时代或应用程序时代的特征。人工智能的独特之处在于其仿生能力，即能够做出优于人类的决策，其应用必须导向明确的结果。 以人才测评为例，传统工具仅能识别人才类型，后续行动需由使用者自行决定。而人工智能不仅进行测评，还能就人才适合的岗位及潜在表现给出具体建议，这一过程体现了人工智能的分析与推理能力，也是其与传统方法的本质区别。 换言之，人工智能具备内在的思考逻辑，而大数据则不然。大数据的应用侧重于全面收集数据，并通过抽样统计、概率论或数理统计等方法揭示趋势，但最终决策仍需人为做出。相比之下，人工智能不仅全面掌握数据，还能基于这些数据做出决策，其分析过程模仿了人类的思维链条，如同解数学题时逐步推导而非直接给出答案。 人工智能的优势在于，它整合了无数人的思考与5000年的文化知识积淀，从而大大降低了决策偏差率，且计算速度远超人类成千上万倍。 DeepSeek其实就是“用伏特加蒸馏酒精” 中外管理传媒：具体到国内首屈一指的DeepSeek，它在人工智能领域的探索，被比喻为像是一位在古老江湖中寻得宝藏的奇人，发现了独特的发展路径。它不是开创全新的武功秘籍，而是在现有的各种招式和技巧基础上进行了优化整合。 冉涛：这就是ChatGPT和DeepSeek的不同。ChatGPT做一个大规模分析，需要从各种各样的线索数据中，比如新闻网站、社交媒体、论文等进行原始性搜集。过程中，正确和错误的信息都会被搜集到，因为范围足够大，量级足够大，训练的模型就非常大，成本就非常高。 而DeepSeek则使用了一种“蒸馏技术”，也就是说，它不是搜集原始信息，而是选用了别人搜索过的二手信息，过滤掉了很多低价值的所谓杂质信息。就好比你需要纯度很高的酒精，可以直接从各种天然材料中提取，也可以直接买一瓶75度的伏特加，再从伏特加中蒸馏出90%的酒精。好处是效率提升，成本降低。但是，DeepSeek对于原始信息的处理毕竟是经过了蒸馏过程，如果一手信息出了问题，二手信息是不是还能保证纯度很高，或者会不会影响未来人工智能的真正判断结果，是值得思考的。 美国人认为，现在的人工智能还差得很远，需要对所有的知识界进行深度的参数调节，它需要方方面面的大量运算，而算力就需要高级别的芯片投入，所以英伟达芯片现在很火。DeepSeek对于芯片的投入只有ChatGPT的5%。 ChatGPT其实在对人类的方方面面进行思考，在做整个人类知识体系的重构，我们现在看到的只是冰山的一小角。 1%的人会超越99%的人 中外管理传媒：历史往往呈现出惊人的相似性，DeepSeek恰似往昔的中国制造，推出了一项OEM代工业务。但不得不说，人工智能在参数调节的过程中，思考逻辑也会反过来影响人类思考。 冉涛：是的，彼此在智商上平权了，这对聪明人有利，对大多数人不利。以100分为例，AI的智商水平已经到80分了，而我们人类在80分以下是占大多数的。所以，AI将会把这些人的思考替代，对这些人来讲是一个悲剧。 那么，又是谁把AI从80分训练到90分呢？很显然是智商水平在90分到100分的那部分人。在这样一个创造方式下，未来就会产生一个很重要的变化，那就是财富的重新分配，“帕累托效应”会更明显，1%的人超越99%的人，因为1%的人掌握了改变世界的工具。 中外管理传媒：目前来看，AI影响更多的还是法律、金融、咨询、教育等偏文职的行业，那些技能型行业，比如厨师，是不是和AI应用的关联没那么直接？ 冉涛：其实是一样的。还是刚才举的那碗面的例子，厨师无非是按照手法技艺来做面，只不过他的参数调节是自己形成的，现在AI就可以形成这种参数，它影响的是电子菜单和智能炒菜机。出来的味道比厨师好得多，天天吃还吃不腻，这就叫水平。而水平就来自参数，所以AI一样可以应用在餐饮行业。 当然，人的感性和温度，比如，吃饭喜欢妈妈做的味道，AI是代替不了的，所以就剩下了情绪价值。除此之外，只要是理性问题，能够进行推理、分析的，AI都能干得了，还是那句话，AI的核心说穿了就是调参数。 不可小视美国的“增强式AI” 中外管理传媒：基于上述底层逻辑，人工智能的应用将呈现何种趋势或产生何种影响？ 冉涛：当前，在美国，AI应用最为出色的两个领域分别为医学和编程。在这两个领域，存在一种被称为“增强式AI”的思路。 在医学行业，这次霍普金斯大学医学院介绍了两个典型应用，第一个是糖尿病的视力筛查。糖尿病到一定程度就容易失明，这个时候的治疗成本很高，对病人创伤损害也比较大。 所以，美国的FDA（食品药品监督管理局）就批准了一套设备，可以替代医生做诊断，这其中就是人工智能应用的一个领域。比如说，它把所有患糖尿病的人做一个普查之后，会分析出距离失明还要多久或者引发失明的因素是什么，然后给出一个诊断报告。把原来只有失明了才来治疗变成了治未病，效率大大提升。而这种普查如果只靠医生逐一去做，是不可能完成的事情。 第二个典型应用是放射科，由于有辐射，很多人不愿意干这个工作。如今，人工智能已能够完全替代放射科医生完成相关工作。经美国食品药品监督管理局（FDA）批准的设备，借助人工智能诊断得出的结果，即可直接用于手术治疗，无需再进行拍片判断。 这就叫增强式AI。放射科医生可借助人工智能的学习成果，向下游相关领域拓展就业方向，或专注于诊疗工作。这并非是对医生岗位的取代，而是对医生专业能力的强化。这也意味着，在人才培养方面，无需再大规模培养放射科医生，从源头上实现了人员规模的缩减。 AI的第二个重要应用领域是编程。此次，我们前往亚马逊云总部进行考察，对其在人工智能编程方面所展现出的高效与便捷深感震撼。例如，若要投资1000万美元开发一个商城，按照常规方式，通常需要招募大量人员，且耗时良久。而亚马逊云总部现场通过人工智能编程，仅花费十几分钟，成本仅为2美元，便顺利完成了商城的开发工作。 在此背景下，大量信息技术（IT）开发人员面临着职业转型的需求，他们需要学习人工智能知识，对自身知识结构进行调整，进而投身于人工智能应用相关领域。也就是说，传统的固定代码编写岗位数量有所减少，而围绕人工智能应用的参数调整与训练等环节，又催生了新的岗位，例如人工智能参数调试工程师。 中外管理传媒：可见，接下来已非仅停留在浅尝辄止“玩”AI的层面，而是步入深入思索怎样借助AI化解实际问题的阶段。否则，便极有可能在AI的汹涌浪潮中遭受淘汰，沦为被替代的目标。而那些切实领悟AI精髓且善于运用它的人士，正于幕后精心构建系统，引领着未来的变革走向。 |
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