無人公司打造未來超級商業(yè)體目錄TOC\h\h01無人公司來了\h02人類不再是員工的唯一候選\h03無人公司的早期嘗試\h04未來的無人公司\h05員工去哪兒了\h06還需要領(lǐng)導(dǎo)者嗎\h07還需要公司嗎\h08從現(xiàn)在開始打造無人公司\h09當(dāng)管理大師遭遇科技劫\h10新人類的誕生\h尾聲之后的智能世界01無人公司來了AI的崛起幾乎會對每個我們熟知的領(lǐng)域帶來一定沖擊。當(dāng)AI與企業(yè)的經(jīng)營管理相碰撞時，它迫使我們思考：AI將如何重塑公司形態(tài)？未來的公司還會與現(xiàn)在一樣嗎？從增強人類能力的角度來看，AI可能會被理解為一個全能的助手，若干年后，公司可能僅需一人即可運作，AI將扮演一個無所不能的角色。而從自動化的角度來看，AI可能會承擔(dān)起目前由人類執(zhí)行的許多任務(wù)，未來的公司似乎不再需要人類員工。讓我們一起展望未來，設(shè)想一下，在自動化達到極致的情況下，無人公司可能呈現(xiàn)出的面貌。我理想中的無人公司是可以把整個公司放進電腦里的。一臺電腦里，有公司的首席執(zhí)行官、首席技術(shù)官、首席產(chǎn)品官、程序員、測試工程師等角色。無人公司的規(guī)模也沒有限制，只要電腦足夠強、足夠多，我想有多少“人”就有多少“人”。公司里的AI智能體隨時待命，等待我的輸入。即使我沒有輸入，那些由AI驅(qū)動的各種智能體也隨時都在工作，巡檢公司的系統(tǒng)是否出現(xiàn)問題。一旦發(fā)現(xiàn)問題，它們會立刻采取行動。這是我們關(guān)于遙遠未來的想象嗎？不是的。實際上，已經(jīng)有一些我們非常熟悉的公司或者業(yè)務(wù)團隊，正在按照無人公司的模式運營。幻方量化也就是DeepSeek的母公司成立于2015年，由梁文峰等畢業(yè)于浙江大學(xué)的工程師創(chuàng)立，是一家依靠數(shù)學(xué)與AI進行量化投資的公司，其核心競爭力是AI驅(qū)動的量化交易算法。公司成立4年后，管理資金管理規(guī)模已經(jīng)超過百億元。從對公司高管陸政哲的采訪來看，整個量化交易決策過程高度依賴AI，也就是說幻方量化更像是一家無人公司。國外有一家名為Waymo的公司，其前身是谷歌的自動駕駛部門，目前通過AI算法運營出租車服務(wù)。這家公司的車隊規(guī)模約為700輛，服務(wù)范圍覆蓋鳳凰城、舊金山、洛杉磯和奧斯汀等多個城市，其運營數(shù)據(jù)增長極快。2023年8月，每月的訂單量為1.2萬次；到2024年8月，訂單量增長至31.2萬次；而到2025年2月，訂單量已逼近80萬次。按平均使用頻次計算，若每周乘車次數(shù)為20萬次，700輛車每周平均運行約280次，即每輛車每天平均運行約40次。這一數(shù)據(jù)遠高于過去的運營水平。這些公司的情況各不相同，有的專注于量化交易，有的專注于某個領(lǐng)域的自動化運營等。但它們的本質(zhì)驚人地相似——在AI新能力的基礎(chǔ)上，重新構(gòu)建企業(yè)的運轉(zhuǎn)模式，并重新定義企業(yè)中角色的職責(zé)和邊界。畢竟，AI大模型真正啟動并引起廣泛關(guān)注也不過才兩年多，所以此前各種產(chǎn)品的進展都可以看作是AI浪潮的前奏。恰如2000年的互聯(lián)網(wǎng)，當(dāng)時那些如今我們每日不可或缺的應(yīng)用都還處于萌芽階段。如果說ChatGPT為這場新浪潮提供了初始的可能性，那么最近的DeepSeek無疑憑借更高的效能加速了這一進程。所以，是時候關(guān)注無人公司的各個方面了。不招程序員的軟件公司創(chuàng)建一個無人軟件公司和創(chuàng)建一個傳統(tǒng)軟件公司幾乎沒有相似之處，反而和女媧捏土造人有幾分相像。創(chuàng)立一家傳統(tǒng)軟件公司，除了完成常規(guī)的公司注冊流程外，還應(yīng)根據(jù)軟件工程的需求，招募包括產(chǎn)品經(jīng)理、程序員在內(nèi)的多種員工。相比之下，無人軟件公司不需要如此復(fù)雜的人員配置。在創(chuàng)建無人公司時，你先得給它選個“大腦”，充當(dāng)“大腦”的顯然是現(xiàn)在常說的AI大模型。當(dāng)然，你也可以選擇多個AI大模型，但這樣的話就需要有“眾腦之腦”負責(zé)在出現(xiàn)沖突時進行裁決。就像人如果只有智商，沒有信息和價值觀就做不了決定一樣，有了“大腦”后，我們還要把“大腦”包裝成程序員、測試工程師等各種角色，并確保給它輸入各種真實的信息，比如到底需要它完成什么工作等。只有“大腦”、信息和價值觀，它還是懸空的，會有點像魯迅先生在《死后》里描述的那個靈魂，螞蟻、蒼蠅落在其身上時只能煩厭不堪，實則什么都干不了。為了讓它充滿生機能真正干活，就要給它配上各種“手腳”和“眼睛”。比如，AI程序員需要在看到需求后配置解釋器、服務(wù)器等，確保自己編寫的程序能運行起來，也能讀寫各種數(shù)據(jù)庫或目錄，讓自己的產(chǎn)出能放到正確的地方。上面這樣的過程反復(fù)出現(xiàn)，就不單有基于AI的程序員，還會有基于AI的產(chǎn)品經(jīng)理和測試工程師等各種角色。對無人公司而言，AI智能體的數(shù)量并非關(guān)鍵，關(guān)鍵在于到底需要哪幾類AI智能體，即需要哪些角色。這不僅和公司到底要干什么有關(guān)，也和技術(shù)現(xiàn)實條件有關(guān)。比如，AI大模型，即我們用來充作“大腦”的部分，會出現(xiàn)幻覺。模型的幻覺會讓AI程序員寫出看著正確但并不能運行的代碼，并且它還不知道自己的代碼是錯誤的。所以，必須定義工作過程和新角色，對這種技術(shù)缺陷進行彌補：AI程序員編寫完代碼，必須有AI測試工程師復(fù)核。當(dāng)所有角色都被創(chuàng)造出來后，我們進一步發(fā)現(xiàn)一群散兵游勇是無法干活的，要想辦法把它們串聯(lián)起來，這就需要一個AI之上的AI作為無人公司的“大腦”。它也和上面的各種角色一樣，需要大腦、眼睛、四肢，但職責(zé)不一樣，不負責(zé)具體工作，專門運籌帷幄。這些都準(zhǔn)備好之后，人類程序員就登場了。需要人類程序員完成這個系統(tǒng)，并把它放在電腦里，然后按下“開始”按鈕，于是無人公司就誕生了。創(chuàng)建傳統(tǒng)公司需要搭班子、定戰(zhàn)略、帶隊伍，而創(chuàng)建無人公司只需要由人類程序員來做啟動工作，或者干脆像使用云服務(wù)那樣租一個實現(xiàn)了“無人軟件公司”的系統(tǒng)。這種與眾不同的登場方式似乎在暗示我們，無論從哪個方面看，無人公司都與傳統(tǒng)公司不一樣。完成上面所有工作后，我們就可以讓無人公司干點活，看看它具體有哪些不一樣的地方。公司的進化一家擁有300名員工的傳統(tǒng)軟件公司可能需要3000平方米的辦公空間，而同等規(guī)模的無人軟件公司僅需1～2臺體積不超過1立方米的服務(wù)器。所有由AI驅(qū)動的程序員都“居住”在這個形似黑盒子的服務(wù)器內(nèi)。傳統(tǒng)軟件公司必須設(shè)置流程、確定里程碑、舉行評審會議等，以確保在項目周期內(nèi)持續(xù)進行PDCA（Plan-Do-Check-Act，計劃—實施—檢查—改進）的管理循環(huán)。無人軟件公司僅需設(shè)定目標(biāo)，隨后由AI驅(qū)動的虛擬角色便會在服務(wù)器內(nèi)完成所有軟件開發(fā)工作。當(dāng)然，這種與傳統(tǒng)軟件公司截然不同的運作模式也帶來了諸多新的挑戰(zhàn)。高鐵、汽車都比馬車速度快，但如果沒有鐵路、公路，它們適應(yīng)復(fù)雜地形的能力其實是不如馬車的。無人公司也類似，越是深度運營，你就會發(fā)現(xiàn)，為了發(fā)揮它的威力，它也需要搭配自己的“鐵路”和“公路”。無人公司像人一樣決策，也像人一樣犯錯。這會引發(fā)權(quán)責(zé)問題，它決策失誤賠了500萬元，誰對決策的失誤負責(zé)呢？它的大腦核心依賴AI大模型的智能水平，以及別人向它提供了什么樣的信息。數(shù)據(jù)越完整、準(zhǔn)確且及時，AI大模型越有進展，它的能力也就越強。這會引發(fā)數(shù)據(jù)質(zhì)量與數(shù)據(jù)成本相關(guān)的問題。怎么才能在合適的成本下保證數(shù)據(jù)的可靠性呢？在徹底無人化之前，人和AI智能體是需要分工協(xié)作的。這會引發(fā)人和AI智能體的邊界設(shè)在哪里更合適的問題。哪些部分的工作由人來做，哪些部分的工作由AI來做呢？它知道人類的所有事，從工作方法到工作成果，從溝通細節(jié)到復(fù)雜決策，并且絕不健忘，讓每個人時時刻刻生活在一種真正的事事可溯源和可跟進的狀態(tài)下。這會引發(fā)深刻的文化問題?，F(xiàn)實中的企業(yè)里可以沒有灰度嗎？當(dāng)我們和無人公司協(xié)同合作時，上面這些問題層出不窮，比給高鐵或汽車配上鐵路、公路麻煩多了，必須每個問題都解決，無人公司才能真正發(fā)揮作用。為什么會這樣呢？因為除了人類，我們從來沒有和其他高智能生命體打交道的經(jīng)驗。無人公司的出現(xiàn)很像你突然有一天回家后，你家的貓不是圍著你喵喵叫、要吃要喝，而是突然站起來說：“老李，你回來了，今天辛苦了??！”然后你再養(yǎng)它的時候，肯定和之前都不一樣了。我們不是創(chuàng)建了一個傳統(tǒng)意義的公司，而是創(chuàng)造了一個有智能的類生命體，所以它相當(dāng)復(fù)雜。它能自我感知世界、做價值判斷、采取行動。傳統(tǒng)公司是靜態(tài)的，現(xiàn)在的無人公司則是動態(tài)的，并且很多方面“智商”比你高。它全心全意為你服務(wù)，但你得維持它的運行，否則它可能就像你那生重病卻得不到救治的寵物貓，沒幾天就死了。有了這個視角后，我們再去審視周邊的傳統(tǒng)公司就會發(fā)現(xiàn)，這根本不是什么科幻。垂直領(lǐng)域很早就有了一些成功的應(yīng)用案例，如網(wǎng)約車司機、外賣小哥，他們早就活在了類似無人公司大腦的算法里。有些老舊的系統(tǒng)（如沃爾瑪?shù)呐渌拖到y(tǒng)），甚至可以追溯到近50年前互聯(lián)網(wǎng)還沒有大流行的時候。只不過，過去充當(dāng)大腦的那部分算法智能不夠。這種約束讓無人公司的實現(xiàn)程度在漫長的時間里一直遠低于預(yù)期。如果說我們描述的無人公司是動畫片里的哆啦A夢，那么在過去，無人公司的技術(shù)更多體現(xiàn)在智能音箱領(lǐng)域，二者的能力天差地遠。從傳統(tǒng)公司到無人公司的這條進化道路，實際上和生物進化過程很類似。我們可以按照AI大模型的介入以及起作用的程度把它們排列在時間軸上。早期的公司很像磚瓦、石塊這些無機物，你定義了什么章程，它就是什么樣子，沒有任何生機，自己也不會有任何行動。這時候沒有算法的介入，全部依賴人類的組織和協(xié)調(diào)。逐步導(dǎo)入各種算法的公司開始有應(yīng)激反應(yīng)，如果你輸入不合格的東西，公司的系統(tǒng)就會拒絕你。這時算法更多是程序員編寫的規(guī)則而不是我們現(xiàn)在常說的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。當(dāng)發(fā)展到電商這類由算法主導(dǎo)的公司時，它就有點家里寵物的感覺了，有一定智商，能做很多判斷，但行為模式很單一，可能只會擔(dān)保交易、大數(shù)據(jù)推廣等幾個職能。到了我們設(shè)想的無人軟件公司階段，其核心依賴于AI大模型的進展。AI大模型在分析判斷能力上的優(yōu)秀表現(xiàn)引發(fā)了質(zhì)變，讓原來大量的必須由人參與決策判斷的工作可以由AI承擔(dān)，最終才會出現(xiàn)我們上面設(shè)想的無人公司。不同的公司復(fù)雜度不一樣，當(dāng)前的AI也沒有那么智能，所以要想把所有公司都變成無人公司，還需要走很長的一段路，但這并不妨礙無人公司一旦在某個領(lǐng)域出世就會迅速崛起的勢頭。無人公司的“戰(zhàn)無不勝”過去被稱為MaaS，MobilityasaService，也就是出行即服務(wù)。在谷歌、百度等大力推進自動駕駛技術(shù)商業(yè)化的同時，一種新的落地模式被設(shè)計了出來。不再是單獨出售一輛輛具備自動駕駛功能的汽車，而是基于自動駕駛功能提供出行服務(wù)，新聞中出現(xiàn)的基于自動駕駛的打車服務(wù)正是這種理念的實踐之一。這明顯是現(xiàn)實中無人公司的雛形。每個人都可以通過手機上的應(yīng)用程序（App）隨時召喚一輛汽車來接自己，但為你提供服務(wù)的系統(tǒng)里可能并沒有人。這類新形態(tài)的無人公司一定會和出租車公司、網(wǎng)約車公司，甚至你的私家車所代表的消費模式產(chǎn)生競爭。原因是多方面的。表面上是因為沒有人參與運營環(huán)節(jié)，成本會快速降低，并且在服務(wù)時間上，每輛車都可以7×24小時工作，也不會疲勞駕駛；在服務(wù)態(tài)度上，它可以做到不與乘客爭吵，所以具有先天優(yōu)勢。更本質(zhì)的原因是，它背后的無人公司具有被徹底改變的基因，在進化上向前邁了很大一步。人類的基礎(chǔ)生物特征并不完全符合工作對崗位的要求，而無人公司這種類生命體正相反，它幾乎每一個特征都和工作對智能體的要求相匹配。對于人類而言，我們內(nèi)心更向往一種悠閑愜意的生活方式。相較于工作，我們更愿意將時間投入家庭，陪伴孩子和父母。這種生活與工作的矛盾在管理領(lǐng)域體現(xiàn)為，公司需要通過制定規(guī)則和提供經(jīng)濟激勵等方式，鼓勵員工將更多的時間和精力投入工作中。雖然這能夠帶來具體的工作成效，但往往會在生活和工作的平衡上留下遺憾。無人公司這種類生命體則正相反，它具有永生體質(zhì)，無須在代際切換時重新培訓(xùn)和學(xué)習(xí)，每個版本都可以完美地繼承前面的優(yōu)勢；它沒有人類的基礎(chǔ)欲望，所以不會有任何違法亂紀(jì)的原始動機；它沒有多維價值取向，所以不需要工作的同時還考慮家里的事情；它沒有生物特征，所以不會疲勞駕駛。如果說無人公司提供服務(wù)的水平是一條逐步上升的直線，那么傳統(tǒng)公司的服務(wù)水平則是在某個范圍內(nèi)不停波動的曲線。我們也可以換個更科學(xué)的角度看待無人公司這種能被改變的基因。按照經(jīng)濟學(xué)家羅納德·科斯（RonaldCoase）的說法，企業(yè)存在的根本原因，在于企業(yè)內(nèi)組織生產(chǎn)的交易費用低于市場組織的交易費用。從這個視角看，無人公司去除了所有人與工作不契合的特征，所以內(nèi)部交易費用會無限趨近于零，也就是公司這種組織的極值。這種變化會讓無人公司和傳統(tǒng)公司的基因完全不一樣。就像橘貓在幼崽時期可能會比小老虎還大、還兇猛，但時間一到，老虎在基因上的優(yōu)勢就會徹底爆發(fā)，再多的橘貓也不是成年老虎的對手。所以這是一場還沒有開始就已經(jīng)注定結(jié)果的競爭。AI大模型的出現(xiàn)讓無人公司不再只局限于很少的幾個領(lǐng)域，而是有了普遍實現(xiàn)的可能性。從互聯(lián)網(wǎng)公司到軟件公司，從流通環(huán)節(jié)到生產(chǎn)環(huán)節(jié)，逐漸都會被納入無人公司的射程之內(nèi)。如果跳出無人、有人的簡單表象，我們就會發(fā)現(xiàn)無人公司所代表的公司進化方向，與現(xiàn)有依靠大規(guī)模組織人力進行公司運轉(zhuǎn)的方向之間，必有一搏。當(dāng)下無人公司可能會限于技術(shù)能力不足，還在緩慢地進化和增長，但已改變的基因使得它的增長潛力呈指數(shù)型。這種指數(shù)型增長的潛力一旦爆發(fā)，就會釋放出極大的能量。200多年前，自給自足的小農(nóng)經(jīng)濟不敵以新式公司為主要形式的大工業(yè)生產(chǎn)?，F(xiàn)在則風(fēng)向大變，已經(jīng)成為習(xí)慣和主流的傳統(tǒng)公司，不可能扛得住無人公司這種動輒十幾倍、幾十倍的效能提升的沖擊。從農(nóng)業(yè)文明進化到工業(yè)文明，我們習(xí)慣了公司取代家族，將來從工業(yè)文明進化到智能文明，我們也會習(xí)慣無人公司取代傳統(tǒng)公司。競爭結(jié)果并不會馬上顯現(xiàn)，因為無人公司所依賴的技術(shù)大多仍然需要時間變得更成熟。但就像電商與百貨商店的競爭一樣，一旦開始，就會在較短的時間內(nèi)出現(xiàn)最終結(jié)果。電商和百貨商店的商業(yè)戰(zhàn)用了約20年的時間決出勝負，無人公司取代傳統(tǒng)公司不會用時更長。與早期的電商類似，無人公司的發(fā)展也容易引發(fā)人們對未來就業(yè)形勢的擔(dān)憂，那么這確實是好事嗎？非零和博弈視角下的無人公司競爭經(jīng)濟體系中的一條基本規(guī)律就是要沿著讓生產(chǎn)力更發(fā)達的方向前進，否則就會競爭失敗，甚至公司可能倒閉。你想保留一小塊卻會失去更多，想要安全卻會更加危險。實際上，所有關(guān)于AI的憂慮都是預(yù)設(shè)了一個恒定的經(jīng)濟總量和經(jīng)濟增速。在零和博弈的前提下，就會出現(xiàn)不是人類禁止AI，就是AI取代人類的局面?？鋸堃稽c說，在這種零和博弈的視角下，就不應(yīng)該發(fā)展AI，甚至不應(yīng)該發(fā)展任何科技。如果我們認為經(jīng)濟總量是1，增速也恒定，那么無人公司的出現(xiàn)確實可能導(dǎo)致災(zāi)難性后果，因為這將擠壓人類在經(jīng)濟中的生存空間。但我們可以換個視角，假如我們希望10年實現(xiàn)經(jīng)濟總量的131倍增長（按照平均5%的增速，實現(xiàn)131倍增長一般需要約100年的時間），就會發(fā)現(xiàn)無人公司其實是提升生產(chǎn)力的手段之一。這樣的高速大發(fā)展，不但不會導(dǎo)致失業(yè)問題，而且能夠解決我們現(xiàn)在普遍感到壓力倍增的教育、醫(yī)療、養(yǎng)老等問題。如果往前回溯100年，我們就會發(fā)現(xiàn)在高速發(fā)展過程中，雖然科技一直在沖擊既有分工體系，但確實提高了我們的幸福指數(shù)。例如1940年前后，很多地方的農(nóng)村在一定程度上和封建時代并沒有太大區(qū)別——沒有電，沒有拖拉機，牲畜是主要的動力資源。1950年之后，這些農(nóng)村就像被卷入歷史的風(fēng)暴之中，在很短的時間內(nèi)大踏步向前發(fā)展。電、電話、拖拉機、黑白電視機、汽車、電腦、互聯(lián)網(wǎng)、手機、網(wǎng)購、高鐵在70多年里相繼出現(xiàn)。這在一定程度上相當(dāng)于，一位70多歲老人全程經(jīng)歷了從封建時代到現(xiàn)代化生活模式的變化。在這樣的高速變化中，經(jīng)濟高速增長，廣東省統(tǒng)計局在《砥礪奮進70載輝煌引領(lǐng)新時代——新中國成立70周年廣東經(jīng)濟社會發(fā)展成就系列報告之一》中指出：本省GDP從1949年到2018年增長了600倍。如果我們認為技術(shù)是經(jīng)濟飛速增長的唯一驅(qū)動力，期望復(fù)現(xiàn)這種增長奇跡，并用增長解決問題，那么著眼點就應(yīng)該是怎樣盡快地實現(xiàn)無人公司，而不是人類禁止AI或者AI取代人類。革命性的大事件大航海聯(lián)通了物理空間，工業(yè)革命改變了很多人的工作模式，互聯(lián)網(wǎng)拉通了全球的信息空間，因此這三者被認為是人類歷史上的革命性大事件。那AI呢？AI帶來的影響會比互聯(lián)網(wǎng)更大還是更小，無人公司帶來的沖擊會比互聯(lián)網(wǎng)的符號性實踐（如電商、出行、外賣等）更大還是更小？這需要回到這兩種技術(shù)的根本特征，再進行對比和預(yù)測。如果說互聯(lián)網(wǎng)的根本特征是連接，那么AI的根本特征顯然是智能?；ヂ?lián)網(wǎng)通過連接改變價值創(chuàng)造的范圍，而AI則通過智能改變價值創(chuàng)造本身。作為重要的價值創(chuàng)造場所，公司具有三個核心支撐要素：角色（人）、流程和工具。假設(shè)智能體在某些角色（如程序員）上超越了人類，那么AI及其協(xié)同作業(yè)將展現(xiàn)出更高的效率，例如AI程序員與AI測試工程師之間的協(xié)作將更為默契?；诖耍覀兛梢詫⒒ヂ?lián)網(wǎng)作為參照，進行類比和預(yù)測：如果說互聯(lián)網(wǎng)一出現(xiàn)就注定了會有“搜索”“微信”“電商”，那么AI一出現(xiàn)就注定了會有無人公司。AI內(nèi)在的能量級別和對經(jīng)濟生活的改變幅度則數(shù)倍于互聯(lián)網(wǎng)。互聯(lián)網(wǎng)因其連接特性而在淺層創(chuàng)造價值，就像大水漫灌，只要波及的范圍足夠廣，它就能創(chuàng)造足夠大的價值，深不深并不關(guān)鍵。AI因其智能特性及其對基礎(chǔ)價值創(chuàng)造過程的改變，能夠在深層創(chuàng)造價值，就像打巨大的深井，必須打到足夠深才能看到水。而當(dāng)深井面積擴大變成湖泊、海洋時，那就是滄海桑田，原來我們熟悉的一切景象全部都不見了，這種改變幅度無疑是互聯(lián)網(wǎng)不能比的。無人公司正是這種巨大變革的符號性標(biāo)志，但它也會像互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用一樣，有一個循序漸進的過程。接下來，這種改變的沖擊波不會局限于公司內(nèi)部，很快就會延展到社會生活的方方面面。在前奏階段，隨著代表大腦的AI大模型的進步，未來這種無人公司不會局限于軟件開發(fā)，如出行會有基于自動駕駛的出行服務(wù)，快遞就會有基于無人機的快飛配送。進一步講，按照類似模式還可以很快做出招聘公司、營銷公司、客服公司、工廠等。隨著人類在現(xiàn)有公司崗位上的經(jīng)濟價值逐漸減少，我們越來越需要在與人打交道、需要真正創(chuàng)造力的領(lǐng)域重新定位自己的價值。到這一步時，我們感受到的工作、生活的改變幅度會遠大于外賣、網(wǎng)約車?，F(xiàn)在的我們往往需要按工作調(diào)整個人喜好和意愿，那時候這些喜好和意愿就是我們的工作。所以這一定是剛剛開始的革命性大事件。在這個時間點，這個大事件的進展至多能類比2000年的互聯(lián)網(wǎng)，那時的我們將互聯(lián)網(wǎng)視為更好的報紙。02人類不再是員工的唯一候選在沒有AI大模型之前，我們嘗試按照無人公司模式打造產(chǎn)品時，發(fā)現(xiàn)其中很棘手的是它真的不好用。這是兩方面原因?qū)е碌摹Ｒ环矫?，我們面臨如何在確保精度的前提下控制數(shù)據(jù)成本的挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)不準(zhǔn)相當(dāng)于一個公司的首席執(zhí)行官身邊每天全是說假話的人，這樣的話，不管他多么英明神武，也可能不停地出昏招。如果精準(zhǔn)數(shù)據(jù)太貴，那么誰都用不起，這就會讓產(chǎn)品進入死亡螺旋。因為數(shù)據(jù)不準(zhǔn)，大家不愿意用，不愿意用就不愿意花成本提升數(shù)據(jù)精度，以致數(shù)據(jù)更加不準(zhǔn)。在這種持續(xù)負反饋下，產(chǎn)品最終也就逐漸走向死亡。如果說死亡螺旋還可以通過大量部署傳感器和團隊的努力來克服，那么算法方面的挑戰(zhàn)則徹底地卡死了這個產(chǎn)品的應(yīng)用范圍。另一方面，我們又遭遇算法智能不夠的挑戰(zhàn)。比如，一個程序員日常工作的數(shù)據(jù)足夠清晰，包括他寫了多少代碼、多少文檔等。但當(dāng)他需要轉(zhuǎn)正答辯時，還需要考慮這些代碼的質(zhì)量是否過關(guān)，以及文檔是否符合某種標(biāo)準(zhǔn)。如果這些工作不能讓算法自動化地去做，而是必須有人參與，或者只能基于一些籠統(tǒng)的數(shù)據(jù)（如頁數(shù)、代碼行數(shù)）進行不夠準(zhǔn)確的判斷。那么，事情就會像按照孩子腦袋大小來判斷誰高考分數(shù)高一樣滑稽。如果智能不足的問題無法解決，其他部分做得再好，也像搭建了足夠好的鐵路，但火車卻用馬來拉一樣?；疖嚸銖娔軇悠饋恚闫谕母咚賹o從談起。AI大模型初步解決了這個問題。過去產(chǎn)品運行過程中需要人介入的判斷，很多都可以讓它來做。只要AI沿著這條路發(fā)展，那么它能做的必然會越來越多，無人公司也就必然離我們越來越近，不再像個科幻名詞。那么，為什么只有在AI大模型出現(xiàn)之時，公司才有了新的進化可能呢？這和AI大模型所展現(xiàn)出的、迥異于此前AI模型的技術(shù)特質(zhì)有關(guān)。這些特質(zhì)讓人類不再是企業(yè)中員工的唯一候選。AI大模型與智能跳越拋開技術(shù)細節(jié)，基于大模型的AI讓人驚訝的進展是：它好像終于長出大腦了。這個大腦無須任何人指揮，就能做出過去只有人類才能進行的各種判斷。基于大模型的AI和之前的AI區(qū)別是什么呢？是幫助我們生產(chǎn)各種內(nèi)容，如文章、圖片、視頻嗎？不是的。是能識別人臉和判斷開車是否違反交通法規(guī)嗎？也不是的。作者自繪圖?；诖竽Ｐ偷腁I的核心變化是具備了自行理解概念，并擁有邏輯判斷的能力。在大模型出現(xiàn)后不久，人們用當(dāng)時相當(dāng)先進的AI大模型GPT-4來參加各種考試，最終結(jié)果如圖2-1所示。圖2-1AI與人類測試的結(jié)果當(dāng)一個AI可以在美國高考、經(jīng)濟學(xué)、數(shù)學(xué)、法律、智商測試、常識推理等領(lǐng)域的考試中超過人類時，意味著它已經(jīng)可以理解這些試題中的概念，并自主進行判斷和計算。在所有備受稱贊的AI大模型的神奇能力中，給我?guī)磔^大沖擊的就是這種考試。在正常的公司招聘中，我們會比較看重應(yīng)聘者的畢業(yè)院校、學(xué)歷，核心原因正是應(yīng)聘者背后經(jīng)由各種考試一次次驗證過的基礎(chǔ)能力，并不是這些因素所代表的專業(yè)性?，F(xiàn)在AI也可以通過考試了，這意味著AI在通用基礎(chǔ)能力上可以與人一較高下，必須承認，這是AI智能水平的一次真正跳越。比爾·蓋茨（BillGates）以類似的視角得出了類似的結(jié)論，他將這次AI的突破視為其人生中遇到的兩項革命性技術(shù)之一。他博文的題目是“AI時代已經(jīng)開啟”（TeAgeofAIhasbegun:ArtificialintelligenceisasrevolutionaryasmobilephonesandtheInternet）。在我的一生中，我曾兩次目睹了堪稱革命性的技術(shù)演示。第一次是在1980年，當(dāng)時我第一次接觸圖形用戶界面，這是包括Windows在內(nèi)的所有現(xiàn)代操作系統(tǒng)的先驅(qū)。我和向我展示這次演示的人坐在一起，他是一位才華橫溢的程序員，名叫查爾斯·西蒙尼（CharlesSimonyi）。我們立刻開始頭腦風(fēng)暴，探討利用這種用戶友好的計算方法可以做哪些事情。他最終加入了微軟，Windows也成了微軟的支柱，而我們在那次演示后的思考幫助公司制定了接下來15年的發(fā)展規(guī)劃。第二次巨大的驚喜發(fā)生在去年。自2016年起，我一直與OpenAI團隊會面，并對他們穩(wěn)步取得的進展印象深刻。2022年年中，我對他們的工作感到非常興奮，于是向他們提出了一個挑戰(zhàn)：訓(xùn)練一個AI，讓它通過AP生物學(xué)考試，并能夠回答那些它并未接受過專門訓(xùn)練的問題。（我之所以選擇AP生物學(xué)，是因為這場考試不僅僅是科學(xué)事實的簡單復(fù)述，它要求考生批判性地思考生物學(xué)。）我說，如果你們能做到這一點，就算得上是真正的突破了。我以為這個挑戰(zhàn)會讓他們忙上兩三年。結(jié)果他們只用了幾個月就完成了。9月，當(dāng)我再次與他們會面時，我驚訝地看著他們用60道AP生物學(xué)考試中的多項選擇題來測試他們的AI模型GPT——它答對了其中的59道。然后，它又寫出了6道開放性問題的答案，且答案十分出色。我們請了一位外部專家為這場考試打分，GPT得了5分——這是可能獲得的最高分，相當(dāng)于大學(xué)生物學(xué)課程的A或A+水平。與今天這種能夠進行復(fù)雜考試的AI大模型相比，過去的AI模型全是一些偏科的“怪胎”。要么只會下棋打游戲，要么只是聽力或眼神特別好。偏科導(dǎo)致過去的AI適用范圍都太窄了。這個大模型所具備的概念理解、邏輯判斷則是一種通用的能力，這種能力正是大量工作崗位的核心支撐。如果我們負責(zé)報銷，那么我們每天需要理解報銷申請的程序，判斷其是否合理，然后進行審批，最終決定同意或不同意。這是理解和判斷。如果我們負責(zé)招聘，那么我們每天需要理解招聘需求，生成崗位描述，再尋找候選人并與候選人溝通。這也是理解和判斷。如果我們對一家200人規(guī)模的公司里的每一個崗位職能進行拆解分析，就會發(fā)現(xiàn)絕大多數(shù)崗位與財務(wù)和人力招聘類似，所需要的主要是良好的概念理解和判斷能力，而不是高等數(shù)學(xué)、流體力學(xué)、工程熱力學(xué)中的公式和知識?，F(xiàn)在AI能像人一樣進行理解和判斷了?；谶@種比較通用的智能，我們能夠打造在一定范圍內(nèi)擬人的AI產(chǎn)品，它們能完整地履行過去只有人才能履行的職責(zé)。這會進一步推動類人的AI智能體問世，并向無人公司的方向邁出巨大的一步。反饋+模型=AI智能體只有AI大模型是做不出無人公司的。我們可以想象自己在做“甕中之腦”的經(jīng)典思想實驗，把愛因斯坦那個智商超高的大腦保持活躍狀態(tài)并放置于營養(yǎng)液中，之后用計算機向它模擬輸入《西游記》里的視聽信息，那么這個大腦是不可能發(fā)表相對論的，反倒可能想嘗嘗人參果的味道。所以，自主的理解和判斷能力必須與對世界的精準(zhǔn)、真實的感知相匹配，才能爆發(fā)出真正的力量。AI的進步和傳感器的進步疊加在一起，才能讓集成感知—決策—反饋的產(chǎn)品日趨成為可能，這種產(chǎn)品就是AI智能體。英文版原圖為UtkarshrajAtmaram繪制。AI智能體感知世界，基于自己的角色和價值設(shè)定，讓大模型進行判斷并生產(chǎn)內(nèi)容（見圖2-2），最終變成了無人軟件公司中的首席技術(shù)官、首席產(chǎn)品官、程序員等。圖2-2AI智能體的組成許多電影中的經(jīng)典形象是AI智能體。從終結(jié)者到大白，從機器人瓦力到《星球大戰(zhàn)》里的R2-D2，從《她》到漫威電影里克里人的終極智慧，無一不是如此。他們有的擁有機器人外殼，有的沒有，但這不是關(guān)鍵，真正的關(guān)鍵之處在于他們把感知、行動和智能結(jié)合在一起了。如今，我們要做的就是把形形色色的AI智能體從電影世界中提取出來，放回辦公室，看看它們在工作上的表現(xiàn)。如果我們拆解公司中的具體角色，如人力招聘，就會得到如下的關(guān)鍵步驟：1.讀取業(yè)務(wù)部門的招聘需求，不理解的需要反復(fù)確認；2.篩選簡歷，與候選人溝通對崗位的初步意向；3.和招聘的業(yè)務(wù)部門確認候選人的匹配度；4.約面試，組織面試，記錄面試結(jié)果；5.申請并發(fā)送錄用通知書；6.辦理入職。然后我們會發(fā)現(xiàn)，當(dāng)大模型的智商在美國高考測試中超過人類成績時，那么它基本上就可以勝任每一個步驟的工作。這意味著從智商的角度看，招聘這個角色已經(jīng)可以由AI智能體來承擔(dān)了。這也意味著AI智能體能順利走進公司，但剩下的挑戰(zhàn)并不是技術(shù)難度，而是要妥善處理落地過程中的各種細節(jié)問題。這些AI智能體并不會一誕生就很完美，而是像動物幼崽一樣，有一個成長進化的過程。一開始它們可能沒有身體，單純地活在數(shù)字空間里，從事招聘、營銷、運維、編程等職責(zé)相對單一的工作。接下來，它們就會進化到過去經(jīng)常說的各種管理崗位，如中層、高層、首席執(zhí)行官等。隨后，它們的身體就會逐漸被進化出來，能聽會看，可進行關(guān)窗戶、關(guān)門、掃地、導(dǎo)覽、搬東西等活動，甚至成為某人的分身，遠程主持會議、盤點倉庫等。至此，人類已經(jīng)不是員工這個角色的唯一供給方。隨著AI大模型智商的成長，它會陸續(xù)在不同角色上迎來超越人類的拐點。對某個公司而言，當(dāng)AI智能體在所有角色上都超越人類時，公司自然而然地就會變成無人公司。若要更詳細地推測AI智能體的這條進化之路，我們可以從阿爾法圍棋（AlphaGo）的進化過程中得到更多啟示。打敗一眾圍棋國手的阿爾法圍棋，其背后不是現(xiàn)在經(jīng)常說的GPT類大模型，但它是一個真正在專業(yè)領(lǐng)域超過人類并完整走過了所有AI智能體進化階段的模型。智能飛輪與AI智能體的進化在過去的各種模型中，戰(zhàn)勝李世石和柯潔的阿爾法圍棋也能做很多判斷。但與現(xiàn)在的AI大模型相比，這個模型特別偏科，因為它只能下圍棋。也正因為只專注于下圍棋，阿爾法圍棋成為真正轉(zhuǎn)動起智能飛輪的產(chǎn)品。它展示了AI智能體走向成功的全部步驟。我們可以回顧一下它的進化過程。同李世石決戰(zhàn)的AlphaGoLee基于數(shù)千局人類的對戰(zhàn)棋譜進行學(xué)習(xí)訓(xùn)練。同柯潔對戰(zhàn)的AlphaGoMaster則是通過與AlphaGoLee的對戰(zhàn)進行學(xué)習(xí)。最后版本的AlphaGoZero則拋棄所有人類累積的圍棋知識，完全通過自我對戰(zhàn)進行學(xué)習(xí)。最終AlphaGoZero在3天學(xué)習(xí)后，擊敗了AlphaGoLee，在21天學(xué)習(xí)后，擊敗了AlphaGoMaster。這意味著什么呢？當(dāng)AI能夠自己生產(chǎn)有效數(shù)據(jù)時，它的智能飛輪會快速旋轉(zhuǎn)，并讓“智商”呈指數(shù)級提升。人類在生物學(xué)上的進化常常需要數(shù)萬年的歲月，一旦擁有足夠的有效數(shù)據(jù)，AI的進化將以天為單位?？聺嵲谟^看AlphaGoLee與李世石的決戰(zhàn)時仍然充滿信心，但當(dāng)面對AlphaGoMaster時，他在對弈過程中的絕望和痛苦已經(jīng)無法掩飾，其強烈的情緒外露于屏幕，給觀眾們留下了深刻的記憶。這種錯判核心就在于AI和生物完全不一樣的進化速度。AlphaGoZero的進化過程可以總結(jié)為三個階段（見圖2-3）。圖2-3智能飛輪的三個階段過去的阿爾法圍棋只能下圍棋，現(xiàn)在的AI大模型則把這種基于模型的智能通用化了。通用模型面對的是整個世界，這使得它暫時無法像阿爾法圍棋那樣自己造數(shù)據(jù)訓(xùn)練自己。其背后的驅(qū)動要素卻沒有發(fā)生太大變化，還是數(shù)據(jù)、模型、算力。這些要素的權(quán)重也沒有發(fā)生太大變化，相當(dāng)一部分科學(xué)家始終認為數(shù)據(jù)是第一要素。這意味著我們可以參照阿爾法圍棋的智能飛輪，推測AI大模型和AI智能體的未來。如果AI大模型的智能飛輪擁有與阿爾法圍棋一樣的轉(zhuǎn)速，那么世界可能在24小時內(nèi)就發(fā)生巨大變化，人類很可能一覺醒來，仿佛穿越到了科幻電影中的世界，身邊所有的設(shè)備全部“機器人化”，身邊絕大部分的職業(yè)都出現(xiàn)了一個類似圍棋界阿爾法圍棋那樣的角色。幸運的是，現(xiàn)在不是由AI智能體本身，而是由做大模型的公司在推動著飛輪逐漸旋轉(zhuǎn)。AI智能體無法生成讓自己快速進化的全部數(shù)據(jù)，這大大地降低了其進化速度。它進化得沒有阿爾法圍棋那么快，也就給了我們適應(yīng)的時間?；诿绹鳲penAI公司提出的通用AI5級分級標(biāo)準(zhǔn)，補充和修正后得出AI進階的5個階段。對于智能飛輪轉(zhuǎn)動起來后AI的進階之路，可以把它分為5個階段。階段1：聊天機器人。AI如今能夠與人對話，甚至僅從對話內(nèi)容來看，人們不能分辨它是人還是AI。對話時，AI可能會產(chǎn)生幻覺，從而胡說八道，但邏輯自洽。這個階段無人公司處于萌芽期，只能在極少數(shù)的領(lǐng)域出現(xiàn)。階段2：推理并解決問題的機器人。當(dāng)你向它提出真實的問題時，它能夠自行推理，甚至向你索要解決問題所欠缺的信息或資源，進而真正實現(xiàn)代替人解決問題。到了這個階段，以處理各種信息為主的白領(lǐng)工作基本就無須由人來完成了。階段3：AI智能體。它能全面感知物理世界并且能夠采取行動解決問題，相當(dāng)于把階段2的能力從虛擬數(shù)字世界擴展到真實世界。到了這個階段，所有體力工作就不需要人了，滿大街可能都是機器人。這時，現(xiàn)實世界中就會有相當(dāng)比例的無人公司了。階段4：創(chuàng)新者。AI能夠組合現(xiàn)有要素，在特定的方向上完成創(chuàng)新。比如，它可以生成各種栩栩如生的動物形象。到了這個階段，現(xiàn)在200人規(guī)模的公司估計只需要不到10人即可維持運轉(zhuǎn)，像產(chǎn)品經(jīng)理這樣需要創(chuàng)新思維來定義產(chǎn)品的角色，AI也能夠承擔(dān)了。同時會出現(xiàn)大量的無人公司。階段5：組織者。AI能夠負責(zé)組織協(xié)調(diào)的工作，承擔(dān)AI之上的AI角色。到了這個階段，所有公司都會變成無人公司。如今，我們看到的每個領(lǐng)域，也都有了一個自己的阿爾法圍棋。這些階段并非涇渭分明，而是像小孩成長一樣，每個階段都呈現(xiàn)出獨特的發(fā)育特征，但在不同的年紀(jì)，成熟的部分并不相同。智能飛輪早期會轉(zhuǎn)動得比較慢，但這并不影響其基礎(chǔ)的進化方向，結(jié)果還是一樣的。在過去，圍棋、藝術(shù)、生物、物理等智能山峰的峰頂只有人類的身影。阿爾法圍棋出現(xiàn)后，這種情況不復(fù)存在。智能飛輪每旋轉(zhuǎn)一圈進入下一個階段，就會讓某些或高或低的智能山峰上，站在峰頂?shù)闹悄荏w不再是人類。智能飛輪轉(zhuǎn)動得越快，這些智能山峰峰頂?shù)腁I智能體就越多。而峰頂?shù)腁I智能體越多，我們離無人公司就越近。如果你是一個圍棋培訓(xùn)機構(gòu)，那么顯然對你而言，專業(yè)的陪練已經(jīng)不是人類。類似地，其他公司內(nèi)的各個角色也面臨同樣的挑戰(zhàn)。AI智能體的射程內(nèi)沒有人類在使用AI大模型對產(chǎn)品進行升級并反復(fù)測試后，我明白當(dāng)前的技術(shù)距離真正覆蓋復(fù)雜公司角色的AI智能體還有一些差距，但這并不妨礙它在一些特定的領(lǐng)域嶄露頭角。那么，我們應(yīng)該怎么看待這種潛在的進度呢？如果我們對各種公司崗位進行抽象思考，便會發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有組織中的崗位對應(yīng)著一個智能效能的純量。在AI一方，它表現(xiàn)出的效能純量=模型的智商×公司場景的認知縱深。一旦AI智能體表現(xiàn)出來的智能效能大于人類員工，那么相應(yīng)崗位的員工候選就變成兩個：一個是人；另一個是AI智能體。然后，人類在這些崗位上可能會節(jié)節(jié)敗退。假設(shè)一個公司的價值觀是“用戶至上，真誠敬業(yè)，關(guān)愛協(xié)作，樂觀主動”，過去公司的整體評分可能怎么也達不到80分，但是如果全部是由AI智能體組成的公司，那么其分值可以直接達到滿分。它還會多出24小時待命、大公無私等我們一直用于描述職業(yè)化的優(yōu)秀特質(zhì)，更關(guān)鍵的是它還便宜，所需要的只是提供足夠的電和算力。這時，假如你開始創(chuàng)立一家公司并進行員工招募，此時你有兩個選擇，你會怎么抉擇？我把自己代入選擇者的角色后，發(fā)現(xiàn)這并不是個難于決策的問題。在AI效能大于人類的地方，對應(yīng)的角色基本會由AI來承擔(dān)，競爭的壓力會讓企業(yè)家們做出基本一致的選擇。在那些AI能勝任且擅長的領(lǐng)域，人類很難有勝算。人類必須在AI的射程之外，重新確立自己的經(jīng)濟價值。是人類需要重新定位自己的角色，不是AI智能體。工業(yè)革命重新定義人類的角色，使人類從土地遷移到了企業(yè)；AI革命又將重新定義人類的角色，引領(lǐng)人類從企業(yè)走出來，走向充滿無人公司的全新世界。核心必須遷移，否則就會出現(xiàn)柯潔的AI之問。在同阿爾法圍棋決戰(zhàn)五年后的2022年，柯潔的AI之問能夠代表很多人面對AI時的潛在心聲。你要問我下圍棋的意義是什么？很多類似的問題確實都問到我了。我也在尋找這個意義，有了AI以后就有答案了，而你的意義又在哪里？論文里的崗位遷徙GPT-4出現(xiàn)后，研究人員發(fā)表了一篇名為《GPT是GPT：大語言模型對勞動力市場影響潛力的初步研究》（GPTsareGPTs:AnEarlyLookattheLaborMarketImpactPotentialofLargeLanguageModels）的論文。這篇論文由OpenAI、OpenResearch和賓夕法尼亞大學(xué)合作發(fā)表，探討了AI大語言模型（LargeLanguageModel，LLM）對美國勞動力市場的潛在影響。該論文按照工作內(nèi)容對AI曝光度和各種崗位所受的影響進行了排序。此處曝光度可以簡單地理解為特定崗位和AI大模型的重疊度。這篇論文一度引發(fā)軒然大波，盡管其分析的是AI大語言模型對美國勞動力市場的影響，但預(yù)計該模型對國內(nèi)的影響也不會有太大差別。論文認為，大約80%的美國勞動力可能有至少10%的工作任務(wù)受到AI大語言模型的影響，而約19%的工作者可能有至少50%的工作任務(wù)受到影響。受影響的職業(yè)涵蓋了所有收入水平，其中高收入職業(yè)可能面臨更大的影響。這正是通用智能的根本特征，在它的射程之內(nèi)，AI的掃射一定是無差別的。論文根據(jù)曝光度將職業(yè)分為四個等級：完全暴露（100%）、高度暴露（50%～99%）、中等暴露（10%～49%）和低度暴露（0～9%）。按照人類專家和GPT-4的分類，以下是不同等級的職業(yè)示例。完全暴露（100%）：數(shù)學(xué)家、稅務(wù)專員、金融定量分析師、作家或作者、網(wǎng)絡(luò)和數(shù)字界面設(shè)計師、新聞分析師、記者、法律秘書和行政助理、臨床數(shù)據(jù)經(jīng)理、氣候變化政策分析師等。高度暴露（50%～99%）：會計師和審計師、市場營銷經(jīng)理、軟件開發(fā)人員、教育工作者、醫(yī)生、藥劑師、律師、建筑師等。中等暴露（10%～49%）：護士、社會工作者、心理學(xué)家、藝術(shù)家、音樂家、演員、廚師、攝影師等。低度暴露（0～9%）：清潔工和助手、農(nóng)業(yè)工人、建筑工人、機械師、司機、保安人員、消防員等。這種分類方法并不完全準(zhǔn)確，因為同樣名稱的崗位的內(nèi)涵往往會有差別，同時AI發(fā)起沖擊的方式并不是只有這一種，除了GPT類模型，還有其他的垂域模型在向各個智慧的峰頂發(fā)起沖擊，比如專門解決蛋白質(zhì)折疊問題的AlphaFold系列模型。但論文的基本思考方向是無誤的。我們可以換一個角度看待曝光度和結(jié)果。顯然，越是需要人際情感交流的工作，受到AI的影響越??；越是依賴記憶和邏輯的工作，曝光度越高。這和過去的分工體系存在矛盾。在原來的分工體系下，正是理解能力、邏輯思維和記憶能力累加形成的專業(yè)度支撐著高收入?，F(xiàn)在這個核心能力的曝光度極高，這意味著AI正在削弱高薪資的關(guān)鍵支撐。低曝光度并不像人們所認為的那樣安全。體力工作者之所以目前看著還好，其核心原因在于AI的四肢不怎么發(fā)達?，F(xiàn)在的AI大模型很像大腦實現(xiàn)了躍遷，但四肢和眼睛、耳朵受材料、能源、傳感器等因素的限制，還不怎么協(xié)調(diào)。AI大模型對現(xiàn)實世界的理解越深入，四肢和眼睛、耳朵補得越全，體力工作領(lǐng)域的曝光度肯定會隨之上升。畢竟具身智能機器人已經(jīng)在路上了。所以，人類不再是員工的唯一候選是確定的。在充滿無人公司的世界里，人類在職業(yè)上，重新遷徙并定位自己也是不可避免的方向。甚至，這都不是未來才會發(fā)生的事情。在過去的半個世紀(jì)里，類似的事情持續(xù)在發(fā)生，只不過范圍沒有這次這么廣泛，也并未引起如此普遍的關(guān)注而已?？偠灾?，無人公司并不是新出現(xiàn)的事物。03無人公司的早期嘗試在撰寫論文期間，我對IT誕生以來典型的企業(yè)級產(chǎn)品進行了梳理，驚訝地發(fā)現(xiàn)，無人公司根本不是對遙遠未來的設(shè)想，而是在現(xiàn)實中存在已久，只不過我們?nèi)狈Πl(fā)現(xiàn)它的獨特視角。這很像生物的進化樹。所有生物早已存在于世，但直到進化論的出現(xiàn)以及生物科學(xué)家的命名，我們才能按照某種事后確定的規(guī)律將它們排列起來。在我們擁有無人公司的視角后，就會發(fā)現(xiàn)IT技術(shù)自誕生以來，企業(yè)家們始終有意無意地將無人公司作為終極目標(biāo)而孜孜以求。但受限于缺乏AI大模型，過去的嘗試只是在極小的領(lǐng)域內(nèi)取得成功，并且絕大多數(shù)以失敗告終。當(dāng)然，過去嘗試的實現(xiàn)與真正的無人公司在無人化程度上還有很大的距離。20世紀(jì)80年代沃爾瑪?shù)拇竽憞L試近幾年，世界財富500強排行榜中名列前茅的并不是我們耳熟能詳?shù)囊恍┛萍脊?，甚至也不是石油公司或銀行，而是沃爾瑪這家主營零售業(yè)務(wù)的公司。沃爾瑪成立得非常早，1962年沃爾瑪?shù)谝患业暝诿绹⒖仙莸牧_杰斯鎮(zhèn)開業(yè)，17年后年銷售額突破10億美元。到2005年1月底，沃爾瑪成為世界最大的零售商，銷售收入超過2880億美元。在這一增長過程中，其競爭力主要來自持續(xù)增長，而持續(xù)增長來自新店的持續(xù)開設(shè)。1970年，沃爾瑪只有30多家門店，到2006年則增加到3800家，平均每年開設(shè)上百家。在這一成長過程中，沃爾瑪?shù)呢攧?wù)表現(xiàn)可謂穩(wěn)健且亮眼。從具體指標(biāo)看，其銷售和管理費用低于競爭對手5%～6%，其存貨的周轉(zhuǎn)率則高于競爭對手約3%。我們無法清晰地回答這個公司長期高速增長的原因，畢竟這需要常年的調(diào)查和對比分析，但可以從一個側(cè)面窺探到部分原因。在20世紀(jì)80年代，驅(qū)動沃爾瑪供應(yīng)鏈和物流的新技術(shù)一度極為強大，堪稱當(dāng)時商業(yè)領(lǐng)域的頂尖水平。它在商店擴張中采用了一種市場飽和策略，其標(biāo)準(zhǔn)是能夠一天內(nèi)從配送中心到達商店。所有配送中心都經(jīng)過戰(zhàn)略布局，以便在一天內(nèi)服務(wù)150～200個沃爾瑪商店。每個配送中心7×24小時運轉(zhuǎn)，利用激光導(dǎo)引的輸送帶等技術(shù)，實現(xiàn)一邊接貨一邊送貨。沃爾瑪?shù)呐渌托蕵O高，其配送成本僅占銷售收入的1.3%，相比之下，緊隨其后的競爭對手的配送成本則占銷售收入的3.5%。同時，沃爾瑪實施了一套先進的衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，使得信息可以在遍布各地的商店網(wǎng)點、配送中心和供應(yīng)商之間實現(xiàn)共享。該衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)能夠合并訂單，使公司可以進行整車采購，避免產(chǎn)生存貨成本。正是這套系統(tǒng)全天候地驅(qū)動著物流和配送的高效率。沃爾瑪在20世紀(jì)80年代初期便基于已有所進展的IT技術(shù)，著手建設(shè)內(nèi)部系統(tǒng)，終于形成了自己的核心競爭力。在互聯(lián)網(wǎng)尚不發(fā)達的時代構(gòu)建這樣一套系統(tǒng)，其成本估計要比現(xiàn)在構(gòu)建同樣的數(shù)字化系統(tǒng)高十倍不止，所以這實在是一場豪賭?？雌饋恚譅柆旓@然賭贏了。在那個時代，沃爾瑪不是孤例，還有很多公司陸續(xù)像沃爾瑪一樣開始了同樣充滿風(fēng)險的嘗試。1994年的某一天，思科的系統(tǒng)突然崩潰了，致使整個公司被迫停工兩天。在此之后，董事會批準(zhǔn)投入1500萬美元導(dǎo)入甲骨文公司的ERP系統(tǒng)。對于當(dāng)時的思科來說，這是極大的資金投入。當(dāng)這個整合了所有分散資源的ERP系統(tǒng)上線后，思科立刻開始在周邊構(gòu)建一系列支持不同職能的系統(tǒng)，這在內(nèi)部被稱為“思科在線聯(lián)系”（供客戶使用）、“思科員工聯(lián)系”（供員工使用處理內(nèi)部事務(wù)）以及“制造在線聯(lián)系”（在外包制造業(yè)務(wù)后對制造商進行管理）。最終達成的效果是，一旦客戶下單，系統(tǒng)就會立即通知制造商，而制造商收到電子通知后，訂單就會被迅速送到組裝線。大家發(fā)現(xiàn)了嗎？從沃爾瑪?shù)剿伎?，大約40年前，它們不約而同地斥巨資去做類似無人公司的事情——讓算法系統(tǒng)盡可能地接管業(yè)務(wù)。微軟為什么打不敗谷歌盡管沃爾瑪、思科等公司多方努力，但在運輸?shù)拳h(huán)節(jié)仍需要很多人輔助這套系統(tǒng)的運行。地球上第一個無人的、垂直型的智能組織可能是搜索引擎。在搜索過程中，爬蟲負責(zé)在全網(wǎng)獲取數(shù)據(jù)，中間一套融合了多種算法的搜索算法（如經(jīng)常被提及的PageRank）負責(zé)根據(jù)用戶的請求判斷哪個內(nèi)容與他的需求相匹配。同時，商業(yè)化的環(huán)節(jié)也處于算法的驅(qū)動之下，通過擬合搜索結(jié)果和關(guān)鍵詞廣告完成。你會發(fā)現(xiàn)，這就是一個現(xiàn)實版的無人軟件公司，只不過它只做一件事情：提供搜索服務(wù)，而不是根據(jù)用戶的需求去開發(fā)各種軟件。如果沒有人故意破壞，也不考慮更新迭代，那么搜索引擎公司其實可以讓所有員工一年不工作，只是在家待著，而這對產(chǎn)品以及收入基本沒有影響。這種全員放假的情況對于物流公司甚至沃爾瑪而言，是不可想象的。如果他們?nèi)珕T放假，公司將面臨巨大危機。搜索引擎這種另類的公司一出現(xiàn)就表現(xiàn)出與過去迥異的競爭特質(zhì)，這在和微軟的競爭過程中體現(xiàn)得特別明顯。微軟在起點上錯失了瀏覽器這個產(chǎn)品，為了讓自己的IE瀏覽器在競爭中獲勝，1997年10月，時任微軟首席執(zhí)行官和董事長的蓋茨不顧反壟斷法《謝爾曼法》的限制，決定免費發(fā)行IE瀏覽器，并將IE瀏覽器捆綁在Windows操作系統(tǒng)中銷售，導(dǎo)致網(wǎng)景這個市值一度接近100億美元的公司陷入困境。很有趣的是，微軟并未重視甘冒《謝爾曼法》的巨大風(fēng)險才取得的勝利果實。IE瀏覽器這一產(chǎn)品最后被扔到了一邊，公司一度停止了對IE瀏覽器的更新。在谷歌發(fā)布Chrome瀏覽器時，微軟曾經(jīng)戰(zhàn)勝網(wǎng)景的策略已不再能夠遏制Chrome的崛起。最終，Chrome取代IE成為主流的瀏覽器。對比這兩次競爭，我們可以發(fā)現(xiàn)，微軟與網(wǎng)景的競爭是純粹的單一工具（瀏覽器）的競爭。在這種競爭中，當(dāng)產(chǎn)品差距不大時，渠道本身就是決定性力量，而在那個年代，不可能有比Windows更強大的渠道了，所以網(wǎng)景很快敗下陣來。微軟和谷歌之間的競爭，不僅僅是瀏覽器的競爭，也是搜索體驗的競爭（微軟不可能捆綁谷歌的搜索引擎）。搜索體驗的競爭是數(shù)據(jù)與智能的競爭，搜索的體驗固然取決于數(shù)據(jù)，但更取決于算法的智能程度。最終的結(jié)果提醒我們，智能組織衍生出的產(chǎn)品在競爭時，智能程度高者勝出，渠道的影響力被大大削弱了。所以，微軟用同樣的方法無法打敗谷歌。搜索體驗的競爭并未終止于谷歌的勝出，大模型的崛起為這場競爭提供了新的要素，微軟與OpenAI的聯(lián)手事實上改變了自己過去在智能方面的弱勢地位。后續(xù)走勢如何，且讓我們拭目以待。雖然目前沒有人去系統(tǒng)地總結(jié)智能組織的威力和效能，但企業(yè)家們敏銳地察覺到智能組織的強大威力，他們也不愿意讓智能組織只局限于數(shù)字空間，于是早早地就開始智能組織與現(xiàn)實物理空間的結(jié)合嘗試。我們一度將這種形態(tài)稱為O2O、數(shù)字化、中臺等，但細究其本質(zhì)就會發(fā)現(xiàn)，這實際上大多是在嘗試構(gòu)建智能組織。其中，比較典型且極大地改變了我們生活方式的產(chǎn)品是外賣和打車。千萬人規(guī)模的公司怎么管在我所居住的小區(qū)與高鐵鐵路之間有一個早市，早市中有家很受歡迎但沒有信息系統(tǒng)的早餐店。去的次數(shù)多了后，我便發(fā)現(xiàn)，一旦同一時間段的客人超過10位，店員們就開始顯得手忙腳亂，要么是記不清楚打包不打包、要么就是根本不記得客人付沒付過錢等。他們店里的五六個人分工明確，即負責(zé)收銀、制作早點和交付早點。雖然人也不少，但還是忙不過來。一旦客人抱怨多了，老板就會生氣地嚷嚷：“要不我給你退錢吧！”所以在正常的管理水平下，五六人在10分鐘內(nèi)服務(wù)十幾個人也沒那么容易，假如變成需要管理一百萬人去服務(wù)幾千萬人，那又該怎么辦呢？我們每天都在使用的外賣或網(wǎng)約車服務(wù)正是類似的情況?，F(xiàn)在的結(jié)果是，同一時間，不管是幾千人還是幾萬人使用相應(yīng)服務(wù)，都有外賣小哥把東西送到我們的家門口，并且速度越來越快。在傳統(tǒng)思路下，這根本不可能實現(xiàn)。畢竟這背后牽涉了太多的角色和異常情況，有炒菜的店家，有口味獨特且四處分散的消費者，有小蜜蜂般忙碌的外賣小哥，有炒了菜沒人送的情況，也有送到了卻沒有人接收的情況等。在互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展至后期，當(dāng)時的杰出企業(yè)家們幾乎不約而同地想到采用類無人公司的模式來解決上述問題。首先要建設(shè)一個知道整體情況的“大腦”，在互聯(lián)網(wǎng)時代，這個大腦并不是現(xiàn)在經(jīng)常被提及的AI大模型，而是存儲全局數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫以及基于這些數(shù)據(jù)的各種算法組成的系統(tǒng)。然后給這個大腦配上“眼睛”和“耳朵”。它要能夠?qū)崟r知曉外賣小哥的位置以及是否空閑，哪個用戶在何處訂購了哪家的外賣。一度，這些被稱為基于位置的服務(wù)（LocationBasedServices，LBS）。當(dāng)然，它要有行動能力，不能每件事都請示上級和等待審批。它需要直接給特定的外賣小哥派單，并跟蹤最終結(jié)果。在這個過程中，還要提供導(dǎo)航服務(wù)，讓用戶看到配送進度等大量細節(jié)服務(wù)。如果一切都做完了，后續(xù)還要結(jié)合補貼等因素計算外賣小哥的收入。解決這些問題正好彰顯了初級無人公司的強大威力，達成了讓用戶在可接受的時間內(nèi)拿到自己的外賣這個核心目標(biāo)，同時也成功地控制住了運營成本。根據(jù)美團2023年的財報，基于這樣的系統(tǒng)，其全年營收達到2767億元，并且實現(xiàn)盈利。其雇員總數(shù)約為11.4萬人，根據(jù)美團同期發(fā)布的《美團2023企業(yè)社會責(zé)任報告》，美團體系內(nèi)的外賣騎手數(shù)量約為745萬人?？梢赃M行簡單對比：如果不是智能組織，而是基于過去的組織方法，那不管是科層制還是業(yè)務(wù)單元（BusinessUnit，BU）制，我們都無法運營外賣這樣的業(yè)務(wù)。在傳統(tǒng)方法下，管理100萬人所需的管理成本極高。如果按1人可以管理10人計算，那么不干活的管理人員將會超過10萬人。這樣的公司不但無法運營，即使運營了也難以盈利。上百萬個外賣小哥的工作結(jié)果核驗、薪資結(jié)算等事項，需要雇用多少人才能準(zhǔn)時完成呢？即使能夠完成，內(nèi)部各種人際摩擦又將吞噬掉原本利潤并不豐厚業(yè)務(wù)中的多少毛利呢？在外賣、打車這幾個比較垂直的領(lǐng)域，唯有基于傳感器、互聯(lián)網(wǎng)構(gòu)建的初級智能組織，才可能將商業(yè)模式從不可能變成可能。算法使得內(nèi)部協(xié)調(diào)成本降低了好幾個數(shù)量級。這個故事并未結(jié)束。等到抖音崛起，待管理的主播數(shù)量又上升了一個數(shù)量級，即使在美團的基礎(chǔ)上按線性擴張，也依舊難以承受。但這就是類無人公司的神奇之處，它無須線性地擴張人數(shù)。抖音整個事業(yè)部的規(guī)模，也就和美團的一半差不多。對抖音而言，因為主播不屬于公司，所以公司整體運營實際上和搜索引擎一樣，是按照無人公司的模式在運轉(zhuǎn)。只不過由于此前的算法沒有那么強大，抖音配置了大量的人員來支持這套代表無人公司的系統(tǒng)，否則，它可以像搜索引擎一樣，即使全員放假也并不影響產(chǎn)品體驗。外賣、網(wǎng)約車、抖音這類公司的運轉(zhuǎn)方式已經(jīng)和傳統(tǒng)公司大不一樣了。在組織的兩個典型職能中，它們將組織協(xié)調(diào)工作，也可以叫管理運營的絕大部分任務(wù)委托給了算法。在此前的許多系統(tǒng)里，是系統(tǒng)服務(wù)于人，而在這些系統(tǒng)中，大多數(shù)人開始服務(wù)于系統(tǒng)。這樣的系統(tǒng)威力顯而易見，但在缺乏通用且強大的AI的情況下，并不是所有公司都適合構(gòu)建這種系統(tǒng)。在各種嘗試中，失敗的案例要遠遠多于成功的案例。數(shù)字化的艱難曲折某些領(lǐng)域智能組織的輝煌成就極大地觸動了各行各業(yè)。在數(shù)字化的主題下，眾多公司紛紛開啟了前赴后繼的探索嘗試。鏈家為確保真房源，派遣眾多員工攜帶專門設(shè)備持續(xù)采集數(shù)據(jù)，接著開始構(gòu)建經(jīng)紀(jì)人的合作機制。在過去，房產(chǎn)中介人員處于囚徒困境。因為只有最終成交者才能拿到報酬，所以每個中介人員都會盡可能把好的房源藏起來。這顯然會對整體成交率產(chǎn)生負面作用，也會拉低每個人收入的天花板。鑒于這種情況，鏈家開始建立一種中介之間的競合網(wǎng)絡(luò)。他們將交易過程細化為10個任務(wù)，并對應(yīng)設(shè)置了10個角色，這10個角色按照各自貢獻分享中介費。房源端分為房源錄入人、房源維護人、房源實勘人、委托備件人、房源鑰匙人；客源端則是客源推薦人、客源成交人、客源合作人、客源首看人、交易金融顧問。同時，對每個角色的工作范圍也進行了清晰的定義。同時，在交易系統(tǒng)中固定了不同角色的分成比例，以避免單人捂住房源，從而推動行業(yè)在競合中發(fā)展。鏈家取得了相當(dāng)可觀的成績，但我們知道，只有較少一部分企業(yè)在數(shù)字化方面取得了進展，更多的企業(yè)則是巨大投入下獲得的收益并不明顯，甚至沒有收益。業(yè)界流傳甚廣的“上ERP找死，不上ERP等死”正是這種現(xiàn)實的寫照。在這種并沒有很高技術(shù)難度且獲得巨大資源支持的領(lǐng)域，卻出現(xiàn)了大批量的失敗案例，這引起了很多人的好奇，促使人們對此進行總結(jié)研究。一種典型的觀點認為：重構(gòu)組織所產(chǎn)生的運營成本要大于導(dǎo)入新系統(tǒng)所帶來的收益。我則更傾向于將問題表述為，企業(yè)所期望的智能程度并不是過去技術(shù)所能達到的，所以必須進行諸多組織變革，以降低對新系統(tǒng)的“智商需求”，而這種組織變革的成本是高昂的，超出了對應(yīng)企業(yè)的承載能力。根本的問題是智能供給不足。畢竟我們并未看到有哪個公司不能成功地導(dǎo)入釘釘?shù)裙ぞ?。這種智能不足的情況可以通過類比管理100萬個外賣小哥和管理200人規(guī)模的公司更清楚地感受。二者之中，哪個需要更高的智能呢？后者所需的智能既要覆蓋整個公司的各個角色，如從招聘到市場、從研發(fā)到銷售，也要涵蓋所有現(xiàn)實中會發(fā)生的活動，如從開發(fā)到仲裁、從售后到運維。這背后的綜合程度以及對智能的要求必然遠高于僅對外賣小哥派發(fā)任務(wù)、檢測工作是否完成以及評估績效等方面。也就是說，管理200人規(guī)模的公司需要更高的智能供給，其對智能的需求超過管理100萬個外賣小哥。規(guī)模不等于復(fù)雜程度，這就如同很多動物的體重都比人類重，但不管怎么成長，智商也不會超過人類。過去的算法所能構(gòu)建的智能程度只能覆蓋類似外賣小哥的場景，而一旦超過某個智能上限，每次努力一下都會有一點進展，但一直在接近某個限度，永遠不能達到這個上限。最終結(jié)果就是一直在改善的過程中耗費了大量成本，卻始終不好用，更不符合預(yù)期目標(biāo)。盡管在AI大模型出現(xiàn)之前，某些想法的嘗試就像堂吉訶德挑戰(zhàn)風(fēng)車那般不切實際，但我們可以發(fā)現(xiàn)，在過去半個多世紀(jì)里，中外企業(yè)家們似乎在不約而同地冒著很大的風(fēng)險，有意識或無意識地朝著智能組織的方向努力前行。這內(nèi)在的原動力到底是什么呢？企業(yè)家們在追求什么從個人傳記來看，史蒂夫·喬布斯（StevenJobs）雖然極為杰出，看起來溫文爾雅，但實際上暴躁且冷酷。人們會尊重、崇拜他所取得的成績，卻并不真正地愿意與其共事。那么，究竟是什么塑造了這種特質(zhì)呢？當(dāng)你不停地用竹竿去撩撥老虎，不讓它睡覺時，它會變得暴躁；當(dāng)肉食動物總是處于生存危機時，每當(dāng)看到食物，它都會毫不猶豫地按照捕食策略出手，表現(xiàn)得極為冷酷。當(dāng)一個人每天看著投入了幾千萬元的產(chǎn)品卻毫無聲息，該產(chǎn)品的日活還快速下降，現(xiàn)金流又逐漸枯萎的時候，他就會時刻感受到生存的威脅，從而逐漸變得冷酷。然而，這樣一些歷經(jīng)風(fēng)浪的人，為什么又會集體地去加注類似數(shù)字化、無人公司這樣的方向呢？畢竟這是已經(jīng)被證明過成功率極低的領(lǐng)域。若是與缺乏投資經(jīng)驗的人探討一個投資失敗概率高達80%～90%的項目，正常人有錢也是不會投的。核心原因是這種選擇日漸變成生存問題，而不是單純的效率問題。我們可以像托馬斯·霍布斯（TomasHobbes）一樣，將公司比喻成一個執(zhí)劍的巨人，但因為內(nèi)部特質(zhì)的不同，這種巨人會千差萬別。有的會像游戲《植物大戰(zhàn)僵尸》里兇惡但總是慢悠悠的僵尸，有的則像電影《終結(jié)者》里的液態(tài)機器人T1000。相較于僵尸，液體機器人的優(yōu)勢有兩個：一是速度；二是具備足夠的柔性，哪怕只給個門縫，它也能液態(tài)化并鉆進去。這樣，即使僵尸的力氣更大，也肯定打不過液態(tài)機器人。類似地，一個公司如果陷入僵尸化狀態(tài)，那么即使力氣更大，也打不過身段柔軟、突破力足夠且響應(yīng)神速的企業(yè)。在這種情況下，無論企業(yè)的首席執(zhí)行官多么英明神武、制定了多么高明的策略，也抵不過生命特征上的劣勢，極易陷入生存危機。那么，為什么有的企業(yè)會像僵尸，有的企業(yè)會像液態(tài)機器人呢？這與信息傳導(dǎo)與反饋速度有關(guān)。當(dāng)競爭足夠激烈時，信息就會變得極為龐雜。在這個時候，企業(yè)中本應(yīng)更加有效的信息傳導(dǎo)通路往往朝著劣化的方向發(fā)展。大家都看過娛樂節(jié)目中的傳話游戲，這在企業(yè)里每天都在發(fā)生，并且由于責(zé)任、利益等因素的影響，現(xiàn)場信息的扭曲程度遠甚于傳話游戲。企業(yè)的層級越多，信息的扭曲程度越嚴(yán)重。并且此事不可改善。人類的信息處理能力和時間都是有限的，若想折疊信息的層次和細節(jié)，就必須設(shè)置層級，而一旦設(shè)置層級，就必然產(chǎn)生信息扭曲。更深層的矛盾在于，當(dāng)變化加快時，待處理信息的量級與日俱增，近乎無限。但不管你怎么設(shè)置組織結(jié)構(gòu)，它吞吐信息的量級也是有限的。反饋變慢且失真，必然導(dǎo)致行動遲緩且錯誤百出，導(dǎo)致企業(yè)日漸僵化。隨后，就會持續(xù)提升企業(yè)的運營成本。一旦擴張的邊際成本大于邊際收益，企業(yè)就無法實現(xiàn)增長，甚至難以生存。在這種情況下，舊式組織就會走入死胡同，每天口號喊得震天響，但問題卻越解決越多。帶隊的企業(yè)家會很像三個和尚挑水故事中下山挑水的小和尚，若想多挑點水，就需要更大的桶和扁擔(dān)，但自己的力氣只有那么大，桶和扁擔(dān)越重，能挑的水就越少。所以，必須有一種工具或者向智能組織方向進化，以此輔助抑制熵增。過去的信息技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，以及現(xiàn)在的AI技術(shù)，都在一定程度上扮演了這個角色。沃爾瑪、鏈家通過這種方式提升了自己的業(yè)績表現(xiàn)，谷歌、外賣則通過這種方式讓原本不可能的業(yè)務(wù)變成可能。當(dāng)這種動力與AI技術(shù)結(jié)合時，就會持續(xù)推動公司形態(tài)朝著無人公司的方向邁進，成為無人公司背后源源不斷的推動力。通過回顧過往，我們會發(fā)現(xiàn)，無人公司的實現(xiàn)實際上是一個漸進的過程。為了區(qū)分這一過程中的無人公司和最終形態(tài)的無人公司，在后文中，我們會將由算法驅(qū)動的各種程度的公司稱為“智能組織”，而將其極端值稱為“無人公司”。在下文，我們將嘗試為智能組織和無人公司提供一個更精準(zhǔn)的定義。04未來的無人公司在觀察生物進化樹時，我們經(jīng)常會看到鴨嘴獸這類獨特物種，它是哺乳動物卻卵生，外形也很像是被縫合在一起的，以至于當(dāng)年科學(xué)家第一次拿到它的標(biāo)本時，四處尋找縫合線以證明這純粹是一場惡作劇。如果把現(xiàn)在的公司類比為爬行動物，把無人公司類比為哺乳動物，那么前一章提到的各種嘗試結(jié)果基本就處于類似進化樹里鴨嘴獸的位置。每個公司其實都在不停地為自身加裝各種智能產(chǎn)品或系統(tǒng)，有時是為銷售人員配備一個AI助手；有時會將考勤方式替換成刷臉模式，有時則嘗試運用數(shù)據(jù)中臺來匯總所有的運營數(shù)據(jù)。這些過渡性產(chǎn)品并不是最終形態(tài)的無人公司，但確實體現(xiàn)了進化的方向。從現(xiàn)在看未來，往往容易只看到這些產(chǎn)品的合理性。因此，我們有必要將眼光從它們身上挪開，轉(zhuǎn)而從未來看現(xiàn)在，去探究最終形態(tài)的無人公司以及大批無人公司涌現(xiàn)后的世界到底會是什么樣的，這樣便容易發(fā)現(xiàn)當(dāng)下的缺陷和應(yīng)該前行的方向。每個公司都是“黑客帝國”搜狗創(chuàng)始人王小川在接受采訪時，曾提到自己最喜歡的科幻電影之一是《黑客帝國》。他覺得這部電影講的是一個關(guān)于空間維度的精彩故事，人們在一瞬間就能知曉世界的模樣，堪稱經(jīng)典中的經(jīng)典之作。的確，這部首映于1999年的科幻電影在很多人的心中有著無可替代的位置，包括我。它的故事非常奇詭，宏大的背景設(shè)定是當(dāng)AI統(tǒng)治世界后，人類淪為給AI提供能源的“電池”，而為了避免人類成批地死去，AI還很貼心地為人類創(chuàng)建了一個大型元宇宙，極為逼真地模擬了20世紀(jì)90年代的世界，雖然現(xiàn)實中已不知是多少年后。人類的精神接入其中后，就這樣無知無覺地生活在一個虛假的世界里，并且心甘情愿地充當(dāng)AI的“電池”。但有一部分人覺醒了，他們不甘心如此，于是故事就展開了。在電影里，AI的世界被稱為矩陣，全由代碼、模型和數(shù)據(jù)構(gòu)成，人類可以通過腦波接入登出。這個矩陣既可以對現(xiàn)實進行仿真，也可以是一個純粹虛擬的世界。在AI的世界，存在維護自身秩序的特工。這些特工專門清除覺醒的人類或破壞者，正好也被稱為Agent（AI智能體的英文是AIAgent，電影中的大反派則叫AgentSmith）。AI可以派遣機器人對現(xiàn)實進行掃描和巡視，并執(zhí)行具體任務(wù)。電影中將這部分機器人呈現(xiàn)為外形恐怖的多爪機械章魚。這些正是在向無人公司方向進化時所展示的基本特征。在進行新產(chǎn)品開發(fā)時，你可以感知得非常清楚，這與電影中的細節(jié)不一樣，但角色本質(zhì)是一樣的。無人公司通常會有一個中心，這個中心負責(zé)整個世界規(guī)則的制定和沖突的裁決（如同電影中白胡子老頭所代表的架構(gòu)師一樣）。當(dāng)然為了做到這一點，它能夠感知世界的全部信息。無人公司需要有Agent（電影中AgentSmith一類的角色）來維護自己數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)性和系統(tǒng)的正常運行。同時，無人公司需要實時感知現(xiàn)實，了解當(dāng)下正在發(fā)生什么，并及時采取行動。有了這個意象后，我們就會進一步發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有的許多互聯(lián)網(wǎng)超級應(yīng)用在很大程度上都走在這條道路上，只不過智能水平太低，需要調(diào)集大量的運營人員來輔助系統(tǒng)，以確保它能正常運行。短視頻、外賣、電商等都是如此。在AI力所不能及的地方，有運維人員在支持系統(tǒng)的平穩(wěn)運行，有客服人員在幫助用戶排查各種使用問題，有業(yè)務(wù)合作人員在洽談各種合作以擴展系統(tǒng)的版權(quán)內(nèi)容。《黑客帝國》的空間無界性落到現(xiàn)實中，正好與我們很多時候孜孜以求的指數(shù)型增長相關(guān)聯(lián)。指數(shù)型增長與10倍收入差異當(dāng)一個企業(yè)真的能夠每年實現(xiàn)業(yè)務(wù)指標(biāo)翻倍甚至更多的時候，其增長曲線會類似y=a×bx，而不是y=a+bx。所以在過去，人們往往將這種增長稱為指數(shù)型增長。無人公司帶來的關(guān)鍵變化之一，便與這種指數(shù)增長密切相關(guān)。1.指數(shù)型增長可以普及嗎這種新增長模式在手機業(yè)務(wù)的預(yù)測上曾經(jīng)“完勝”專家的預(yù)測?；氐?002年，那時專家們預(yù)測移動電話行業(yè)的年增長率平均為16%，但實際到了2004年，該行業(yè)實現(xiàn)了翻倍增長。第二年繼續(xù)預(yù)測，年增長率被調(diào)整為14%，結(jié)果還是被現(xiàn)實證明預(yù)測錯誤，該行業(yè)繼續(xù)翻倍增長。然后這個看似無聊的故事持續(xù)到2008年。每年預(yù)測都不準(zhǔn)確，而每年都翻倍增長。為什么會有指數(shù)型增長（實際上增長曲線不可能是指數(shù)曲線，但我們還是使用這個詞）呢？假設(shè)有兩個從事圍棋培訓(xùn)的機構(gòu)，其中一個基于人類老師進行教學(xué)，另一個則基于已經(jīng)達到頂尖水平的阿爾法圍棋。我們假設(shè)阿爾法圍棋的模型又進化了一點，不但能走出好棋，而且能對每一步進行解說和培訓(xùn)。這時，基于人類老師進行教學(xué)的公司進行擴張時，既要受到優(yōu)秀老師數(shù)量的限制，又要受到老師業(yè)務(wù)能力的制約。即使做出一定的口碑，也無法迅速擴張。這里的核心是如果擴張本身依賴具有特殊技能的人，那么在擴張中，一旦具備特殊技能的人數(shù)量跟不上，服務(wù)質(zhì)量也可能下降，然后其增長過程就會被打斷。企業(yè)的人員能力和成長的速度基本成正比，這就會引起線性增長。2基于阿爾法圍棋的公司則不遵循這個增長過程，在早期產(chǎn)品不成熟時，需要公司反復(fù)打磨，甚至可能不增長。一旦產(chǎn)品成熟并獲得了良好的口碑，由于供給端沒有限制，就可能會迎來爆炸性增長，這體現(xiàn)到增長曲線上，便是呈指數(shù)型增長。形象地講，一般增長的威力更像傳統(tǒng)的火藥，指數(shù)型增長的威力則更像愛因斯坦質(zhì)能方程E=mc所代表的核爆。指數(shù)增長的內(nèi)因在于可以實現(xiàn)產(chǎn)品驅(qū)動型擴張，外因則在于信息的流速和質(zhì)量。而無人公司恰恰在這兩方面都能夠為公司帶來巨大的改善效果。至于經(jīng)常提及的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，有則更好，沒有也無妨。2.你的收入可以翻10倍嗎那么，指數(shù)型增長會帶來哪些實際差異呢？能否進行指數(shù)型增長會導(dǎo)致巨大的人效差異。在一眾比較耀眼的AI初創(chuàng)公司中，Midjourney這款根據(jù)輸入文本生成圖像的AI產(chǎn)品的成績一度非常耀眼。人們之所以記得這家公司，核心原因在于它的員工只有11人（含1名創(chuàng)始人、8名研發(fā)人員、1名法務(wù)、1名財務(wù)），但其每年收入高達1億美元。這意味著平均每人一年的人效約900萬美元。這是什么概念呢？超過騰訊的10倍。騰訊2022年的收入為5545.52億元，當(dāng)年共有108436名員工，平均每人每年創(chuàng)造的收入約為511萬元。即使美元兌人民幣的匯率按1∶6來計算，Midjourney的人效也是騰訊的10倍以上。這會影響什么呢？影響每個人的收入。2022年騰訊的薪酬總額為1111.82億元。以此估算，騰訊2022年員工人均年薪為102.53萬元。而騰訊能夠付得起這個薪酬的原因，與它的平均人效密切相關(guān)。畢竟一個平均人效只有100萬元的公司，怎么可能付得起平均102.53萬元的年薪？對于Midjourney，我們不知道它真實的薪酬狀況，但理論上它的薪酬在某些年份可能是騰訊的10倍。在過去，指數(shù)增長是稀缺的，只有極少數(shù)公司能夠做到。比如，具有網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)的微信、算法驅(qū)動的搜索引擎，以及將某類產(chǎn)品做到極簡且把渠道發(fā)揮到極致的腦白金?！昂诳偷蹏笔降闹悄芙M織，將會因充分數(shù)字化和智能的深層介入而改變供給方式，進而讓每個企業(yè)都有能力跑出自己的指數(shù)增長曲線。比如，出行本來不屬于這樣的領(lǐng)域，但自算法驅(qū)動類的打車公司介入后，游戲規(guī)則發(fā)生了巨大變化，與只有線下出租公司時大不相同。這些公司因此具備了指數(shù)增長的潛力。這類無人駕駛出行服務(wù)公司一旦技術(shù)過關(guān)，也必定能夠跑出指數(shù)增長曲線。指數(shù)增長并不都是好事，其另一面是指數(shù)型衰落。指數(shù)型增長必然會帶來指數(shù)型差距，一旦這種差距產(chǎn)生，往往難以追趕。對成功者而言是指數(shù)型增長，對失敗者而言必然是指數(shù)型衰落。兩個處于相同領(lǐng)域的企業(yè)，一個是指數(shù)曲線增長，另一個是線性增長，會產(chǎn)生什么樣的結(jié)果呢？后者會很快失去競爭資格，迅速走向失敗。假設(shè)二者都以智能為根基重塑了組織形態(tài)，都具備了指數(shù)增長的能力，那么在競爭時又會遵循什么樣的規(guī)則呢？競爭對決智能高者勝《孫子兵法》中這樣定義“勢”和“形”：轉(zhuǎn)圓石于千仞之山者，勢也。決積水于千仞之溪者，形也。隨后，“勢”和“形”在圍棋中也成了比較常用的概念。沒有這兩個概念，人類棋手估計都不知道怎么下圍棋了。但阿爾法圍棋是不懂得“勢”和“形”的，它相當(dāng)于重新理解了圍棋，并成功戰(zhàn)勝人類高手。這說明了一個問題：在某些情形下，折疊信息并進行“勢”和“形”這類依賴直覺的模糊判斷，其效果不如精準(zhǔn)地“算”。在生活中，我們會感嘆：“人生得一知己足矣，斯世當(dāng)以同懷視之?！笨膳c此同時，我們卻發(fā)現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)的推薦算法越來越了解我們的喜好。那么，在抖音這類平臺的背后，誰才是你的知己呢？這是兩種情景的轉(zhuǎn)置：一種是將類似“勢”和“形”的戰(zhàn)略問題轉(zhuǎn)置為智能視角去重新理解圍棋；另一種是將心靈問題轉(zhuǎn)置為智能視角下的行為特征，并且成果顯著。實際上，在智能視角下既沒有“勢”和“形”，也沒有心靈。如果說核心的競爭要素都可以被轉(zhuǎn)置，那么最終規(guī)則會變得比較簡單，信息越充分，競爭就越激烈，未來公司的競爭越發(fā)會回到一個基本常識：在競爭對決中，智能高者勝。在進化過程中，當(dāng)覺醒的人類與獅子、老虎等競爭時，不管獅子和老虎多么兇猛，不管它們的嗅覺、反應(yīng)速度、力量要超過人類多少倍，它們最終也會失敗。正是智能的優(yōu)勢讓人類在競爭中脫穎而出。智能組織會越來越像生命體，它們之間的競爭也會越來越遵循生命體的基礎(chǔ)規(guī)則。在互聯(lián)網(wǎng)時代，搜索和個性化推薦相關(guān)產(chǎn)品已經(jīng)反復(fù)驗證了這條規(guī)則。大歸并與新圖景每個公司都可能變成像《黑客帝國》里的矩陣一樣強大，能夠走出自己的指數(shù)曲線。在競爭中，智能高者勝，那么這會引發(fā)什么樣的市場景象呢？1.開場就火力全開在過去，如果你在蘇州開了一家百貨商店，我在鐵嶺開了一家，那么咱們之間沒有任何競爭關(guān)系。到了互聯(lián)網(wǎng)時代，就行不通了。你開展團購業(yè)務(wù)，我也做團購業(yè)務(wù)，只要開張營業(yè)，我們就是友商或競爭對手，與你位于哪個城市沒有關(guān)系?；ヂ?lián)網(wǎng)消除了空間阻隔，形成了統(tǒng)一的市場。結(jié)果就是硝煙過后，在很短的時間內(nèi)團購行業(yè)經(jīng)歷大混戰(zhàn)，最終只剩下幾家公司仍在從事團購業(yè)務(wù)；一眾打車公司，也只剩下我們主要還在使用的幾個。到了AI階段，競爭將變得更加激烈。在團購領(lǐng)域，競爭是逐步升級的，從較小金額的補貼演變?yōu)楦蠼痤~的補貼。而在AI領(lǐng)域，競爭從一開始就是最大資源投入的全面對抗。想象一下，我們生活在一個AI高度發(fā)達、市場超級統(tǒng)一、無人公司已經(jīng)十分普及的時代，這時人類仍然是世界的中心，世界也足夠富裕，所以零售服務(wù)業(yè)非常發(fā)達。我們想要開辦一家類似7–ELEVEn的便利店。在傳統(tǒng)模式下，這需要進行選址、招聘店長等一系列相對比較長的流程，流程中的每個決策都要遵守公司的既有規(guī)定?，F(xiàn)在，我們切換到無人公司的視角。無人公司中只有權(quán)限設(shè)置、角色分工，沒有人類那種為了權(quán)力制衡和責(zé)任清晰而設(shè)置的層層審批流程。所以，代表公司進行決策的AI會同時掃描整個目標(biāo)區(qū)域，只要給這個AI輸入的數(shù)據(jù)足夠充分，就不會是逐個進行決策，而是在很短的時間內(nèi)就選出成百上千個適合開辦便利店的地址。在現(xiàn)實中，為穩(wěn)妥起見，大概率在是否分批次、每批次開辦多少的環(huán)節(jié)會有人介入進行復(fù)核，以控制風(fēng)險。這會拖慢一點節(jié)奏但不是大問題，因為決策所依賴的事實和數(shù)據(jù)是清晰的，需要判斷是否能承擔(dān)對應(yīng)層級的風(fēng)險。隨后也無須逐一開辦，假如審批和資質(zhì)可以變成AI之間的對接，那么從審批到租賃，再到裝修，便都可以由AI在后臺驅(qū)動完成。只要資金足夠，那么想同時開多少家就開多少家。無人公司（便利店）由無人公司（裝修、設(shè)計等）完成前期的準(zhǔn)備工作。此后的選品、開業(yè)、調(diào)整品類的最小存貨單位等環(huán)節(jié)也都可以在AI驅(qū)動下完成，無須招募店長、店員。有可能某些店選址不準(zhǔn)，就迅速予以淘汰，再根據(jù)現(xiàn)金流情況繼續(xù)開