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　　原標(biāo)題：微軟AI亞太區(qū)總裁張祺：AI時(shí)代催生“單人創(chuàng)業(yè)家”熱潮

　　自2022年12月2日ChatGPT上線至今，整整兩年過去，AI正以前所未有的速度重塑各行各業(yè)，徹底改變了人們獲取知識(shí)、積累經(jīng)驗(yàn)、洞察世界的方式，刷新了人機(jī)互動(dòng)的模式與習(xí)慣。

　　在這股浪潮中，顯現(xiàn)出一個(gè)無法忽視的龐大身影：微軟。事實(shí)上，這家PC時(shí)代的老牌科技巨頭正在重新執(zhí)掌AI時(shí)代議題。過去幾年，微軟豪擲137.5億美元押注AI革命領(lǐng)軍者OpenAI，用Azure為各個(gè)AI公司提供算力引擎。更重要的是，微軟在為AI時(shí)代的更快到來，提供了最為寶貴的信心。

　　張祺是微軟的“老兵”，自2002年就加入了微軟美國(guó)總部，現(xiàn)任微軟公司全球資深副總裁及微軟AI亞太區(qū)總裁，負(fù)責(zé)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)及人工智能平臺(tái)在亞洲的團(tuán)隊(duì)。張祺在大數(shù)據(jù)、人工智能算法等方面擁有超過20年的從業(yè)經(jīng)歷，為微軟AI技術(shù)的落地做出了突出貢獻(xiàn)。

　　以O(shè)penAI的ChatGPT為代表的生成式AI崛起后，AI便進(jìn)入了新的敘事篇章。張祺發(fā)現(xiàn)，當(dāng)AI在內(nèi)容、代碼生成等方面表現(xiàn)出趕超人類的能力時(shí)，許多工作的生產(chǎn)效率得到了極大的提升，而原有的組織架構(gòu)和生產(chǎn)關(guān)系都將會(huì)面臨巨大的變革。于是在2023年，他提出了“單人創(chuàng)業(yè)家”的理念，借助AI的力量，一個(gè)人也可以擁有足以匹敵一個(gè)團(tuán)隊(duì)的工作能力。

　　但隨著技術(shù)革新而來的還有一種擔(dān)憂：AI是否會(huì)掀起大規(guī)模失業(yè)潮？對(duì)此，張祺的看法是，一定會(huì)有一些現(xiàn)有的工作受到?jīng)_擊，但同時(shí)每個(gè)個(gè)體的能力也將會(huì)被無限放大。那些沒有編程背景的人通過大模型將有可能自己開發(fā)應(yīng)用，不會(huì)畫畫的人也能利用AI工具生成高質(zhì)量的畫作。

　　在接受藍(lán)鯨新聞專訪時(shí)，張祺甚至提出了對(duì)未來工作將如何演變的設(shè)想。延續(xù)了幾百年的公司制度或?qū)⒚媾RAI的沖擊，公司可能不需要再組織和雇傭員工，而是將工作分解成一系列任務(wù)，再分發(fā)到眾包平臺(tái)上。

　　張祺形容自己是一個(gè)“技術(shù)樂觀派”，不希望局限在線性的思維慣性中，低估了未來的可能性。“AI將改變?cè)S多事情，是現(xiàn)階段難以想象的。而預(yù)判由指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)帶來的看不見的變化，才是讓我們這個(gè)行業(yè)中許多人感到非常興奮和震撼的部分。”他表示。

　　以下是張祺與藍(lán)鯨新聞的對(duì)話實(shí)錄，內(nèi)容在保證原意下有刪減調(diào)整。

　　不要高估現(xiàn)在，不要低估未來

　　藍(lán)鯨新聞：為什么會(huì)提出“單人創(chuàng)業(yè)家”的概念？

　　張祺：在這次AIGC、大模型引領(lǐng)的AI革命中，會(huì)發(fā)現(xiàn)很重要的一件事情是，以前覺得“知識(shí)”是人特有的一種能力，但現(xiàn)在它實(shí)際上可以通過AI以極低的代價(jià)大批量生成，而且可以生成文字、圖片、視頻，包括聲音等可混合的全線內(nèi)容。

　　不僅僅是內(nèi)容生產(chǎn)，在讀文章的時(shí)候，也可以用AI來總結(jié)。要寫東西的時(shí)候，給AI一個(gè)課題，它能用非常標(biāo)準(zhǔn)的一種或多種語言完成。以前需要很多年訓(xùn)練出美感，才可以畫好一張圖，現(xiàn)在一個(gè)提示符輸入進(jìn)去就能做出來。AI極大提升了內(nèi)容生成、知識(shí)生成的生產(chǎn)效率。

　　在“單人創(chuàng)業(yè)家”的理念中，其實(shí)最關(guān)鍵的轉(zhuǎn)變?cè)谟诖a生成的能力。并不是說代碼不重要了，而是人可能不需要直接寫代碼，用自然語言的方式表達(dá)，告訴機(jī)器想完成什么事情，大語言模型可以幫你把代碼生成出來。

　　為什么代碼很重要？我們說“軟件改變世界”，上一波信息化革命的效率提升，其實(shí)都是因?yàn)橛?jì)算機(jī)的到來，這背后都是其編程代碼在完成所有上一階段的生產(chǎn)力提升。

　　軟件編程人員雖然有幾百萬，但是在AIGC浪潮之前還是稀缺資源，你會(huì)發(fā)現(xiàn)這種稀缺資源的能力現(xiàn)在很大程度上被大語言模型所替代。所以每一個(gè)人都會(huì)變成一個(gè)編程者，這就是效率提升最重要的一個(gè)維度。

　　在這一代AI的加持之下，內(nèi)容總結(jié)生成、代碼生成糾錯(cuò)原先可能是人本身的獨(dú)特能力，需要很多訓(xùn)練才能獲得，現(xiàn)在都變?yōu)檫呺H成本非常低、易獲取的能力。以前可能需要很多人手的事情，現(xiàn)在更少的人就可以完成，效率得到了更好的提升。

　　那么，生產(chǎn)資料變了，生產(chǎn)力變了，生產(chǎn)關(guān)系是不是會(huì)有所改變？“單人創(chuàng)業(yè)家”的理念涵蓋的更重要的信息是，在這樣的環(huán)境下，可能會(huì)帶來怎樣的社會(huì)變革？一個(gè)人能夠干什么？這里有很大的想象空間。

　　當(dāng)有這樣的效率提升時(shí)，很多問題就要重新思考。在做原型構(gòu)建的時(shí)候，為什么還要維系原來的組織架構(gòu)？難道真的需要六、七個(gè)人協(xié)調(diào)才能完成一個(gè)產(chǎn)品的初始想法、原型構(gòu)建，甚至幾輪迭代嗎？不需要了。

　　組織是有效的，但到一定程度以后就會(huì)降低效率，因?yàn)橐獏f(xié)調(diào)，關(guān)鍵是要對(duì)上協(xié)調(diào)。當(dāng)一個(gè)人和AI之間實(shí)現(xiàn)全線溝通的時(shí)候，會(huì)將組織效率提升很多。不需要那么大的組織，而且不需要層級(jí)各方面的變化，甚至要想這種傳統(tǒng)的方式是不是最好的。

　　當(dāng)然這個(gè)狀態(tài)更適用于MVP（最小可行產(chǎn)品）階段，真正到大規(guī)模、批量化生產(chǎn)產(chǎn)品的話，要構(gòu)建一個(gè)服務(wù)上億人的產(chǎn)品，還是需要很多團(tuán)隊(duì)的協(xié)作。

　　投資領(lǐng)域的朋友們聽到都非常激動(dòng)。原來要投一個(gè)項(xiàng)目，一般都是PPT介紹一下，有的人可能構(gòu)建一個(gè)非常簡(jiǎn)單的原型，根據(jù)這個(gè)去做判斷和調(diào)研。有的時(shí)候是在賭你的認(rèn)知，有的時(shí)候在賭一些運(yùn)氣。

　　但現(xiàn)在就完全不一樣了。通過非常少的投入和AI的加持，就可以構(gòu)建原型產(chǎn)品，最起碼是一個(gè)更加成型的狀態(tài)、一個(gè)MVP，這在很大程度上對(duì)他們的投資判斷和決策能力，包括成功的概率，會(huì)有極大的提升。

　　投資金額也會(huì)不一樣，同樣的100萬可以做更多事情。試錯(cuò)的寬度、速度都會(huì)不一樣，以前可能要幾個(gè)月才能得到反饋，現(xiàn)在可能只需要一周的時(shí)間。

　　藍(lán)鯨新聞：隨著各種AI工具的推出，會(huì)帶來創(chuàng)業(yè)門檻的下降，那之后創(chuàng)業(yè)者間的競(jìng)爭(zhēng)要素會(huì)是什么？

　　張祺：我覺得在一個(gè)領(lǐng)域中有獨(dú)特領(lǐng)域知識(shí)的產(chǎn)品經(jīng)理，以后可能會(huì)是非常重要或稀缺的人才。

　　在一個(gè)領(lǐng)域里面的特定知識(shí)是什么？就是對(duì)這個(gè)領(lǐng)域的了解，而不只是知識(shí)的匯總。比如，一位醫(yī)生知道醫(yī)院的整個(gè)流程、優(yōu)缺點(diǎn)在哪里、病人真正需要注意的地方是什么。這些就是領(lǐng)域知識(shí)，可以幫助人們找到現(xiàn)有體系里提升效率或服務(wù)的機(jī)會(huì)在哪里。

　　在具備這種認(rèn)知后，通過AI工具的加持，能夠把發(fā)現(xiàn)這些機(jī)會(huì)的流程極大地壓縮、加速。以前可能面對(duì)更多的阻力，首先是資本問題，其次可能是團(tuán)隊(duì)協(xié)調(diào)的問題。但現(xiàn)在這些東西都被變小了以后，一個(gè)人能做的改變是非常大的。

　　在單人創(chuàng)業(yè)家的環(huán)境里面，一旦人有足夠深刻的特定認(rèn)知，并有很大的意愿去改變一件事情，在今天一切都變得更有可能。

　　藍(lán)鯨新聞：未來算力或數(shù)據(jù)是否會(huì)成為最重要的生產(chǎn)資料？

　　張祺：數(shù)據(jù)的重要性無疑在增加。另外現(xiàn)在GPU技術(shù)迭代速度非?？?，數(shù)據(jù)中心的能力在不斷增強(qiáng)，模型也在越來越優(yōu)化，變得更大。這種持續(xù)的迭代預(yù)示著算力將成為新的生產(chǎn)資源的重要部分。

　　但它是處于被限制的狀態(tài)，還是無窮無盡的狀態(tài)？這就看怎么去思考問題了。我實(shí)際上是一個(gè)對(duì)技術(shù)樂觀派，總是強(qiáng)迫自己用一種指數(shù)型的態(tài)度去思考未來，因?yàn)榇嬖谔嗟目赡苄?，這些可能性超出了我們今天的理解范圍。

　　人們往往容易高估一兩年的變化，而低估十年的變革。人類的思維傾向于線性，很難體會(huì)到指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的可能性，這是一種思維慣式的問題。

　　AI帶來的變化已經(jīng)在實(shí)際發(fā)生，但我認(rèn)為我們能夠看到的東西還是線性的。而預(yù)判那些由指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)帶來的看不見的變化，才是讓我們這個(gè)行業(yè)中許多人感到非常興奮和震撼的部分。

　　AI會(huì)讓更多人失業(yè)嗎？

　　藍(lán)鯨新聞：我們討論了很多生產(chǎn)力或生產(chǎn)關(guān)系相關(guān)的變革，那需求會(huì)如何改變？當(dāng)很多問題被解決，也節(jié)省了很多資金或人力時(shí)，是會(huì)創(chuàng)造出新的需求，還是導(dǎo)致很多人無事可做？

　　張祺：如果僅僅限制在當(dāng)下的工作狀態(tài)，一個(gè)工種的效率提升后，需要的人力肯定會(huì)受到壓縮，一些現(xiàn)有的工作一定會(huì)受到影響。

　　但是如果放開想，每個(gè)人都有改變的訴求，同時(shí)能做的事情可以被放大，以前沒法想象的一些事情都可以完成。如果全球數(shù)以億計(jì)的人可以發(fā)布屬于他們的工具，為更多的人所使用，那這個(gè)世界會(huì)變成什么樣？

　　我覺得很難單純沿著現(xiàn)在的思維去思考將來的人力壓縮。當(dāng)無限的空間得以展現(xiàn)后，所有的供需關(guān)系都會(huì)極大地改變。

　　藍(lán)鯨新聞：自工業(yè)革命以來，公司這類組織已經(jīng)延續(xù)了幾百年的歷程。AI將會(huì)對(duì)公司制和社會(huì)分工帶來哪些影響？我們的工作方式以后會(huì)發(fā)生什么變化嗎？

　　張祺：工作實(shí)際上是通過雇傭關(guān)系，來獲取員工的特定技能和時(shí)間，完成公司的事情。

　　在AI時(shí)代下，可以通過agent（代理）的方式去思考很多現(xiàn)有的工作流程。將一件事情分解為任務(wù)很重要。當(dāng)把工作轉(zhuǎn)化為任務(wù)后，某些任務(wù)需要對(duì)特定領(lǐng)域有深刻理解的人來完成，比如架構(gòu)，或一些涉及到產(chǎn)品定位和用戶認(rèn)知的，這對(duì)于整個(gè)產(chǎn)品形態(tài)及策略等至關(guān)重要。有些任務(wù)則需要人工和AI的輔助，還有的任務(wù)可能完全自動(dòng)化完成。

　　未來可能并不需要雇傭員工，買斷他們的時(shí)間來完成工作。實(shí)際上，工作將會(huì)轉(zhuǎn)變?yōu)橐幌盗腥蝿?wù)。這個(gè)體系可以幫助你決定將哪些任務(wù)分發(fā)到何處，從而大大提高效率。

　　我認(rèn)為眾包可能是一個(gè)有趣的中間體，可以將任務(wù)放到眾包平臺(tái)。這些任務(wù)可能處于不同的階段或狀態(tài)，當(dāng)人能夠?qū)⒐ぷ骷?xì)分，并且在不同的資源庫中調(diào)動(dòng)所需資源時(shí)，我相信工作這件事情本身的定義都會(huì)發(fā)生改變。

　　“單人創(chuàng)業(yè)家”并不是指一個(gè)人同時(shí)擔(dān)任工程師和產(chǎn)品經(jīng)理的角色。實(shí)際上，一個(gè)人可以擁有AI系統(tǒng)或助理，通過這些“分身”來完成多種角色。當(dāng)一個(gè)人有完成特定任務(wù)的強(qiáng)烈訴求時(shí)，借助AI的能力，可以“生產(chǎn)”出所需的開發(fā)人員或測(cè)試人員。一個(gè)人加上AI，就相當(dāng)于擁有了一個(gè)團(tuán)隊(duì)。

　　藍(lán)鯨新聞：人們使用AI有哪些門檻？是否需要高學(xué)歷背景呢？

　　張祺：首先要了解自己想完成的事情，也就是你的夢(mèng)想。其次要擁有提問的能力，學(xué)會(huì)問問題，這關(guān)系到如何與大型模型進(jìn)行有效交互。

　　現(xiàn)階段，要有效使用提示工程，或者處理代碼問題以及邏輯性較強(qiáng)的問題時(shí)，確實(shí)需要一定的訓(xùn)練。在這種組合之下，如果你還擁有強(qiáng)大的教育背景，一定會(huì)在擅長(zhǎng)的領(lǐng)域更加高效。

　　藍(lán)鯨新聞：如果效率和結(jié)構(gòu)優(yōu)化達(dá)到極致，是否會(huì)加劇社會(huì)的分化？少數(shù)掌握知識(shí)和技能、受過訓(xùn)練、與AI更容易交互的人，可以滿足社會(huì)的絕大多數(shù)需求，而剩下的大部分人群可能只剩下需求，不再參與生產(chǎn)？

　　張祺：我認(rèn)為這并不會(huì)加劇人類社會(huì)的分化，實(shí)際上它可能會(huì)提升許多人的能力，迅速達(dá)到一個(gè)很高的水平。

　　以畫畫為例，之前我不具備創(chuàng)作畫作的能力，因此與之相關(guān)的成長(zhǎng)和商業(yè)機(jī)會(huì)對(duì)我來說都是關(guān)閉的。然而現(xiàn)在只要有計(jì)算資源，比如Midjourney或DALL-E等AI工具，我能夠通過打字甚至語音交互，直接提出問題或告訴它我想畫什么，機(jī)會(huì)的大門就突然打開了。

　　這不再是只有受過專業(yè)訓(xùn)練的繪畫者才能做的事情，今天數(shù)億人也完全有可能實(shí)現(xiàn)。當(dāng)這扇門被打開時(shí)，將會(huì)帶來怎樣的可能性？是會(huì)擴(kuò)大貧富差距，還是為更多人提供機(jī)會(huì)，使他們達(dá)到以前不可能達(dá)到的狀態(tài)？如果這么多人都能達(dá)到的話，那這個(gè)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)將會(huì)達(dá)到什么狀態(tài)？

　　集成AI的原產(chǎn)品與新AI超級(jí)應(yīng)用將長(zhǎng)時(shí)間共存

　　藍(lán)鯨新聞：我們剛才討論了很多關(guān)于未來的話題，但需要回到現(xiàn)實(shí)。在整個(gè)AI行業(yè)，人們正在進(jìn)行各種嘗試，無論是在模型開發(fā)還是應(yīng)用方面。你對(duì)此有何看法？接下來有哪些方向值得關(guān)注？

　　張祺：在這次AIGC浪潮中，微軟與OpenAI的合作可以被寫入商學(xué)院教科書，被認(rèn)為是極具前瞻性和創(chuàng)意的合作方式。

　　微軟對(duì)產(chǎn)品形態(tài)的定位是“Copilot”（智能副駕），這很重要。人仍然占據(jù)主導(dǎo)地位，在Copilot加持下能夠增強(qiáng)人的能力，幫助人們更有效地完成任務(wù)，而不是取代人或人的判斷。它旨在輔助而不是傷害用戶。

　　有幾個(gè)產(chǎn)品值得一提。例如GitHub Copilot，它實(shí)際上是真正引領(lǐng)Copilot創(chuàng)新的產(chǎn)品，通過提供代碼生成和測(cè)試等功能，顯著提升了開發(fā)者的工作效率。Microsoft 365的Copilot是我們生產(chǎn)力工具的一部分，包括Word、PowerPoint、Excel和Outlook。我很多時(shí)候使用Outlook寫郵件，只需輸入一句話，它就能提供從語法到造句的優(yōu)雅表達(dá)，往往比我自己的寫作還要好。Teams Copilot也是一個(gè)非常好的產(chǎn)品，會(huì)自動(dòng)生成會(huì)議摘要。

　　實(shí)際上，使用這種AI能力是相當(dāng)簡(jiǎn)單的。但在正確的場(chǎng)景中，它發(fā)揮了巨大的作用。這些例子雖然簡(jiǎn)單，卻展示了技術(shù)如何使生產(chǎn)力提升變得觸手可達(dá)。

　　我們還是首個(gè)將大模型真正引入搜索引擎的公司，于2月7日發(fā)布了新的Bing搜索。搜索引擎之所以重要，是因?yàn)樗腔ヂ?lián)網(wǎng)時(shí)代獲取信息和知識(shí)最重要的維度。傳統(tǒng)的提供10個(gè)鏈接來獲取信息的方法，現(xiàn)在已經(jīng)轉(zhuǎn)變?yōu)橹R(shí)匯總的搜索方式。搜索引擎變得更高效、更知識(shí)驅(qū)動(dòng)，這對(duì)每個(gè)人的生產(chǎn)力提升有顯著影響。

　　另一個(gè)重要的維度是AI for Science，AI在科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用，這一點(diǎn)可能還沒有得到足夠的重視。例如谷歌旗下的AlphaFold可以以前所未有的精度預(yù)測(cè)生命分子的結(jié)構(gòu)和相互作用。AI可以應(yīng)用于材料科學(xué)和醫(yī)藥領(lǐng)域，能夠在短時(shí)間內(nèi)完成以前需要很長(zhǎng)時(shí)間才能發(fā)現(xiàn)的成果。

　　AI for Science，對(duì)人類關(guān)于世界的基本認(rèn)知和最基礎(chǔ)的學(xué)科提升有著深遠(yuǎn)的影響。這種變革將是復(fù)合效應(yīng)的，新的材料和發(fā)現(xiàn)可能會(huì)引發(fā)一系列新的創(chuàng)新及發(fā)展。AI for Science的投入應(yīng)該是長(zhǎng)期的、耐心的，這非常重要。

　　藍(lán)鯨新聞：這些變化實(shí)際上是在現(xiàn)有產(chǎn)品中加入AI能力，提升原有場(chǎng)景的效率，而不是創(chuàng)建一個(gè)全新的封閉的應(yīng)用環(huán)境。這是否會(huì)成為未來AI時(shí)代的一種趨勢(shì)？

　　張祺：這種共存的狀態(tài)可能會(huì)持續(xù)很長(zhǎng)時(shí)間。Copilot可以是一個(gè)獨(dú)立的產(chǎn)品形態(tài)，但它也可以被集成在許多現(xiàn)有App中。國(guó)內(nèi)外的大模型公司都有自己的應(yīng)用，同時(shí)這些應(yīng)用的功能也被集成在其他產(chǎn)品中。

　　盡管還沒有發(fā)生，但有一個(gè)共識(shí)是，在AIGC時(shí)代，可能會(huì)有一個(gè)像微信這樣的超級(jí)應(yīng)用，成為一個(gè)獨(dú)立的入口。每個(gè)人都在朝這個(gè)方向努力，因?yàn)檫@確實(shí)會(huì)改變很多東西。