创业者应该如何拥抱AGI：尽早下场、CEO亲自抓、让3.5%的人先参与

而对于企业和创业者来说，AGI 时代的来临不仅仅意味着新的机会，也意味着随时可能被取代的风险。

如何理解 AGI，AGI 时代到底给企业带来了哪些机会和风险？

以及，对于创业者来说，到底应该怎么拥抱 AGI，如何下场开始 AI 时代的新的创业？

针对这些问题，Founder Park 联合首钢基金旗下产业社群平台「参加CANPLUS」，邀请了国内大模型相关公司的创始人、专家，与来自农业、教育、零售、金融、企服、医疗等行业的从业者，进行了一场关于 AGI 认知的讨论与「对齐」。

以下内容节选自参会讨论嘉宾的精彩观点，由 Founder Park 进行整理。

交流嘉宾介绍：黄铁军：智源人工智能研究院院长、北京大学计算机学院教授张帆：智谱 AI COO胡时伟：第四范式联合创始人白鸦：有赞创始人&CEO傅盛：猎豹移动董事长& CEO、猎户星空董事长

程操红：钉钉 CTO

01

AI 现阶段是技术，不是科学

AI 首先是一门技术而不是科学

黄铁军：人工智能到底是一门科学还是一门技术？这个认识会影响我们对于很多问题的根本性判断。很多人质疑人工智能，或者对于人工智能的未来判断不准，主要是因为把人工智能的属性搞错了。人工智能是一门技术，不是一门科学。

为什么是技术？创造发明新的事物叫做技术。人工智能的目的是创造智能系统，创造最前沿、未知的、未曾出现的事物。科学是探索和发现事物或现象背后的的规律。很多人习惯性思维认为科学是技术的基础，做研究首先要把科学搞清楚，然后再去开发技术。这是思维偏见，有些时候是这样，很多时候不是这样。

自然科学、生物科学等，因为研究对象本来就存在，可以研究背后的规律。人工智能创造的最新系统还不存在，如何研究背后的科学？智能原理没搞清楚，不意味着就不能做人工智能。中国古代四大发明，指南针发明时，还没有电磁学等科学原理。人类一直处于不断探索和摸索的过程，探索包括发明新的事物（也就是技术）以及好奇心——研究背后的规律（也就是科学），两者都是原始创新，不是简单的技术以科学为前提。

人工智能系统发展这么快，还没搞清楚背后的科学原理，一点都不奇怪。能搞清楚科学原理、解释清楚的东西都不复杂，解释不清楚，只是人类还没明白背后的原理而已，更重要的是能否做出来。

把人工智能视为一门技术的关键是，我们要做的是去发明更强的智能算法或者系统，之后才是研究背后的规律，不能本末倒置。从根本上讲，最终人类能否揭示智能背后的原理，现在也是没结论的。真正的智能可能是不可理解的，至少不能用已有逻辑去解释。

结论就是，AI 首先是一门技术，它的特征是不断形成新的智能模式，开发出越来越强的智能系统。AI 将为科学创造越来越复杂的研究对象，不断开拓科学的疆域。AI 是科学的先导，而不是科学的应用。

ChatGPT 其实是 GPT 模型对人类的降维

黄铁军：GPT 模型本身是很强的，但是到底有多强？可能 OpenAI 的人自己也不知道。在 ChatGPT 上线之前，他们也没有预测到效果会这么好。ChatGPT 的「chat」，其实是用人类能交流和感知的形式，把其中部分能力提取出来，跟人类偏好对齐。

当人类觉得满意的时候，其实感知的只是人类能感知的这部分能力。GPT 还有很多强大的能力没有展示出来，很多能力可能是人类没法通过交流体验到的。

幻觉其实是大模型本身的创造力

张帆：大家对于幻觉其实是过于担心了。我觉得幻觉的本质是创造力，就是它能够创造以前没出现过的东西。

大模型出现以前，我们所有的模型包括检索，基本上就是把已经见过的东西抽取出来，不会凭空产生，这会让我们觉得是可控的。但是大模型今天会创造出一些原来没有的东西，会基于用户的数据做推理，延展出一些没见过的东西，这个我们称之为幻觉，也是我认为今天大模型最大价值的地方。

人的创造力某种程度上也是幻觉，为什么我们不觉得是坏事？因为人对于幻觉的生产是有标准的，也就是所谓的对齐。所以最大的问题不是没有幻觉，而是如何控制幻觉，按照我们想要的方式，让幻觉为我们所用，让创造力为我们所用。

解决幻觉有两种方式：第一个方式是模型本身的优化，不断和人类对齐，这也是现在大家一直在努力的方向，但可能不能马上就解决问题，所以需要一些工程化的手段。第二个方式，就是工程化的方式，在对大模型的回答有具体需求的时候，我们可以给一些检索结果或者指令，告诉大模型，回答结果只能来自检索的信息，如果没有就不回答。

大模型可能会成为全民基础设施

黄铁军：我们认为继续发展下去的话，全球的大模型生态屈指可数，不会超过 5 个。

为什么会这样？

模型是数字形式的智能服务，只有最强的会活下来，能力差的自然会被淘汰。全球各地因为经济政治等问题，不可能只有一个，一般会有 2、3 个。

其次，能做这件事的机构也是有限的。提供高智能的服务，必然需要尽可能全量的数据、可靠的系统等，而且需要不断更新的状态，7×24 小时运转，吸收了所有的数据，掌握了所有可能性的「智网」，其实已经变成了全社会的基础设施。

从科技创新的角度来说，也不应该是彼此封闭的公司各自研发的状态，可能会是一个智能时代，成为一门学科，很多代人集体研究、发展的状态。

如果跳出商业维度来看待这件事，比如像国家电网就不是纯商业的，它有一定的商业属性，但更多是公共属性。大模型最后可能会变成一个全民公共服务，就跟电网、互联网一样成为基础设施。

而未来，现在 all in 大模型的公司其中一部分会在大模型生态中存活下来，甚至可能会成为很大很强的公司，但现阶段，看不出哪个公司有可能成为大模型的主体运营商。将来大模型成为类似电网的存在，这些大模型公司也会找到对自己来说更有利的位置，它们可能成不了国家电网，但国家电网也不是一家公司，上下游是有很多公司组成了一个庞大的体系。

大模型不会带来大量的失业

胡时伟：不只是大模型，机器学习和AI出现的时候，企业就会担心会带来大量的失业。比如说大一点的国企会说我们有20万员工，不能因为AI的出现就让他们失业了。

思路是这样的，如果我们真的要替代人工岗位，需要让20万员工认认真真做三年（数据）标注，做完标注后，是有可能替代掉一半或者 1/3的员工。这种事情是可能存在的，但前提是你要构建一个完善的系统，让员工做数据标注，在标注的过程中，把很多存在员工大脑里的业务流程和经验转移到模型里。

所以企业真正去做这件事情，需要构建一个数据飞轮，这个数据飞轮要把人、企业、企业的系统、以及人机交互的反馈闭环等都考虑到。把真正的业务系统在这个范围内做闭环。这也是Agent的核心价值所在——人机充分协同下的Agent能够让机器从被动参与协作，进入主动参与协作这一重要阶段。AI成为每个人工作的助理，逐步从细分工作的辅助，变成整体决策的辅助，再到真正成为专家。

很多企业上一波做ERP、信息化的时候，什么一把手工程，又是收数据又是做梳理，但效果甚微，现在数字化（智能化）的过程中要想得到真正的收益，就需要真正把这些问题串联起来考虑。

02

拥抱大模型很重要，让 3.5% 的人先参与

大模型为企业带来了哪些机会？

张帆：大模型本质上是改变了人机交互，这是一种人机交互的革新。人类的需求其实就没怎么被改变过，CRM、ERP 的需求我们一直有，各种各样企业服务的需求也都是存在的。但是对着不同的人机交互的方式，我们可以提供不一样的产品和体验，不一样的成本和协作方式，甚至不一样的组织结构，每一次交互方式的改变都会推动这些能力的产品化重构。

人机交互从从最早的穿孔机、键盘、鼠标变成现在触控，大模型时代又变成了自然语言的交互，每次交互的变化都带来了更低的交互门槛，交互效率变得更高。

在以前，我们都会遇到一个问题：表达力和使用门槛是负相关的。Photoshop 功能特别强大，表达力特别强，但是使用门槛很高；美图秀秀门槛特别低，但表达力也会受限。以前是没法两全的，但大模型让这件事有了两全的可能性。因为自然语言的表达门槛是极低的，每个人都会说话，很复杂的逻辑也能用自然语言表达出来。在这样的体系下会不会产生 AI-Native 的应用，会不会产生完全不一样的应用来取代？我觉得是有可能的。

但我不认为一两年就能马上有 AI-Native 的诞生，但这个事情也不是等出来的，比如抖音和今日头条不是突然掉下来的，而是字节一直在优化和调整，到了移动设备、网络等各种条件 ready 的时候，才会成为今天的抖音。

但拥抱是很重要的事情，既不要短期期待过高，也不要长期低估潜力。

AGI 时代，需不需要整个公司都 All in？

白鸦：我们的观点可能比较极端，不需要。

第一，我去年 10 月份去美国跟 AI 相关的公司聊，在美国待了四个月，然后今年从 4 月份-8 月份是我们的研究阶段，也就是花学费学习阶段。为什么有四个月的学费阶段，因为我决定在我们没有把成熟的产品做到用户面前之前，公司绝对不招任何一个 AI 科学家。原因特别简单，只要让他进来了，我面临的问题就是：老板你不懂，我觉得事情应该这么干等等，就算他是对的到最后我依然不知道我们该怎么做。我觉得没必要，因为我们自己不做大模型，只是做应用，我们只要知道大模型能实现什么，去做应用就好了。当然，明年我们成熟的产品阶段，用户开始用起来的时候，可能有很多问题要面对，这时候还是很需要高级 AI 研究员的。

第二，面对 AI，有无数的人会装睡，因为很多人知道 AI 会让他们失去工作，还有人会懒得去学，有人会抵触 AI，这也是很多人会说 AI 是智障、有很多问题没法用的原因之一。

所以我就不打算让全公司 all in，选了一个小组进来，这个小组的人会隔一段时间就在公司做个分享，让感兴趣的人来听，然后给这些先用 AI 的人涨工资，逐渐淘汰不用的、落后的那些人。

这种做法其实是有理论支撑的，哈佛大学政治学家切诺韦思有个 3.5% 的理论，一场运动只要有 3.5% 的民众真心参与，就能带来重大的变革。那，对于 AI 来说，什么是「真心」相信？

• 相信 AI 产品很快就可以更好地完成所有人类重复性的工作，尤其是那些「专业」的重复性工作，我们工作的价值就是创造这些 AI 产品帮助人类完成那些工作。

• 相信经过数据积累和学习之后，AI 所生成的内容，要强于绝大多数人类生成的内容，包括绝大多数过往经验里的最佳时间内容。能用 AI 生成生成内容时，优先选择 AI 生成，而不是人类。

当下，拥抱大模型是个性价比高的事情

张帆：一部分人经常会说大模型这个事做不了，那个事做不了，但这么看待大模型对这个事情没有任何帮助。iPhone 刚出来的时候，电量不如诺基亚、输入不如黑莓，但是你认不认为它是未来？如果认为它是未来，就要及早切入。

及早切入最大的挑战，不是你怎么去否定它，而是如何找到最大公约数，在今天就能用而且有效地用起来，建立正循环，对模型有感觉，及早开始沉淀企业自己的核心资产。而且要给模型成长的时间，可能每三个月就会有一个大的变化，就能多干几件事。

及早下场，从最小公约数做起，及早构建正循环团队，我觉得特别重要。

某种程度上，我觉得今天拥抱大模型是个非常划算的事情，因为它是一个损失有限、收益无限的事情。一旦有收益，可能就会是一个全新的机会，会给你的竞争带来很多先发优势。

站在岸边永远学不会游泳，要先动起来，速度在今天尤为重要。

全员拥抱 AI 必须一把手亲自抓

傅盛：什么叫全员 AI，让整个公司去理解 AI，真正把自己的流程往 AI 上靠，而且我觉得这是战略工程。执行 AI 实践的最大阻力，是跨部门的协作壁垒，是部门管理者的旧思维，一把手必须要亲自抓。

在这个战略工程中，一把手要懂基本原理，要做组织变革。一把手必须要去了解最重要的基础原理，就跟马斯克造火箭的时候要懂火箭的基本原理，不然都没法跟工程师对话。一定不要想着招个人，他就能把这件事做了。

拥抱大模型，并不等于企业真正的智能化

胡时伟：在做技术变革或引入数字化技术之前，企业要先明确自己是否拥有足够充分的动力——是否能真正解决产业的核心问题，是否能让足够多的人兴奋？从战略角度看，数字化必须要做，但企业原本的构建过程已经固化，如何去打破原有的格局和平衡，对很多企业而言是个巨大的挑战。

过往经验来看，试点式的人工智能场景大多会因为脱离业务而失败，all-in 式的数字化变革大多会因为能力不到位而失败。归根结底，数字化转型需要足够的动力，而动力是需要去发现的。所以我们需要去研究数字化转型的本质和科技的本质，其中除了战略、策略，还需要用到一定的商业模式设计能力。

对于很多企业而言，数字化（智能化）与否最容易被忽略的是文化问题，数字化的本质是找数据要决策，以数据为本，而不是找人要结果。以人为本和数据为本是有本质区别的。

03

及早下场，寻找当下能落地的最好场景

大模型不会吞噬一切

傅盛：为什么不会吞噬一切，我觉得有三个原因：

第一，大模型没有私有数据，私有数据是企业核心竞争力。每个企业每次推出一款新的产品，这背后经历了大量的流程和策略讨论等，这些都是企业不可多得的私有数据。企业内部的流程和数据是非常核心的，如果能用大模型把这些利用好，效率会提升很多。

第二是能力边界，大模型的幻觉推理问题，目前还是需要其他的办法来解决。最后会发现这其实就是最后一公里的事情，就像基站建好了，但是村里还是不通电，需要变电站等。

第三是大模型的成本问题，参数越大，模型成本越高。我们的不少应用，都不敢用 GPT-4，因为太贵了。

什么样的应用不会被大模型取代？

白鸦：我觉得要有几个特征才不会被大模型取代。

第一个是要有自己独特的私有数据。大模型覆盖的领域在变得越来越宽，具备的通用知识和领域知识也会越来越多，如果你本身没有行业的业务数据，很快就会被大模型取代。这个数据一定要是在业务里产生的活数据，需要有业务作用，而不是独立的废弃的业务。

第二个是要在应用里灌入业务流和作业流程。未来很多领域的应用会是 all in one 的，就比如大家经常用的飞书和钉钉，文档、聊天、报销、审批等流程，如果不是 all in one 的，流程和权限上就会存在很多问题。不 all in one，不把业务流程灌进去，这件事是跑不通的。

第三，做一堆功能还是解决问题，我们选择先解决问题，先解决当下能解决的问题，至于功能可以根据要解决的问题慢慢添加。

第四，看的更远还是选择更快落地。我们选择更快落地，等我们搞明白了原理，开始解决一个个的常规问题，当下有人开始用起来，至于最长远的问题，我觉得不是我们今天考虑的，因为变量实在太多了。

中国的大模型发展速度跟企业应用落地关系不大

白鸦：我觉得中国的大模型发展速度跟使用大模型的公司关系不大。我们的做法其实很简单，内部测试的时候使用 OpenAI，如果 OpenAI 能够实现，就会去找能做到的国产厂商合作，谁能做到，就跟谁合作。反正现在的大模型都是在追 OpenAI 的进度，OpenAI 能做到，他们有一天也可以做到。新技术发布后，自己用熟练的时间，跟国内厂商跟进的时间其实是差不多的。

但是面向内部的系统，我们其实是搭建了一个自己的 llama2 模型来服务公司的客服人员，有几个原因：

第一，想让团队成员上手熟悉大模型。

第二，内部系统使用，不会被客户绑架。如果自建的大模型面向客户，就很容易被客户绑架，成本很难控制。

大模型时代如何构建企业的竞争力？

张帆：主要就是四个环节：构建自己的基础模型、有一个适应当下模式的协作组织、沉淀自己的数据资产、让资产服务于公司的业务场景。

如何选择一个好的基础模型作为基础，首先是不要让业务和基座模型做耦合，一定要解耦，在模型之上构建自己的能力，能够复用到不同的业务上。

什么样的基座模型是一个好模型？首先是持续性，是不是能持续提供服务；其次是有没有一个完备的矩阵，因为很多场景可能不是只用一个模型，有些场景是 13B 的模型，有些则是 6B 的模型就够了。

我们需要构建一个什么样的组织？企业如何构建自己的核心能力层，是不是有自己的 prompt 工程师、微调工程师，甚至大模型的 BP——专门去业务线收集信息、沟通交流和收集数据。构建一个自己的组织模式尤为重要。

第三，今天的数据资产是什么，并不是只要是数据就有竞争力，比如知识图谱的数据，本质上就是以前自然语言处理能力受限，没办法处理复杂数据的变相处理，以前很好用，但现在大模型时代了，它的价值反而被削弱了。我们要及早去构建基于大模型的数据资产，而不是想着直接应用原有的数据资产。

最后，业务场景为什么重要？因为用户不会每次都到 ChatGPT 里获取结果，一定是就近原则，用最舒服的方式解决问题。比如 Notion AI 的扩写，用户写了一句话，在 Notion 里很自然地选择这句话然后选择扩写，结果就出来了，不太会专门跑到 ChatGPT 里尝试。所以如何把大模型的能力耦合到产品的业务场景，让用户自然而然、无感的用起来，这就是产品的价值。

AGI 时代的未来创业新趋势

程操红：第一，无应用会是未来趋势。大家对于传统的流程表单和报表是很反感的，因为这种开发难、使用难，商业模式转化也难。应用商店里一堆应用，用户需要试用和开通，需要专门的学习和培训，但是 AI 出现之后，用户直接跟 AI 助理打交道就好了，AI 助理帮助你去买咖啡、帮你请假、帮你去做物业巡检。用户跟 AI 的交互也会变得特别简单和自然。这样的背景下，很多应用就没有存在的必要了。

第二，细分领域将涌现出更多丰富的、多元化的数字助理或者数字员工。优秀的个体或组织都可以在各自细分领域中创建和迭代智能助理，并在高频协同网络中分享自身的知识、经验和技能，比如排产专家、工艺大师、数字助教等，有效解决资源稀缺的问题。

甚至我们自己，到达一定岁数的时候，也可以建立自己的智能助理，进行更好的知识传播。

第三，少数真人+大量智能助理是未来创新组织的重要组成逻辑。小而美的组织会大量出现，专业的助理可以解决人、财、物产、供销等层面的问题，公司内的岗位减少了，但大量的新组织会产生，个人的创造力和活力会被真正激发。

如果你关注大模型领域，欢迎扫码加入我们的大模型交流群，来一起探讨大模型时代的共识和认知，跟上大模型时代的这股浪潮。

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