對話孫天澍：AI時代，企業家要從“管人”到“架構智能體” | AI進化論

短劇團隊從幾十人銳減至一人，軟件外包面臨斷崖式沖擊……AI對產業的“內爆”正在悄然發生。對企業家而言，這樣的根本性變化意味著什么？

長江商學院孫天澍教授近日接受了《經濟觀察報》的專訪。在他看來，在這場變革中，組織的形式正在從“以人為中心”的傳統組織正在走向“以Agent為中心”的“高智能密度組織”。企業真正要做的絕非在舊流程上“+AI”（即AI賦能），而是走向“AI+”的產業重構（即AI原生）。

這就要求企業家完成一次徹底的思維升級——從擅長激勵、調動人的“管理者”，變成架構智能體，打造以智能體為中心的AI原生組織的“AI架構師”。

擁抱高速蝶變的AI時代，企業家既要“向內看”組織改造，更要“向外看”產業價值鏈重構，以歸零心態，進入一個無限迭代的新世界。當智能體讓執行成本趨近于零，“怎么做”不再重要，愿景將成為價值的分水嶺。

作者 | 宋笛

來源 | 經濟觀察報

原標題 | 對話孫天澍：AI時代，企業家要從“管人”到“架構智能體”

孫天澍

長江商學院科技與運營教授、杰出院長講席教授

企業家學者項目學術主任

長江商學院AI智能產業研究部主任

幾周前，孫天澍去了一座以拍攝短劇聞名的中部城市。一位短劇團隊的負責人告訴他，行業訂單已經出現斷崖式下跌——豆包Seedance2.0上線之后，版權方和投資人都開始用AI（人工智能）做短劇。過去拍攝一部劇需要幾十個人的團隊，現在只需一個人就能完成。整個產業幾萬人，就這樣受到了沖擊。

另一座城市的管理者也找他聊過。這座城市的支柱產業之一是萬億產值的軟件行業，AI對軟件外包服務和就業的沖擊正在快速顯現，下半年影響可能會更明顯。

孫天澍是長江商學院科技與運營杰出院長講席教授、AI智能產業研究部主任，曾任南加州大學商學院與計算機系的雙料終身教授。他長期關注一個交叉領域：AI如何重構產業。

這段時間，孫天澍觀察到，AI原生的年輕創業者很快在商業世界的“邊邊角角”找到了AI重構產業的路徑。孫天澍將他們稱作“1億Token俱樂部成員”，指這類創業者搭建的智能體系統，每天能消耗1億Token，并且以智能體為中心創造了正向價值。

傳統行業的企業家也不打算“躺平”。不少傳統行業的企業家頻繁與孫天澍交流，不想被動應對AI沖擊，而是試圖主動抓住AI時代的發展機遇。他們不是沒有機會：AI已經掌握了大量人類通用知識，當下缺少的恰恰是具體的產業場景和垂直數據，千行百業的縱深場景，正是AI智能體可以創造價值的主戰場。

這種轉型無疑是艱難的。孫天澍認為，大多數企業家沒有意識到，AI帶來的不僅是單點流程優化降本。企業進行AI轉型需要的不只是在原有組織、流程、模式和習慣上的“+AI”，而是一場更徹底的思維“升級”：從“+AI”走向“AI+”，從AI賦能變成AI原生。

這要求企業家要以智能體為中心，架構AI原生的組織；需要企業家思考，如何用無限供給的智能體，構建全新的業務模式和商業生態；更需要企業家蛻變成為“懂產業、懂AI、懂未來”的AI架構師。

在孫天澍看來，過去成功的企業家擅長管人，擅長對付人的缺點：懶惰、貪婪、回扣、山頭，也擅長鼓勵人、調動人的積極性。但在架構以智能體為中心的AI原生組織時，這些經驗在很大程度上會無用武之地，甚至成為包袱。

或許AI也需要約束和鼓勵，但完全是另一種方式。

作為AI研究者，孫天澍傾向于更充分地評估人工智能帶來的影響。在“AI信仰光譜”中，認為AI完全是技術泡沫的觀點位于最左側；孫天澍的立場，可能在略靠右的一側。

不過，孫天澍認為，AI時代到來，并不意味著人不再重要。隨著智能體的普及，執行的成本會越來越低，“怎么做”不再重要，更重要的是Vision（愿景）。要想清楚，用AI智能體做什么，以及希望這件事能為世界帶來什么樣的價值和改變。

這種頂層的愿景和架構，終究需要人來定義的。

孫天澍說：“未來最重要的都在于愿景，你想做什么，你希望自己是什么樣，以及你希望這個世界是什么樣?！?/p>

01

AI重構正在發生

但多數人還渾然不知

Q：最近三個月，你對AI的觀點有沒有明顯變化？

孫天澍教授：基本的判斷跟去年比沒有變化，只是這幾個月，智能體的迭代速度比我預想得快很多，至少提前了大半年到一年時間。模型能力已經進入AI“自迭代循環”。龍蝦（Openclaw）、Harness Engineering（駕馭工程）、Skill（技能）等，也為智能體系統架構帶來了新的突破。

Q：這三個月似乎也不是技術進步最顯著的三個月，為什么普通人對AI的“體感”突然變強了？

孫天澍教授：首先，現有AI智能體技術的技術深度，已經足夠改變世界，智能體正在大幅降低AI落地的門檻；其次，我不覺得模型和智能體沒有進步，比如Claude的進步還是非常具有突破性的，特別是它的長程穩定性。

前段時間，我和凱文·凱利聊了一個小時，我說我對Claude Code的觀察是它具有一種“黑洞效應”，我已經沒辦法用以前經濟學里的網絡效應或規模效應來描述了，必須不嚴謹地發明一個新詞。

人類是一個去中心化的智能文明，每個人都需要緩慢學習、交換知識，需要見面、對話和分享。但Claude Code所代表的人工智能是一個中心化的“黑洞”：幾百萬工程師和專業人士每天“千里送智慧”，用自己對工程、算法、數據的認知來調試它，和它共同創造，完成整個閉環。

智能體對智慧的吸收能力非常強。吸收之后，它又會倒逼最聰明的人，把自身的智力思考和表達能力再作提升，才能更好地架構智能體。因為執行成本已經變得很低，最聰明的人要保持自身價值，就需要不斷提升認知水平，再反饋給智能體。

這種進化會推動AI跨過某個智能臨界點，我現在比較確認，它已經跨過去了。

Q：關于AI對就業和產業的沖擊，你觀察到哪些真實情況？

孫天澍教授：我可以講兩個故事。

幾周前，我去一個中部城市，當地一大支柱產業是拍真人豎屏短劇。一位短劇行業的企業家告訴我，豆包seedance2.0上線后，訂單斷崖式下跌，因為版權方和投資人都開始研究用AI做短劇了。原本需要幾十人的團隊完成的拍攝工作，現在只需一個人就能完成。整個產業幾萬人，就這樣受到了沖擊。

還有一些軟件產業比較強的城市，現在已經顯現出比較強的就業壓力，下半年形勢估計會更加明顯，軟件行業是很多城市的支柱產業。當然，很多新的崗位和一人公司（OPC）也在各地快速涌現。

Q：現在有很多關于裁員的討論，你認為這類風險會大規模出現嗎？

孫天澍教授：未來很多企業的組織形態可能會呈現“工字形”結構，少數頂層的管理者是“AI架構師”，制定好頂層戰略和發展方向，通過由智能體為中心的業務系統完成日常經營，從資源配置到任務派發；一線人員大量在物理世界和人際網絡上完成執行工作。

對大多數公司來說，很多中層管理崗位、一線白領崗位確實會面臨更多挑戰。如果你用了智能體就會知道，在很多場景下，AI可能是更高效的智能載體，無限供給、無限迭代、無限復制。

Q：2023年，你的一篇論文結合不同職業的技能需求，論證了部分職業更容易被AI替代，現在觀點有什么變化嗎？

孫天澍教授：那篇文章是從人類智能視角研究AI智能，把人的智能分成四大類：認知智能、情緒智能、社交智能、創造智能。通過大規模實驗，研究AI在這些人類智能上的表現如何，以及通過測量不同崗位需要的智能組合差異，推斷AI對千行百業崗位的替代影響。

當時我們發現，很多崗位都可以被替代，但部分需要社交、情緒智能的職業不太容易被AI替代。

放到2026年看，這項研究還是基于以人為中心+AI”的組織思路，是站在AI對人類單點崗位替代的視角，但實際上當智能體形成“組織”后，它可能也不需要社交智能，因為和它打交道的可能也是智能體。

過去的管理結構是層層嵌套的，AI不是要替換掉其中的某一層，而是把整個系統都換掉。

Q：普通人應該如何應對？

孫天澍教授：還是要有歸零心態。

大家畢業后辛苦工作了幾十年，很不容易有了穩定的職位和經驗，都希望最大化過去的經驗、地位、人脈，這是人之常情。但面對AI帶來的沖擊，歸零心態還是重要的，要回到大一的狀態。

另一方面，大家也不用太焦慮，我想以后這個世界可能會分成四類人。

第一類是創造智能的人（AI），比如前沿大模型實驗室的科學家和核心研發團隊，他們創造出的智能為全世界所用。

第二類是架構智能的人（AI+），比如以智能體為中心來重構某個領域的企業家。

第三類是應用智能的人（+AI），今天大多數企業中正在原有場景和流程中應用AI的人。

第四類是享受智能成果的人。比如未來我的外婆，可能不需要了解AI，就能享受山姆奧特曼和馬斯克說的那種，“由AI帶來的無比富足的物質世界”。

Q：你提出的“1億Token俱樂部”概念很有意思，這個群體規模大嗎？他們在干什么？

孫天澍教授：最近在不同城市見了一些AI原生的年輕創業者，很有感觸，想了一個名字“1億Token俱樂部”，意思是幾個人的團隊，通過架構智能體系統已經能把無限供給的智能杠桿用起來，創造以智能體為中心的業務模式和組織形態，對產業場景創造了巨大價值。

每天消耗1億Token，大概是讓智能體處理和輸出7500萬個漢字，相當于每天處理10000篇論文的知識量，或是用Agent給100萬人每天分享個性化健康建議，這種幾個人雇傭數萬甚至數十萬智能體員工的組織在過去是難以想象的，而他們架構出來的智能體員工和Skill本身也在演化、迭代和成長。

這些年輕人也是國家鼓勵“一人公司”（OPC）當中的佼佼者，真正以新的方式在重構產業。

Q：懂AI的年輕人機會在哪？

孫天澍教授：年輕人是AI原生一代，有很多優勢，比如在學校中有充足時間與AI共創，沒有傳統工作流程經驗的包袱。

現在很多年輕人去做AItoC賽道，比如漫劇、直播和電商，因為這是他們的生活經驗所在。但這里面大部分創業者可能會失敗，因為這片創新空間有限且巨頭林立。

更多的年輕人也許可以走入AI to B，走進中國的很多傳統產業，把自己的激情、才華、智慧真正放到對人類最有價值的千行百業的關鍵場景中，去挖掘AI產業重構的金礦。

現在最大的問題是：產業人不懂AI架構，年輕人不懂產業場景。對國家來說，怎么系統地在千行百業培養一批AI架構師，我覺得非常關鍵，需要有這樣的“AI架構師黃埔軍?！?。

靠企業家自己轉型，不一定行。但那些18歲、20歲、22歲、25歲的年輕人，也沒有機會見到頂級的產業企業家，很難理解產業本質，雙向奔赴是一個結構性機會。

當然，AI時代，年輕是一種狀態，也不一定完全與年齡有關，“老登”和“小登”的區別在于生命力：是否能以歸零心態學習迭代，探索AI新世界。

02

企業家的答案：從“+AI”到“AI+”

Q：對有產業經驗的企業家來說，AI的機會在哪里？

孫天澍教授：熟悉產業的人也有很多機會，因為他們有具體場景，場景是AI時代一個重要的生產要素。在大模型基礎層面，“數據、算力、能源”是三個基本要素，我認為在應用層面“場景、數據、智能體”是三個最基本要素，是“人、貨、場”在AI時代的升級。

現在很多人開始意識到這點，出現了一些“AI反向并購”的案例。

比如一家風險投資公司，叫A16Z，花費數億美元買了一家農場，它能通過這個場景獲得大量養牛的數據，反饋給智能體，不斷迭代行業經驗；還有的人工智能公司收購了一些律師事務所，然后快速沉淀形成這個行業的上下文（Context）和知識庫，迭代Skill，替代大量律師，利潤大幅增長。資本市場會覺得這是個AI原生公司，PE估值也會翻倍增長。

所以，基于不同行業的場景和數據，未來可能會形成不同產業的智能體。

我的判斷是，擁有最高智能體密度的企業在新世界擁有最大的價值創造杠桿。當傳統企業的智能杠桿是1，AI原生企業的智能杠桿是10000的時候，資本會涌向最高智能杠桿的企業。如果你的場景資產、數據資產還有意義，但經營團隊釋放不出智能杠桿時，必然會有資本來幫你解決這個問題。

Q：你現在有沒有看到哪些企業，在AI架構搭建方面做得比較成功？

孫天澍教授：有很多公司，特別是一些大型企業，已經圍繞智能體重建了用戶服務、渠道分銷、庫存管理、終端洞察到價格管控體系，取得了很好的效果。

另一方面，硅谷和國內OPC也涌現出一批原生企業。但這類AI重構大多高度保密：真正創造價值的AI重構是核心秘密，也不會宣傳。

Q：當一個傳統企業嘗試去做AI轉型，第一步應該做什么？

孫天澍教授：首先，業務一號位需要自己先玩起來，不然很難對AI有直覺，更不可能結合到自己的場景，也很難有愿景。

另外，產業戰略要在企業戰略之前，很多企業還沒想清楚AI時代的產業終局，就急著調整企業內部架構，這個順序是反的。

所以第一，也是最重要的，是先要想清楚：企業在AI時代，要成為一家什么樣的企業？能為世界創造什么價值？

這一點其實取決于企業家本人。企業家做得如何，本質是這個企業家希望企業變成什么樣，或者說他希望這個世界是什么樣。如果他自己不去想或想不清楚，就不會有戰略路徑。

Q：擁有愿景之后，企業應該做些什么？

孫天澍教授：很多企業需要考慮一個問題，是從內部做AI還是在外部。我以前認為，企業可以從內部完成AI轉型，但結合近期產業實踐來看，想要轉型成功，大概率需要“另起爐灶”，真正做“AI原生”孵化。

AI新世界的原生“吃掉”舊世界，比舊世界改造自己要更容易。新世界包袱少、沒有歷史，而且智能體的能力“杠桿”足夠大。

企業可以拿出某個省區、某些產品線、某個團隊，在企業外重新搭建一個以AI智能體為中心的項目，像齒輪一樣帶動企業的AI轉型，甚至未來在某些情況下還要把核心資產、核心知識、核心人才輸送到新的組織里。AI轉型和AI原生雙輪驅動。

Q：你接觸的中國傳統企業家很多，他們是不是不打算錯過這一次AI浪潮？

孫天澍教授：這讓人很感慨，不少傳統行業頭部企業是有非常強烈的意愿抓住這輪AI浪潮，沒打算“躺平”。他們都是伴隨改革開放成長起來的一批企業家，在一個平穩、沉悶的市場中，他們的企業家精神很難施展，現在反而是釋放自身企業家精神的機會。

我還有一個觀察，企業家的認知能力和他們的企業家精神成正比。我認識很多頂尖企業家，他們內心的內驅力和認知水平經常是成正比的，認知能力越強的人，他的產業雄心越強。

Q：數字化時代一開始也曾有過類似觀點，就是傳統企業會被“改造”，很多互聯網公司曾嘗試以“自上而下”的姿態進入傳統行業，但后面發現做不到這一點，AI會是這樣嗎？

孫天澍教授：互聯網的核心還是鏈接，而今天AI革命的本質是無限智能?；ヂ摼W對三百六十行的價值鏈末端有一定影響，但對很多需要深度專業服務的線下行業，沒有太多影響。

而今天的智能革命對全產業鏈各個環節都會帶來“內爆”，這不一樣。比如醫藥行業，從研發到采購、到生產、到分銷、到服務、到患者，再把數據反饋給研發，智能體在每一個環節上都可以發揮巨大作用，連在一起變成一個以智能體為中心的AI原生組織。

所以，互聯網和移動互聯網時代，很多行業和企業可以不身處變革當中，而今天，沒有任何一家公司能夠置身事外。

Q：現在很多行業的AI應用，大都集中在供應鏈優化、中后臺部門提效以及技術崗位優化上，你覺得AI帶來的產業影響僅限于此嗎？它有可能把一個產業變成什么樣子？

孫天澍教授：我舉個例子，未來一定會出現消費者的“超級AI管家”。

這個“AI管家”會持續陪伴消費者成長、理解消費者的需求，是消費者需求的“代理”。因為“AI管家”理解消費者，產品的研發與定義也會更準確。過去是生產端供給驅動，從生產、分銷、終端再到消費者。而對十幾億人實時需求的理解，會倒逼研發更高效敏捷，生產端也會走向敏捷生產，3D打印等技術會有很大空間。

分銷和營銷也會很不一樣：AI市場經理發現趨勢，把市場洞察交給AI產品經理定義產品；AI營銷人員執行營銷投放，至于投放對象是智能體還是人，還不確定，整個鏈條會以智能體為中心打通。

這不是科幻小說，很多小型公司已經在嘗試。未來12到18個月，在一些門檻不是那么高的行業，我們應該會看到很多這樣的模式。

Q：所以，AI帶來的改變不只是效率提升了多少、重新核算新的投入產出比，而是有的商業模式會改變，有的會消失？

孫天澍教授：對，這是定性的。如果不相信這個，就沒得談了。這個世界利益很復雜、聲音很多樣。軟件企業會說“我依然很重要”，公司的研發IT部門會說“這個有安全隱患”。但很多企業家是真的已經開始做業務和組織變革，有的互聯網企業已經在研發、中臺做了很多組織變革。

Q：你接觸過大量企業家，他們在落地AI應用時，最容易陷入的認知誤區是什么？

孫天澍教授：第一，大多數企業家沒有意識到，AI帶來的不僅是單點流程優化降本。企業進行AI轉型需要的不只是在原有組織、流程、模式和習慣上的“+AI”，而是一場更徹底的思維“升級”：從“+AI”走向“AI+”，從AI賦能變成AI原生。

這要求企業家要以智能體為中心，架構AI原生的組織；需要企業家思考，如何用無限供給的智能體，構建全新的業務模式和商業生態；更需要企業家蛻變成為“懂產業、懂AI、懂未來”的AI架構師。

第二，我的觀察是，現在大多數企業家和CEO都是向內看太多，向外看太少，并沒有去思考整個產業價值鏈的重構。比如醫藥行業，如果多出14億AI醫生，而不是中國今天的600萬醫生，以后整個醫藥行業的價值鏈會怎么重構？

Q：互聯網大廠在AI時代會扮演什么角色？

孫天澍教授：大廠的組織其實也已經是舊的，和傳統企業只是“五十步”和“百步”的區別。但大廠依然有核心入口和數據優勢。比如美團的千萬外賣小哥，就是真實的物理世界履約能力，微信社交入口也是核心能力。

更重要的是，互聯網企業家因為本來就生存成長在一個快速迭代、沒有邊界的市場，所以他們自身的迭代速度和自我改變速度也會比較快。

03

企業家的使命：

從“管理人”到“架構智能體”

愿景變得更重要

Q：你最近在工作中怎么使用AI，AI有沒有帶來一些顯著的變化？

孫天澍教授：最顯著的一個變化是大量的時間不再只是做研究本身，而是思考如何讓AI成為研究的主角。此外，不管是研究中心還是我自己的團隊，基本上就不再開會了，我的研究中心已經4個星期沒有開會了。

Q：開會這件事情本質是什么，為什么不開會了？

孫天澍教授：AI時代開會是低效的，對人來講，開會的本質是交換意見、分享信息、提煉要點、推動共識，很多事情是不需要一個2小時的會來推進，智能體之間可能開一個30秒的會就可以分拆、推進任務，開會太低效了。

另一方面，因為我覺得整個學術研究范式都發生了巨大變化，所以在想清楚、架構好下一代研究范式之前，開很多會都是浪費時間。

Q：“管理學”中，是不是有超過一半的知識都圍繞“對付”人展開的？如果以后都是智能體了，很多針對人的“管理學”是不是就沒用了？

孫天澍教授：很多專業都會波及。今年一月，我在國際管理學術期刊《決策科學》成立了一個AI智能體部門，因為未來大部分價值創造的決策都是由智能體做出的，而不是由人做出。

我們應該更深刻地理解以智能體為中心的決策科學，并且用AI原生的方式去研究決策科學，而不是繼續研究舊世界“以人為中心”的決策科學。

Q：以“人為中心”的決策科學與以“AI為中心”的決策科學有什么區別？

孫天澍教授：行為經濟學、風險規避和一些傳統的博弈都是基于人的特性來研究的，但AI沒有這些人的特性，而是多了很多自己新的特性（比如記憶、幻覺、學習迭代）。

以前你需要通過激勵、招聘、培養，讓有智能的人在組織當中不斷成長，還需要通過利益分享機制來綁定，讓他們積極主動地在組織各個決策環節發揮作用，但AI可能不需要這些流程。

再比如人有利益，智能體沒有利益。在采購場景里，回扣是一個非常麻煩的問題，但智能體不會吃回扣；此外，所有組織里都有一個東西叫“山頭”，就是我進來以后，需要把我的團隊擴大、把我的“山頭”做大，但智能體不會建“山頭”。

過去100年，彼得·德魯克時代以來所有的管理學、戰略學、組織學可能都不再適用，因為智能不再稀缺，智能無限供給。

上周我在南京做的兩場分享討論很有意思，上午的觀眾基本是40歲以上的企業家，我給他們講了一個例子是AI智能體如何解決供應鏈管理中“回扣”和“山頭”的問題，他們很感興趣，因為他們管理過大型組織，知道這些事情有多麻煩。

下午的觀眾則是一群AI創業者，基本都是20歲以下，我講這些的時候，他們完全不理解什么是“山頭”和“回扣”。我說太好了，你們不需要知道，因為這些在“AI新世界”中都不重要了，架構智能體才是新世界最重要的事情。

Q：當AI成為主要員工時，你覺得會出現“AI管理學”嗎？

孫天澍教授：我不會叫“AI管理學”，這個詞太“老登”了，我寧愿叫它“AI架構學”，也對應現在的Harness。

Q：應該怎么“管”Agent？

孫天澍教授：要真正構建一個以智能體為中心的決策體系，首先需要從技術上理解智能體發揮作用的核心機制。管理學的本質是用來對付人性的，比如怎么能讓人不偷懶、不占便宜，管理學就是干這些事情。

但AI本來就沒有這些“人性”，它們有的是反饋閉環、是memory（記憶）、context（上下文工程），這些東西才是它的“人性”，或者叫“AI性”，如果非要說有什么“管理學”，首先應該是這些。

Q：如果給“AI性”總結幾條定律，第一條是什么？

孫天澍教授：第一條定律就是反饋閉環。一切可以驗證、可以反饋的事情，終將被AI征服。

你看，相對寫文章，AI反而更擅長寫代碼，因為代碼是很真實的，不可執行就是不行，這是真實的反饋。雖然文章也有反饋，但評價的維度有很多，它不像代碼這么確定，所以反饋閉環應該是“AI性”的第一定律。

很有意思的是，馬斯克有一次演講，別人問他人生最大恐懼是什么，他想了35秒，最后說“失去與這個世界的反饋閉環”。這不像一個人講出來的話，這就是一種AI思維，是第一性原理。

張一鳴說“Build company as product”（像做產品一樣做公司），我之前在Meta工作時，扎克伯格對數據反饋的強調也令人發指。這些人本質上都在用“AI性”來思考。

Q：除了反饋閉環還有沒有其他“AI”性？

孫天澍教授：我覺得還有幾點很重要，一個是memory——記憶。不只是智能體的個體記憶，包括多智能體協同組織的集體記憶，這是一個文明的本質。智能體的個體記憶和集體記憶是智能的關鍵。

還有一個是，未來世界的知識和經驗，將來自動態演化的Skill，而不是依靠人的成長。過去，企業在組織中培養一個人，說他成長了、學到了新的技能、沉淀了行業經驗——未來這個邏輯落后了。未來最重要的是Skill，它能在組織內快速動態迭代，更關鍵的是可以共享，過去常說“學會了一門技術，走遍天下都不怕”，而未來，一個Skill可以瞬間向全世界共享了。

這就是我說的“中心化文明”。你只要幫它構建好業務閉環，它的Skill就會不斷動態迭代，迭代以后“啪”一下共享給所有智能體。這三條基本上就結束了。

Q：如果AI這么強大，人的價值將是什么？

孫天澍教授：AI越來越強，很多執行的差別在縮小，成本在降低，反而是一個人的愿景、想象力和架構能力成了分水嶺。

過去當一個企業家，需要很多綜合能力；但未來，最重要的差別來自企業家內心到底想做什么，就是我們最常說的那種“企業家精神”。

你是想成為一家帶來巨大改變的公司，還是想做一家“小而美”的公司，你是不是相信自己做的事情會給這個世界帶來很多好的改變。

對小孩也是這樣，想做什么會變得無比重要。以后教育的重點不是學習知識，而是想辦法讓小孩保持一種生命力，只要他還對這個世界有些事物很喜歡、很好奇、很想深度參與，那就很好。

企業家也好、學者也好、年輕人也好，可能未來最重要的都在于這一點：你想做什么，你希望自己是什么樣，你希望這個世界是什么樣。

Q：就是要擁有“強化學習”的能力？

孫天澍教授：對，強化學習的核心就是它有一個獎勵函數。獎勵函數只要清晰，它就可以一直迭代下去，這對人、對AI都是一樣的。

Q：你介意我用AI寫這篇專訪稿件嗎？

孫天澍教授：當然可以。

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