楊斌：我為什么要提“AI次方變革”

楊斌資料圖。“湛廬CHEERS2026全民閱讀周”大會上，清華大學經濟管理學院教授楊斌發表題為《AI次方變革——組織的中年撞上技術的青春期》的演講，以下為楊斌教授演講全文（有刪減調整）。本文來源：騰訊科技

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楊斌：我為什么要提“AI次方變革”

AI的位置之辨

我提出“AI次方變革”，是想要糾正現在已經很流行的一個觀念，即“+AI”或者“AI+”給企業帶來的嚴重誤導。如果把AI對組織的影響僅僅當作一種技術問題來看，依賴信息化條線來推動AI變革，會給企業帶來很大麻煩。

今天演講的副標題是我提出來的一個隱喻，“組織的中年撞上技術的青春期”。這不僅僅是希望與大家一起做的一個思想實驗，我覺得這個隱喻真實貼切地反映著全球無數企業此刻最大的挑戰，沒有之一，算是正在進行時的一種生動寫照。

現在AI很熱，不少販賣焦慮、一驚一乍的公眾號，每一天都生產出很多滿是“智商稅”的似是而非的說法。AI既不是一夜成功成名，也遠不到什么“下半場”。AI的發展會是一個漫長的過程，我們現在才剛剛拉開序幕。這些錯誤的說法如果普通人聽一聽還罷了，但如果進入企業家的頭腦當中，還主導了他們的選擇和決策，在他們推動變革時就容易選錯了方向走錯路，落后的心智就會帶來非常嚴重的后果。

比如，如果企業相信AI是一“模”就靈，采購、定制一個當下最厲害的大模型就能讓組織變強大，或者讓信息官、讓IT條線來主導AI轉型變革的話，絕對會帶來無可挽回的大敗局。跟普通人相比，企業家的智商稅如果交起來，就太慘重了。但往往新技術具有逆齡化，年齡大的敏感度低，CEO認知上的似是而非，不容易得到糾正。

我跟大家分享一個真實的案例。

很多人說2012年是“互聯網+教育”的元年。記得2013年秋天那次清華經管學院的顧問委員會上，當時的顧問委員會主席突然向一位在互聯網領域非常杰出的中國企業家發問，是個請教：“你是互聯網行業領袖，你對互聯網+教育的未來怎么看？”

結果，那位企業家有點兒不大恭敬地下了一個比較絕對的結論。他說：“我不知道未來的online education是什么樣，但是我很確定，它不會在像是清華這樣的頂尖大學當中誕生。”這話挺直接，我到現在還時不時地反芻和回味。我覺得他可能揭示了一個非常深刻的道理：主流往往愿意做改善，但真變革往往來自邊緣，來自局外，而不是中心——或者用我今天的這個詞兒，顛覆性創新不會出自“組織的中年”。

“模”（Model）：一“模”一世界，內外皆涌現

今天一說“模”這個字眼，人們很多時候不是想到最初這個字起源時候的木框架、形坯子，而是首先想到AI。想想“百模大戰”。有時候想想挺有趣味，英文的model和中文的“模”，發音這么像，好像是誰音譯了誰，其實都沒有，他們在東西方有不同的源頭，花開兩枝，各自延續至今。

今天，每一個AI大模型，都壓縮著一個世界。這個過程中最奇妙的就是涌現，AI有scaling law（規模化法則），大到一定程度的復雜系統，在壓縮泛化中，智能涌現。說到涌現，emergence，有趣的是，不光大模型內部有智能涌現，你如果觀察AI產業的發展，最近十來年的大爆發，也是一種涌現——這個過程是emerging，而不是planning的結果。

因此，AI不管是內還是外，都有涌現之美，都是涌現出來的偉大。偉大的創新往往不是被組織或者領導者計劃出來的，洞察這一點，對于理解AI變革該怎么做很關鍵。

說回涌現，它不能被計劃，但也有其規律。比如，生態各部分的相互造就，到達一個“俱備度”。AI之所以在最近幾年有這么大的爆發、噴薄而出，其實是因為互聯網為AI所需要的海量數據做了準備，而GPU新架構為它準備了非常重要的算力可能性。

讓我們看看我教的一個英偉達的戰略定力的案例，說是定力，其實是在堅定不移中與時俱進。黃仁勛的戰略眼光在于，他敢于為未知的需求——用他喜歡說的一個詞叫“zero-billion dollar market”（零億美元市場），擁抱當時被眾人看作無用而他卻篤信必有大用的創新（比如CUDA）——讓無用終成大用被廣用。這種對不確定性的容忍，還有戰略耐心，當然也少不了時來運轉的機緣，最終讓英偉達在AI時代有了一種非線性的爆發，成為一切的匯聚點。

這對我們理解“AI次方變革”的核心理念有很重要的啟示。AI次方變革正是這樣：context not control（情境而非控制），emerging not planning（涌現而非計劃）。你會發現有那么一些當初只道是“無用之人”（useless people），非主流，他們中的一些人會涌現出來，呈現其不可替代的usefulness（大用），但你計劃不了、控制不了這個生成過程，你得擁抱它。黃仁勛的故事，還有很多AI時代創新的故事當中都有體現。

我今天很愿意跟大家把時鐘撥回1943年。那一年，二戰正酣。特別巧的是，1943年那一年，兩篇發表文章，是兩條一直牽到今天的重要主線的各自起點。

就在那一年，神經科學家沃倫·麥卡洛克（Warren McCulloch）?與?數理邏輯學家沃爾特·皮茨（Walter Pitts）發表了一篇文章，叫作《神經活動內在思想的邏輯演算》。這篇文章成為今天能讓大模型實現突破的背后那個神經網絡算法的起點。

也在那一年，有一位英年早逝的劍橋大學教授肯尼斯·克雷克——他在二戰歐洲戰場勝利的前一天車禍去世了——出版了《解釋的本質》（The Nature of Explanation）。這本書就是今天企業和企業家特別愛用的一個詞兒mental model（心智模式）的起點。

這就給了我們一個巧思：看看這兩個“模”：AI大模型的“模”，還有心智模式的“模”，居然都可以追溯到83年前的1943年。克雷克想總結人類智能的本質是什么，找到了人頭腦當中的小尺度世界模型。也挺有趣，大模型是large scale，但他那時候在書里寫的叫small scale，因為人的認知帶寬，得壓縮成小尺度，想事兒就特別快。我們人是怎么看人、看事、看技術、看變革的呢？實際上是在我們每個人的頭腦當中都有這么一個small scale的心智模式，基于各自的心智模式，我們對大千世界進行分析、預測，包括反應和行為。換句話說，同樣的人和事，不同的心智模式，卻可能有不同的解釋與反應。所以，這兩個“模”，對組織取得AI變革的成功而言，智能大模型當然重要，心智模式也很重要，二模缺一不可——這是AI次方變革的一個基本認識。

π日命題：以什么樣的心智模式面對AI時代

“AI次方”，是我在去年的3月14日——也就是“π Day”——提出來的，有別于甚至是反對“+AI”這樣一種心智模式，加號不對，得放在指數位上，“AI次方”。而AI次方變革，就是在這樣一種新的心智模式上的新變革模式。

AI次方提出來之后，反映很熱烈，不同行業的人，都希望用這樣一種新的心智模式——也可以把它看作是一種新眼鏡、新視野——去看待AI究竟會對自己和自己的企業，以及更大范圍里每個個體以及每個組織帶來什么樣的影響。搞教育的，跟搞制造業的，都認同，加號可能不能反映這次變革的本質，得換成“AI次方思維”。

印第安人有這么一句諺語：“放慢腳步，讓靈魂能跟得上。”今天正是如此。如果看一下當下在發生著什么，你會發現技術這個“模”——我剛才說內外兩個“模”——外部大家都能看得見摸得著的這個模發展非常迅速，日新月異，但是與此同時，另外一個“模”，靈魂，或者說人和組織的心智模式，是不是跟上這么快的腳步了呢？

技術兀自向前，商業模式、組織模式，以及它們的基礎——內在的心智模式——是不是跟得上？說實話我自己覺得差得挺多的，也有其原因。關鍵的一條，就是加號背后反映出的心態，很頑固，我把這種仍是主流卻注定抑制AI變革的心智模式，稱作“組織的中年”。在外部環境穩態的時間段，組織的中年是業績保證，從外頭看是波瀾不驚，除非穩態被打破，更不要說像現在這樣，是撞上了“技術的青春期”。

技術的青春期：躍躍欲試，挑戰體制

說到“技術的青春期”，這個隱喻最早來自卡爾·薩根的科幻小說《接觸》（Contact），1985年的書，1997年拍成電影。朱迪·福斯特飾演的女科學家，在要見外星人之前，別人問她：“如果你只能問一句話，問外星文明，你要問ta什么？”

她說自己就想要問這么一句話：“你們是怎么做到的？你們這么一個文明，沒有毀滅在技術的青春期？”

想象一下“技術的青春期”這樣一種類比、暗喻：技術現在躍躍欲試，每一天都在長個頭甚至變樣子，長的本事很多是大人們都沒見過的，有勁兒卻沒規矩，并非故意卻挑戰著現有的體制、習慣，自己覺得是無所不能。但另外一方面，和它匹配的一個比較成熟的心智——不管是人類文明的心智，還是組織的心智——就是這樣撞上了。注意，我們不能說人類文明心智不成熟，而應該說是還在成熟的上一代，沒有準備好，或是說沒有跟這新技術匹配的新心智；同樣，不能說組織心智不成熟，恰恰是成熟表現為“組織的中年”。技術的青春期，快速迭代，尚未定型；組織是穩定的中年，抑制變化，出活求穩。

我去年不斷跟大家推薦1950年維納的《人有人的用處》。我說這書名應該翻譯成“人有人本之用”，因為AI發展，追問人本之用（human use of human being）而不是人的用處（use of human being）。在這本書中間，維納說：“我們是如此深刻地改造了這個環境，以至于我們現在必須改造我們自己，才能在這個改造之后的環境中繼續生存下去。”真是如此，技術改造了世界，倒逼我們自己得改；而改造我們自己，就要先認清我們自己，愿不愿改，好不好變。

組織的中年：習得性保持正常

跟“技術的青春期”相對應的是我所提出的一個對稱的隱喻概念：組織的中年。

這是我很長時間的針對組織管理與領導力的一個洞察，把它聚焦、簡練地稱為“組織的中年”。這不是指組織年齡，與成立了多少年無關，也跟規模大小無關，而是一種心智。它的核心是“習得性保持正常”，具體有四條突出的特征：

即期績效（performance driven）：擔當、表現、出活

主流一致（conformity / norm）：秩序與共識偏好

線性穩進（linear progress）：重視改善，厭惡例外

認知窄化（loop effect）：基于信任獲得反饋、自增強

請大家別誤會，組織的中年后面可沒有危機兩個字。中年的擔子重，文化有了“模”子，權力形成均衡，結構能行得通的情況下，更偏好于邊際改善而不是系統重構。

現在請大家一起來做這樣一個思想實驗：大家看電影可能都看過那么一種類型片，兩個人這么一撞，之后心智和身體發生了互換。想一想這種情境：如果一個中年心智進入了青春期的身體，或者反過來，那么會有什么樣有趣的或者對立沖突的事情發生？

值得你靜下心來，認真想上一想。但也許這么一想，就不容易靜下來了。因為這其實不只是想象中的思想實驗，而正是我們現在大多數企業組織正在面臨的一種困境。

組織的中年，因為“習得性保持正常”，包袱就越來越沉。哪些包袱背在組織的中年的背上呢？

我總結出有“五名”之累：名義、名聲、名稱、名次、名分。

這些“名”讓組織的中年被“大寫”，大家可以看看我從《藝術的故事》這本書的第一句話引申而寫的一篇文章《大寫封神，小寫人人》。組織一被“大寫”起來之后，再想做些改變，很多時候都不是CEO能左右的。被大寫、被固化，形成某種繭房，組織的中年真的無法忍受不確定性、意外，甚至驚喜也不樂見，還有異類、流人，都不待見。

新是個好聽的詞，其實新也就意味著異。一旦新事物出現了，對于組織的中年來說，第一沖動不想擁抱“新”，而是消滅“異”。其中一個常見的做法就是會非常著急地要給這個新事物命名。用什么命名？用舊的語言體系給它命名，這么做就是要讓新事物進入到主流認知，變成對主流的一種“有益的補充”。各位，一個新事物出現，變成“是對我們主流的有益的補充”，這話里有什么潛臺詞？這話的內涵就是，只要用“有益的補充”這個說法，就不需要去改造主流本身。本質上，就是完全不用擔心這個“異”有朝一日會威脅、取代主流，所以組織的中年就可以安心繼續過日子啦。

而真正的創新，不是當做姿態和口號的容錯，而是容異，容陋，容長，最需要的是我們在無名的不舒服的狀態中再多停留一會兒，耐心地等待著那些叫不上名字的怪東西們生長起來。他們自己會給自己命名的，但不是現在。

熊彼特說過一句話，他說企業家是負責改寫生產函數的，但是一旦改寫完成之后，企業家這個狀態就結束了；所以說企業家（entrepreneur）并不是一個名詞，而是一個動詞。我這兒引用他的話，接著說下我的洞察：一旦一個東西被定義成名詞，在我看來它就進入了“中年”。我跟明茨伯格教授對談的時候，organizing這種流動感很強的現在進行時成了我們評論AI時代組織的方式，而不是名詞。這些天老有人說一人公司（OPC）代表著組織的未來？我覺得太著急下結論了，未來的組織的核心特征，是不是P（人）是不是C（公司），還需要更大的想象力和創造力。

撞上：兩種典型的沖突場景

當組織的中年撞上技術青春期，有兩種典型的沖突場景就會發生，就會爆發：

第一種：中年心智壓抑了青春期身體的潛能，導致技術沒法發揮真正的力量，這可不是總有的機會，（技術）青春期是“一生只有一次”（once in a life-time）的質變機遇。

第二種：青春期心智在中年身體當中橫沖直撞，對各種體制進行挑戰。如果在很快的時間里發生這一切，就會導致組織失序，那么青春期力量就會被排斥出去。

這兩種情況都不是我們想要的。真正的基業長青，英文是built to last，中文漂亮地翻譯成了“基業長青”。企業都想基業長青，這里我對這個詞來個新解：基業長青，就是讓組織“長”期保持在一種“青”春期的狀態，能夠和技術的青春期狀態動態適配，在這樣一種超動態的環境當中雙方相互持續進化。

組織的中年，是與上一代科技等匹配的成熟心智，要想回到青春期，其實是再活一次，進到下一代的青春期，這也就意味著組織要“重生”一次，就是我后面要說到的“破執重構”。

“+”號的陷阱：組織的中年心智

我們常說“+AI”或者“AI+”，這個加號的背后，其實就隱藏著組織的中年心智。它代表一種量增式的、可控的、追求短期見效的思維。這種思維沒有辦法理解AI這種技術的青春期的本質。

比如它就沒有很好地理解AI現在并不是一種成熟的工具，它每天都在變，基準水位還在不斷上升，范式也有大變遷的可能。對于這種移動中的技術，波特式變革需要有的清晰的目標不具備，控制色彩濃厚的變革方式行不通。技術的青春期，也會倒逼組織進行解構、生長重構。如果看透那些“加號”的心智模式背后，都是在假設著“+AI”的變革過程是一種其樂融融的“好上加好”——這其實是一種不切實際的幻想。真是其樂融融的話，也就稱不上變革了。

真正的AI次方變革，是有非常明顯的不舒服、疼痛和沖突的，尤其是在人的頭腦中，跟自己的熟識和舒適決裂。這種決裂，在“加號”里你感受不到，所以我說加號會誤導，要戳破這種假象和幻象。AI次方變革，要跟那五種熟識和舒適的“名”決裂，“不為名誤”，要跟熟識和舒適的“我執”決裂，“破執重構”，破然后立，立也不是自上而下的，也不是在位者或CEO能夠計劃、控制的，而是要創造變革的“上下文”（context），讓整個組織成員、生態成員一起，來一場“生成式涌現變革”。

為什么AI變革必須“破執”？為什么科特式變革行不通？

我提出“生成式涌現變革”，是要認真地挑戰科特式變革。為什么約翰·科特提出的那種經典的，某種意義上來說有點線性的、自上而下的、在控制中推進的變革管理模型，在AI時代很難行得通，注定難以成功？

為什么AI時代我不斷強調unlearn（刻意忘卻）？你得unlearn，你得刻意忘卻，你要破執——破我執、破名執、破贏執，為什么？

春節的時候，那些還在用紅包來砸影響力、流量和用戶的商業攻勢，仍然還沉浸在組織的中年的那許多熟識與舒適中，還在那用趁手的那把錘子，把技術的青春期當釘子來看。unlearn，沒有發生。這就是+AI或AI+的路數，而不是AI 次方變革的打法。

AI次方變革，底數x，第一步就得從大寫變成小寫，大寫的底數，是組織的中年的典型特征。小寫后的x，才有未來。底數如果不會在AI的作用下發生質變的話，它就會變為小于一的底數。底數小于一之后怎么樣？冪就會塌陷、萎縮掉。所以AI放在指數上，第一個要求就是底數得要質變，倒逼底數破執重構，這是去年π日以來我一直不停地推動的心智模式改變。

AI次方對底數會做一個第一性原理的本質化審視和求真，如果你把這個底數看作是一個集合，你會發現集合中不同的成分——能力也好，知識也好——在AI的作用下會發生一個“歸核”的作用。有一些更能體現人的本質、生意本質、貢獻本質的東西會保留下來，變得更核心；而其它的就會被AI替代掉，也“應該”被AI替代掉。

因為AI次方，那么底數的差距就會被放大，會帶來大家都開始看到的一些K型分化，將來分化的情況還會更加復雜。

因為AI次方，AI本身是青春期，又在指數位上，一定會催化涌現——內部和外部、底數和指數都會有相應的涌現，最終涌現出前所未有的新事物和新規則。未來的組織，可能是自由的“超強合體”的共同體、動態社群網絡。

涌現比我們想象的要復雜，但也簡單，只是與我們的習慣相悖，就是要不要試圖去控制，信任AI系統的力量。怕失控，就會抑制涌現。

AI+與AI次方：權力與文化上的比較

讓我特別說一說“+AI”和“AI次方”的一些重要的區分。先說說我自己在權力和文化上的一個洞察。

“+AI”為什么那么受歡迎？因為在“+AI”的心智當中，不挑戰現有的權利利益，也不準備對現有的文化和基本假設做根本性的變化。邊際改善對權利的要求是有限的。

而AI次方變革呢？AI次方變革所要求的破執重構、生成式涌現變革，一定會要求發生權力的轉移和文化的刷新。這對在位者，擁有權力或者叫利益的這樣一群人、這樣一個團隊來說，是很難接受的。這也是為什么偽裝成變革的改善，更容易被利益的既有者、在位者接受。

AI次方變革的實踐：流人與邊域

AI次方變革究竟應該怎么樣去實踐？

傳統的自上而下的、你知道目標、一步一步的、制造出危機感喚醒組織、選擇變革代理人、制造出短期的勝利再隆重慶祝——科特式的變革，我覺得坦率地說，這種以CEO為主角的，表演性很強的變革模式在AI時代很難行得通。

我推薦大家看一看今年2月黃仁勛受邀在思科年會上的一個“酒后真言”，有很多很有意思的甚至“失控”的表達。他對生成式涌現變革有一個非常形象的描述。比如當很多組織成員跟他提出想法的時候，他說“say yes然后再問why”——讓一千朵花開放（thousands of flowers blossom）。其實要我說，那個flower得打個引號，其中也有草，但這才是關鍵，就是要讓你根本不知道這些將來是不是能長得很絢麗的花或草，都先開放起來、長起來。

生成式涌現變革，其實非常期待你鼓勵內部一些自發的AI原生小分隊去探索新業務，把那個此前沒有過的業務跑通，用此前沒用過的一些方式。組織和領導者最好能夠容忍某種程度的失控（chaos），保持好奇心，甚至這種好奇心有著一種玩耍的勁兒——就是你并不知道它會真正對組織帶來什么，你也沒法向別人、向董事會、向那些追求ROI的人解釋得很清楚。是的，還不是名詞，不太說得清。

但我相信一點：未來的商業形態和組織形態，我們現在完全不知道會是什么樣，它需要被生長出來。

去年湛廬文化給我創造機會，跟明茨伯格教授做了一次對話，基于他的書《卓有成效的組織（全新升級版）》。當時我就拿我提出的“流人與邊域”這樣一種組織創新的思想和他進行交流。他回應以蒼蠅與蜜蜂的故事，殊途同歸，也很妙，大家可以找來看。

說到流人與邊域，請大家去看看決定著Anthropic公司估值不斷上升的一個最重要的寶貝，就是他們2024年研發，2025年推出的AI編程助手Claude Code，再去看看去年年底到今年年初，讓智能體AI有巨大躍升的OpenClaw（“龍蝦”）。

這兩個可以說是加速了AGI進程的工作，背后都是兩位流人，也都曾在邊域去豐富自己的異質性思考。這樣正在進行時的鮮活案例，你會從中發現，那里面明明白白地彰顯著“流人邊域，涌現杰作”。這兩個可以被稱為偉大的工作，并非規劃計劃所得，這是AI次方變革的一種鮮明特色。

反事實商業史的思想實驗：柯達的教訓

思考AI次方變革，可以看未來，也不妨重新回顧歷史。我請大家做一個反事實的商業史的思想實驗，這是我在學校教課時常用的一種方式。

想象一下，1975年，賽尚這位碩士生剛到那么一家很大的公司沒多久，在走廊里碰見領導問該干點兒啥，結果領導就說讓他去自己試試看CCD這種新的光電元件能做出點什么來。他自己搗鼓來搗鼓去弄出來了一個挺笨重的大盒子，這盒子花24秒“咔嚓”拍一下，然后24秒之后有個影像就能留住，但還得再花24秒才能在另外一個顯示器上顯示出來。1976年，他把這玩意兒拿給公司管理層看，大家都說好，新奇，同時被提了一大堆問題，最后，這玩意兒被束之高閣。

現在讓我們假設，反歷史事實去假設：當時在看完他的這個新發明、新玩意兒之后，不知道什么原因，陰差陽錯有一個機會讓這個公司碰巧在日本收購了一個什么平臺，正好讓賽尚這個團隊能夠在那個平臺上得到發展，也避免了直接與主流正面沖突，后面會發生什么呢？當然，歷史后來沒有這么走，我只是反事實地請大家去做這么一個猜想。

也許，我是說也許，賽尚這個流人和斜杠青年，和美國之外的某個邊域環境，會改變他所在的這家公司在2012年轟然倒地的命運。我看過采訪，賽尚有點兒流人那勁兒，數字技術當時也算是青春期，只不過，柯達那時候卻表現出非常非常典型的組織的中年。這個中年后來20多年也過得不錯，直到撞上技術的青春期。

Unknown Unknowns：保持好奇與包容

我剛才說我不喜歡“下半場”這樣一個定論，因為現在遠不是。對于組織的未來生意以及組織的未來形態，要講科學，不要一窩蜂。實事求是地說，真的要用這個詞：unknown unknowns（未知的未知們）。

我以互聯網發展階段來類比，AI的發展此刻還在電子郵件的階段，智能體出來也許像是萬維網網頁，但還處于根本不知道像搜索引擎這回事兒的階段，未來充滿讓人期待的 unknown unknowns。我們不是等著這些的到來，而是得靠我們一起來把它們創造出來。所以，保持好奇和包容，不要急于收斂和控制。

從“AI原生”到“AI次方”：移民也能變長青

我也想稍微商榷一下“AI原生”這個詞。我剛才也用過“AI原生團隊”，我估計大家聽到的時候，都會把自己給排除出去。是的，AI原生這個詞有時候讓大多數人不那么容易接受，好像自己肯定算不上AI原生，我們這歲數不是AI移民就是AI難民。所以，AI原生這個詞，容易給中年判死刑，至少是搖著頭說，你們的未來，很難啦。這讓人的挫敗感、無力感很強，抑制了組織變革的信心。我也聽到有企業家甚至說，與其轉型，不如換血。換血就是只把希望寄托給AI原生人群。這不太可行，對其他人既不公平，也缺乏信心。

這也是我提出AI次方變革這個理念的一個目的，就是想給大家信心說：我們這樣的移民，是有機會通過不為名誤、破執重構、生成式涌現，變心智、變行動、變組織，而再青春的。你我只要肯變革就不會落伍，歲數的中年也能有心智的長青。

企業家的AI次方：使命、心力、品位

企業家在AI次方變革中的領導力，就是為組織貢獻最獨特的使命、心力和品味。我很喜歡的一句話說——最遠的探險，是向內求索。變革很難，顛簸起伏，有五種底層“心件”（soulware）至為關鍵：

成長型思維、無限游戲思維、赤子態、木雞態，還有“從心慢”的智慧。

擁有這樣五種心件的人，心力就會強大起來，我起了個名字，叫“心人”，超越智人的“心人”在未來不管是與AI如何協同，組成超強“合體”，都不會找不到自己的位置。湛廬出了哈薩比斯傳記，我有幸寫了中文版序，題目是《AI之上，人之為人》。我發現當下大家都有太多的焦慮和失落，這可不該是組織和人面對AI的態度。AI次方變革，是以人為中心的變革，讓人的主體性更強，更普遍的赤子態、木雞態，更自由的成長發展、總是開啟新的無限游戲、慢到心里去的人生。組織和人，都更愛人——讓AI這個妙不可言的中文拼音ai，真正“意如其音”。■

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