编者按

人类与AI智能体将构成一种新式的协同联系，这要求企业有必要选用“数智职工办理”的思想。

人工智能（AI）技能的迅猛发展正以史无前例的深度和广度影响着社会的方方面面，特别对企业运营方法、商业方法乃至整个社会结构带来了深化的革新。2025年已来，关于AI智能体（Agent）的谈论日益增多，其潜在的颠覆性力气引发了广泛重视。在这一布景下，深化了解AI的中心概念、运用远景及其带来的应战，关于掌握未来发展趋势至关重要。 

领英联合创始人、OpenAI前期投资人，里德·霍夫曼在《AI 赋能》（Superagency）一书中，对人工智能怎么赋能社会生活的方方面面打开了翔实的谈论，本刊专访了《AI 赋能》的译者——领英全球前副总裁、领英我国前总裁陆坚，聚集AI在商业范畴对企业商业方法、中心竞争力、长时间趋势的影响打开深度讨论。期望对企业更好地了解AI赋能的价值与方法，更有用地推进智能化转型，供给有利的学习。 

“超级能动性”，了解AI赋能的要害

在讨论AI的影响时，“Agent”是一个中心概念。但是，将其简略翻译为“署理”或许未能彻底反映其内在。 

本书中文版中把作者界说的Superagency翻译为“超级能动性”，做出这个挑选的原因是对“Agency”在人类文明史中多重内在的剖析。差异于日常语境中的“署理”（如保险署理、游览署理），社会学奠基者安东尼·吉登斯在其结构化理论中着重：“Agency是举动者改动既定社会规矩的才干，是打破结构束缚的发明力根源。”这种哲学思辨投射到技能范畴，提醒了每次工业革新中人类焦虑的实质——当珍妮纺纱机代替手摇纺车，当流水线代替工匠作坊，外表是对赋闲的惊骇，深层则是对主体能动性被技能体系掠夺的忧惧。 

霍夫曼经过硅谷二十年技能调查发现：AI革新的特殊性在于其初次触及人类认知中心范畴。书中实证研讨标明，79%的受访者忧虑AI将削弱人类的决议计划主导权。而“超级能动性”的终极界说正是对这种焦虑的回应：在AI技能赋能下，个别与集体打破生理、认知与社会结构的传统约束，完结潜能最大化。 

AI技能，特别是大言语模型（LLM）的呈现，常常引发人们关于自身能动性是否会受到约束的忧虑。但是，AI的真实潜力在于其作为“超级能动性”（Super Agency）的赋能者。这种赋能不只体现在提高个别才干上，更在于经过技能手法，使个人和集体能够打破既有限制，最大化自身潜能。这是一种在社会层面累积并使每个人获益的效应。因而，将AI视为一种增强人类能动性的东西，而非代替人类主体性的存在，是了解其积极含义的要害视角。 

AI能与人类共情吗

关于大模型的实质，一种常见的观念以为其仅是依据海量数据的核算核算和方法匹配，缺少真实的了解与情感。这种质疑在触及情感沟通的运用场景，如心理健康护理时尤为杰出。例如，科技开发者罗布·莫里斯（Rob Morris）运用名为KokoBot的AI帮手参加伙伴合作的心理健康支撑项目，其初衷是模仿人类伙伴的共情与支撑。但是，当其AI身份被揭露后，引发了关于“模仿共情”的道德争议。 

尽管存在质疑，但实践标明，AI在特定情境下的体现或许超出预期。研讨标明，在医患对话等场景中，经过训练的大模型在共情才干的评分上乃至或许超越人类专业人士。这从一个视点阐明，判别AI价值的标准或许不该只是限制于其是否具有“真实”的情感或认识，而更应重视其在实践运用中所发生的作用和价值。当用户在知晓其对话方针为AI后，仍能感受到被了解和支撑，这自身就阐清楚AI在情感沟通辅佐方面的潜力。 

当然，AI的限制性也不容忽视，例如其或许发生的“错觉”（即生成不真实或误导性信息）。但这并不意味着AI在心理健康等范畴的运用毫无价值。要害在于明晰其定位：AI更适合作为护理的辅佐东西或参加支撑性服务，而非代替专业医师进行确诊和医治。一起，跟着技能的前进和运用方法的老练，人们关于AI在情感沟通方面的承受度也在逐渐提高。或许，人类自身的反响和决议计划机制也并非彻底依据深思熟虑的情感加工，有时也或许是依据习气或很多阅历构成的快速反响。从这个视点看，AI经过学习找到多出的人动漫在线观看海量数据而生成的“即时”回应，与人类的某些反响方法或许存在某种相似性。 

AI原生运用，与商业方法的演进

移动互联网诞生了比如Uber、抖音等依据移动互联技能的原生运用，发明了簇新的商业方法，也造就了新的一批职业领军企业。AI年代的原生企业会有哪些特色？ 

从技能层面看，AI技能的迸发催生了很多AI原生运用。这类运用的中心在于，AI大模型或AI体系自身便是产品的主角，而非只是是附加功用。典型的比如包含能够直接与用户进行对话的大型言语模型（如ChatGPT），以及能够依据提示词生成图画或艺术作品的AI绘画东西（如Midjourney、DALL·E）。这些运用在AI技能呈现之前是无法幻想的，它们代表了AI技能直接驱动产品立异的或许性。 

但是，与移动互联网年代涌现出如Uber、抖音等运用移动特性发明全新商业方法的“原生APP”比较，当时AI年代的商业方法立异尚处于前期阶段。尽管AI原生运用已很多呈现，但真实含义上老练、可大规划仿制的全新商业方法（如Uber式的同享经济方法）还未彻底闪现。这或许是因为AI技能从迸发到大规划商业化落地仍需时刻沉积，商业方法的立异往往滞后于技能发展。 

展望未来，AI年代的商业方法或许呈现以下几种改变趋势： 

1.从“羊毛出在猪身上”到直接用户付费：传统互联网渠道常选用“羊毛出在猪身上”的方法，即经过向B端（广告主）收费来补助C端（用户）的免费运用。这种方法依靠于大规划用户集体和标准化服务。但是，AI驱动的个性化服务使得每个用户的需求和体会都或许不同，这下降了大规划标准化广告投进的功率。因而，未来或许会有更多服务转向直接向用户收费，条件是AI能供给满足高价值的个性化体会，让用户愿意为之买单。 

2.服务即广告，价值驱动付费：关于直接嵌入答案或内容中的广告方法，用户遍及承受度较低。但假如AI供给的是一种继续的、高价值的服务（如个人助理、专业咨询等），用户则更或许承受为其付费。这要求AI服务有必要真实处理用户痛点，发明可感知的价值。 

3.雇佣与租借方法的扩大：AI智能体（Agent）因其能够独立完结特定使命，正逐渐被视为“数字职工”。企业或许会按布置的智能体数量或完结的使命量来付出费用，类似于人力资源的差遣或外包方法。在C端，家用服务机器人等也或许采纳租借而非购买的方法，由服务供给商担任机器人的保护和更新。 

AI企业的添加方法与传统互联网企业有所不同。以OpenAI为例，其用户添加快度远超历史上任何一家科技公司，ChatGPT仅用两个月便到达一亿用户，而抖音用了九个月、Facebook用了四年半。这显现了AI技能极强的用户接收速度和商场浸透潜力。 

但是，收入添加方面，当时AI企业遍及面对高投入、低（或无）直接收入的局势，商业方法仍在探究中。尽管如此，从用户规划和查询量等方针来看，AI的添加快度仍然惊人。 

AI是否会成为像操作体系或智能手机那样的新“底座”，并与现有巨子齐头并进？ 

现在看来，AI更或许作为一种新的操作体系或交互范式存在。传统的操作体系是人与核算机交互的界面，而未来的AI操作体系（或智能体渠道）或许是AI自主规划和履行使命的后台体系。人类与AI的交互方法将发生根本性改变，从指令式交互转向方针导向的托付式交互。这种AI操作体系将与现有的操作体系（如Windows、iOS）共存，但功用和定位天壤之别。 

智能体怎么，有用融入企业办理

AI智能体代表了人机交互方法的一次范式搬运，其含义堪比从命令行到图形界面，或从PC到移动设备的改变。它不只仅是技能的迭代，更是交互逻辑和联系的重构。智能体具有自主规划、决议计划和履行杂乱使命的才干，有望成为用户的数字助理乃至数字兼顾。因而，智能体并非一个时间短的过渡阶段，而是一个长时间的发展趋势。 

企业将智能体深度整合进中心事务流程，特别是触及决议计划环节时，面对着一系列杂乱且亟待处理的应战。 

首要应战来自技能自身的不确定性。大模型常被视为“黑箱”，其内部的推理进程和决议计划依据难以追溯和解说。其输出存在固有的不稳定性，相同的提示找到多出的人动漫在线观看在不一起间或环境下或许发生差异化的成果。在触及多过程、长链条的使命履行中，模型发生“错觉”（即假造现实或错误信息）的危险会明显添加，这对需求高精度和一致性的事务场景构成威胁。 

其次，权责归属的含糊地带构成严重办理难题。当智能体依据其判别自主履行使命并导致失误乃至损失时，追责机制没有清楚——是规划开发者、布置企业、操作职工，仍是智能体自身（在现有法令结构下不具有主体资格）承当职责？人类职工与自主AI体系之间的职责鸿沟怎么明晰区分？怎么保证智能体的输出和行为一直契合职业标准、公司方针以及法令法规（合规性保证）？这些问题现在缺少老练的处理计划。 

再者，生态依靠带来的运营危险不容忽视。编程帮手Windsurf与OpenAI洽谈收买后其API服务被Anthropic堵截的事例，突显了依靠单一闭源大模型渠道供给中心才干的运用供给商所面对的脆弱性。尽管开源模型供给了躲避供货商确定的或许性，但对大多数企业（特别是中小企业）而言，自行保护高性能开源模型的开发、调优和运维本钱昂扬，且当时开源模型在性能上与顶尖闭源模型尚存距离。 

为应对这些应战，抢先企业开端构建“企业级AI办理三角结构”：树立严厉的审计机制以完结要害操作的全链路追溯和可解说性。规划有用的对齐机制，经过提示工程、微调等手法保证智能体行为契合企业价值观和事务方针。构建信赖机制，经过透明度提高和技能流程优化，缓解职工和客户对AI输出的遍及不信赖感。 

在技能架构上，选用模型解耦规划（Model Agnostic Agent Design）和多云/多模型战略，防止对单一技能渠道的深度绑定，成为保证事务连续性和下降危险的务实挑选。 

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AI的赋能潜力正在多个战略范畴加快开释，深化重塑工业格式。常识密集型范畴首战之地，软件开发（代码主动生成、函数补全、Bug检测、测试用例生成）、商场营销（个性化案牍创造、用户画像剖析、广告内容制造）等白领作业场景的功率正阅历指数级提高，一起也下降了专业技能的入门门槛。 

教育范畴迎来革新性革新，AI驱动的个性化学习渠道能够依据每个学生的了解才干、学习节奏和爱好偏好，动态调整教学内容和途径，使“对症下药”这一教育抱负有了大规划落地的技能根底。 

专业服务范畴也在晋级，法令文书辅佐生成、高精度多言语实时翻译（正如译者翻译《AI 赋能》一书时得益于AI大幅提高功率的实践）等运用，明显提高了服务的速度和质量。企业运营层面，客户服务（智能客服）、出售支撑（头绪剖析、话术主张）等环节的响应速度和精准度取得跨越式提高。 

但是，伴跟着功率提高的，是对就业结构的深远影响。常识密集型岗位的人力需求或许面对结构性减缩。比较之下，需求高度杂乱环境适应力、精细手眼协谐和即时物理反应的精细体力劳动范畴（如顶尖外科手术），短期内受AI主动化代替的压力相对较小，更或许走向深度的人机协作方法（如机器人辅佐外科手术）。但值得重视的是，跟着机器人技能在感知精度、动作操控和环境适应才干上的继续打破，这些曾被视为人类专属堡垒的范畴，未来也或许逐渐被更智能、更牢靠的机器体系浸透。例如，在外科手术中，机器人手臂理论上能够到达远超人类生理极限的稳定性和精确度。 

人类与AI智能体将构成一种新式的协同联系——人类担任设定方针、供给价值判别和监管，AI智能体担任高效履行、信息整合和计划主张。这种协同要求企业在布置和办理智能体时，有必要选用全新的思想结构。这意味着企业既要容纳当时技能存在的不确定性（如错觉、输出动摇），更需前瞻性地树立完善的AI办理结构，包括道德原则、职责区分、安全审计和继续评价机制。这样才干真实迈入人机协同进化、一起开释潜能的新年代。 

受 访 |陆坚 领英全球前副总裁、领英我国前总裁、CGL集团全球事务首席参谋

本文来自微信大众号“中欧商业谈论”，作者：齐卿，36氪经授权发布。