企業里，AI大模型不能幹什麼？
AI真要改變企業需要兩隻手：一隻是對企業本身的理解和抽像，一隻是AI大模型。相比之下，當大模型標準化後，其實是不關鍵的那隻。前者的難度遠比想的大，絕對是被低估了。
老闆優先還是智能優先問題
早期會體現為領域知識不充分，但解決到一定程度就發現更根源的問題是誰具有優先權的問題。
以審批舉例子，哪個角色審批哪種合約在企業里完全是隨機狀態，和角色也絕對對不起來。
你不告訴AI，它怎麼知道應該幹啥？（一般說的領域知識問題）
類似的點在企業里多如牛毛，過去靠的是人跑到企業里四處抓人打聽，弄成AI這些知識都需要顯性化，談何容易！
下圖是瀾碼周健的總結：
不容易不單是說需要花額外的時間和成本，而是有時候它還內置矛盾性。
假如是個夫妻店，那老公有個想法，老婆有個想法，兩個不相容，你怎麼去設定AI？（誰優先的問題）
這底層體現的是人治和AI治的不相容。世界是草台班子的意思是有很多灰度，灰度體現出來就是難得糊塗，今天這個對明天還是這個不對。這拿AI沒法搞。
必須確定一個根本原則，否則AI是不能真正介入生產關係的，這裏需要的原則叫：智能優先。
但智能優先原則顯然和老闆的快感是衝突的，也就只有當體現的效率差異大到不得不如此的時候才可能真的從老闆優先變成智能優先。慈禧太后接受堅船利炮，不是因為她學習後開竅了，是因為沒招。
智能優先之後老闆向AI讓渡很多決策權，適應AI規則，而不是所有工具適應老闆的偏好。
成本問題
AI顯然不便宜，模型越大越貴。
如果AI耗費的token和對應的那個角色比反倒是貴的，那就沒有經濟意義。
近來Sam Altman發文對AI做了極為樂觀的預測，核心就是Scaling Law。簡單說就是深度學習只要規模上去那就能解決我們碰到的各種問題。
但關鍵是GPT4已經1.8萬億參數了，再大些雖然解決問題，但一般情況最先進的模型你真用不起。
所以即使我們相信Sam Altman說的是對的，從應用角度也還需要三個定律，然後才能判斷應用進程：
第一是Scaling Law，這決定智能的高度。
第二是GPU的摩亞定律，這決定智能變便宜的速度。
第三是Compression Law（暫時沒這詞，我胡謅的需要進一步統計），突破一定智能高度後，究竟多長時間能夠在保持智能的前提下，把規模降下來。
第一是智能進化，第二、第三是成本進化。
三者融合才是推動AI應用滾滾向前的技術推力。
否則按照我們前面設想的，大多情況下每個企業要有個自己的安全大腦，這個大腦動輒基於幾萬億參數的模型，那就不好搞了。推理也推理不起。
偏好問題
AI以及基於AI衍生出來的智能組織特徵是一樣的，但企業是不一樣的。
有人最終定位是性價比，有人就偏好品味。
這種風格影響所有AI智能體以及企業里賸餘的人的行為風格。
更像一種企業的第一推動力，或者說場域。
這取決於人的設定，AI智能體與人要在這種場域下達成自己的和諧。
不管怎麼樣這是AI之外的問題，要有一種AI能理解的方式去做設定。
創造力問題
思考AI邊界的時候，背後有個很有意思的問題。
假如各種要素都排列組合輸入給AI，那AI能做出來iPhone麼？
我覺得不能。
在可見範圍內，AI能夠窮盡各種創新的可能，但它很難決策下面這樣的iPhone就是成功的：
而下面這樣的就是不行的：
這些選擇的成敗與否，不單是有形、已經體現出的各種要素的推理。即使給充分的信息，當人的信心和意志就是變量的時候，AI是不能夠決策的。（另一種反身性）
被改變的價值創造邏輯
價值創造到底是個什麼過程？意志、認知、資源與執行麼？
如果是上述四者，那顯然AI會取代執行，但並不能取代創造邏輯下的認知。上一節說的哪種手機才是對的，是一種創造邏輯下的認知，AI明顯搞不定。
也並不能取代資源，資源背後是一種擁有權。
意志就更是人類才有的東西，我估計在當時的條件下進行計算蘋果做iPhone成功機率不會超過30%。
意志很多時候都是有選擇的犯傻用的，願景的背後往往需要意志，順風賺錢要什麼願景！AI也沒法幹這事。
這幾者大概就對應到人的位置和人面向未來的不同能力。
可麻煩就麻煩在過去的組織結構主要是用來輔助執行的，相當於給企業裡面的大腦配個身體。所以AI才對大多數個人衝擊很大。所謂的打工就是在組織結構里找個位置主要做執行工作。
小結
如果說模型的能力是AI在企業里落地的左手，那上面說的基本就是右手。左手可能是單純的力量，右手要更靈活，然後才能去處理很多麻煩的事。前者更像科學家的事，後者則是企業家的事。我們面臨的另一個挑戰是其實過去沒真的做好過這類應用。這波真想磕，那首先是個意志問題。
過去的實踐裡面與上面說的最相關的其實是自動駕駛，自動駕駛也做了10多年了，幾乎踩遍了技術、產品、場景上的坑，基於這種初衷，第十場AI碰撞局談自動駕駛。一個是真關心這領域的可以瞄，一個是想做智能體的可以嘗試他山之石是否可以攻玉。
本文來自微信公眾號「琢磨事」，作者：老李話一三，36氪經授權發佈。
