在人工智能技术飞速演进、持续重塑各行各业与人类生活方式的今天，人类该如何重新定位自身角色▪=△、组织应如何重构运作模式，以及我们应如何共同面对一个由人机协同所定义的新时代？
近日，“复旦管院高层管理教育中心（EE）公开课联合课堂”在政立院区举行•。复旦大学管理学院院长助理，信息管理与商业智能系教授、系主任、博士生导师，复旦管院人工智能领创计划课程联合学术主任张诚发表●▼“人类•、组织与时代AI未来的边界与可能性”主题演讲，引导听众超越对AI的工具性认知◁，深入思考其对社会结构、伦理规范与发展路径的深远影响，为在场的企业管理者提供了前瞻而深刻的洞察。
2023年至2025年间，AI技术呈现爆发性突破，企业不得不面对是否投入其中的战略抉择◁，并需谨慎权衡其潜在风险与收益。
那么，我们当前处于何种阶段◇◁？AI的发展是否仍在=“一路狂奔”？即便它是一项如此先进的技术，我们仍需思考：它究竟需要多长时间★=▷，才能真正融入企业的日常运作，并带来实质性的生产效率提升□-？
正如创业必须理解资金运作的基本逻辑，投资AI也需要洞察其实际落地的场景与效果；而若希望借助AI打造产品或提升企业内部各项能力，那么理解其底层的技术逻辑••◇，便是一项基础前提。这意味着◇，企业必须投入必要的时间与精力去学习、去真正理解AI•，穿透那些笼罩在AI之上的光环与迷雾，看清其能力边界与价值路径◇▷●，为AI“祛魅”□•▷。
AI的核心原理可以理解为一种极其复杂的“函数构建”，通过分析海量数据，它能够找到变量和结果之间的复杂关联•。
在特定维度•▼，AI早已展现出“超人”般的能力=▲：具备大量参数和强大数据处理能力的○“大模型□△★”能消化人类数千年积累的文字数据▽-，在围棋对弈…▷☆、计算积分、规划城市路径等规则明确▲☆、逻辑严谨的任务中表现极强=。
但从另一个角度看，AI又像=“幼童”般存在明显局限：它“思考”本质仅仅是基于数据统计的概率预测，缺乏真正的情感和对世界的深层认知。比如扮演专业人士时，进行多轮对话后会偏离原本角色预设；回答问题时会产生“幻觉▼”，输出看似合理却不符合事实的内容。
大模型的发展让“一人公司…=◁”成为可能☆：传统创业需要团队协作••▽，以弥补个人在财务▲☆、运营等领域的不足；但未来=○，借助大模型，一个人可能就能扮演多个专业角色★◇。例如，AI可以处理会计、法律文书、市场分析等工作，使创始人能更专注于核心创意与战略▲、降低创业门槛▽☆。
然而□…，引入AI提升生产效率并非一蹴而就■。从过去的工业革命来看，像蒸汽机和电力这样的颠覆性技术，从发明到真正在企业中广泛落地、并实质性提升生产效率，往往需要以十年为单位的时间=•。其核心原因在于，企业最初往往只将新技术作为原有流程的简单替代，未能围绕新技术的特性如电力带来的灵活布线和分布式能源进行组织变革、彻底重塑业务流程。此外=△…，AI无法成为责任主体，这使其在医疗诊断▪▪▷、自动驾驶等高风险领域的应用面临伦理与法律的严峻考验。
因此●=☆，我们需要转变思维★△，不仅仅将AI视为工具，而应将其视为一种新的经济主体▼☆=、管理工作方式。
AI被视为驱动□▷▪“新质生产力=○☆”，是因为它能以极低的成本完成文档处理、数据统计等工作，让人类从重复性劳动中解放，从而实质性地提升生产效率◇、降低成本。
但技术普及的过程可能伴随阵痛★▲▽。工业革命时期，英国因纺织业兴起需要大量土地养羊而推行“圈地运动”。与此同时•=，机械生产减少了对传统农民的需求。这导致大量人口失去土地这一生产资料，转化为无产阶级工人。
技术的持续演进可能引发新的▽□“圈地”•：当AI能稳定达到平均水平，许多可被结构化、语言化的工作（如部分设计●◇▽、文案、基础数据分析）可能不再需要那么多人力。AI正在部分领域把人从数据★●◇、技能与决策权中剥离出来。这个过程会引发关于社会政策▲•▼、劳动力转型•、甚至财富分配的巨大挑战■。社会制度调整的速度能否跟上技术变革带来的生产力变化速度▲◆□，这将是未来社会面临的重要课题★△。
AI技术正从狂飙突进的探索期进入应用落地的深水区，主流大模型之间的性能差距正在缩小，市场竞争焦点从单纯的技术性能转向性价比和解决实际问题的能力。
然而○◆◁，目前大量企业虽在生成式AI上投入不菲▽▼…，却鲜有获得实质性商业回报□☆▽，大多数AI试点项目陷入停滞。其核心挑战往往不在技术本身，而在于组织能否有效将AI融入业务流程，并建立起允许试错、快速学习的文化。远比算力与技术更为重要、真正决定成败的要素：一是高质量、规范的数据基础▲-；二是兼具技术能力与业务洞察的实施团队与项目管理-；三是由深刻理解AI价值的业务领导者所驱动的持续运营。
展望未来◁▪，世界模型或可作为新的研发路线。与仅从数据中学习的大语言模型不同★，世界模型通过感官输入学习世界的运作规律，构建对物理世界的内在认知。这类系统具备持久记忆、复杂行动规划与推理能力，有望为实现安全、可控的AI系统提供全新路径•。
当前，生成式人工智能犹如一位天赋异禀却仍需引导的少年▽，其巨大潜力与内在不确定性并存，要求我们以审慎而积极的态度与之协同○☆。对于组织而言，核心挑战不仅在于=“使用”技术▷•，更在于必须投入时间与资源去学习它☆、理解它▲■•，并以面对深刻变革的格局与责任感，来重构流程•、人才与文化。
展望前方，技术的爆炸性进展或将逐步回归理性节奏…，其未来图景更需要我们在实践中持续探索与定义。唯有通过持续学习，组织才能培养出甄别机会、规避风险的内在能力●☆△，从而将技术潜力扎实地转化为商业价值◆☆。最终，这一切都指向一个根本性问题：当人工智能郑重地敲响时代之门，我们无论是作为个人还是组织是否已做好了准备？
