自2022年底OpenAI公司推出ChatGPT以來，生成式人工智能技術的發展速度之快，可謂是人間一天， AI十年。根據麥肯錫全球研究院的調研，盡管生成式人工智能（Generative AI,下稱GenAI）剛剛公開可用，但使用這些工具的情況已非常普遍。75%的受訪者預計GenAI將在未來三年內對其行業競爭造成顛覆性的改變，40%的組織機構預計將在AI領域進行更多投資；28%的企業已將其列入董事會議程。毫無疑問，一場新的生產力革命即將席卷全球。
什么是生成式人工智能？為什么它在今天爆發了如此大的關注？
事實上，計算機科學家們從上個世紀開始就在研究如何讓機器具備人類智能，以及如何通過不同的方法去模擬從簡單到復雜的生物大腦。過去的一些AI模型，例如CNN和RNN等，可以理解為只是具有不同特點的仿生腦。ChatGPT也是其中的一個分支，因為其超大的規模涌現出了過往其他人工大腦所不具備的能力，成為了AI發展史上的里程碑。在過去的七十年里，人工智能的能力已經取得了長足的進步?？梢灶A見，生成式人工智能將會演進出一些新的物種，包括經濟學意義上的新的數字化勞動力。
那么，數字化勞動力和傳統勞動力有何區別？
傳統勞動力也就是我們人類，是指具有可塑性的生物神經網絡，通過閱讀、學習、經歷建構對世界的理解，接受特定領域或崗位的專業培訓，滿足經濟活動需求。數字化勞動力也就是前文提及的人工大腦，是指模仿生物神經網絡的人工神經網絡，學習承載人類文明的互聯網數據，學習符合人類偏好的特定領域的任務數據，來形成人工大腦對世界的理解，并產生經濟價值。
據世界銀行統計，縱觀過去2000多年的全球GDP數據，第一次工業革命（18世紀60年代）之后，世界經濟出現了一個非常明顯的拐點，進入了快速增長期。隨后的第二次工業革命（19世紀下半葉到20世紀初）、科技革命（20世紀后半期以生物技術、航天科技為代表）、信息技術革命（21世紀），不斷發展的新技術大幅提升了單位勞動力能產出的經濟價值，進一步推動了經濟的指數級增長。
可以說，人類的經濟史，就是半部科技史。那么，AI會帶來哪些改變呢？
如果說，工業革命加速了體力工作的自動化，那么，智能革命則將加速知識/信息工作的自動化。過去，受限于技術基礎和數據量，AI發展一度受到掣肘，雖然宣傳鋪天蓋地，實際效果卻不盡如人意。
2011年至今，隨著互聯網的普及，人們每天創造的數據量爆炸式增長，以及機器學習、深度學習等新興技術的發展，人工智能在語音識別、圖像識別、自然語言處理、機器人、自動駕駛等領域取得了突破性的進展。
越來越多的企業和創業公司看中了AI技術的潛在商業價值，開始通過投資和研發推動AI的發展。以自動駕駛技術為例，越來越多的車企、科技公司紛紛進入這一領域，推動了計算機視覺、傳感器等領域的快速成長。
科學界普遍認同2040年將會實現通用人工智能(Artificial General Intelligence, AGI)，屆時，AI將會滲透人類生活的方方面面。高盛公司預測，基于GenAI的出現，美國四分之一的工作崗位將有可能被AI取代。而比GenAI更強大的AGI一旦成為現實，大概率將會承擔更廣泛的智力勞動。
據麥肯錫《生成式人工智能的經濟潛力：下一個生產力前沿》報告，自2023年GenAI取得了突破性進展后，幾乎所有行業都會受到GenAI的影響。如圖所示，比較了不同職業類別中GenAI的自動化潛力（占總數的百分比）。淺藍色表示在GenAI之前該職業的自動化比例，深藍色表示GenAI之后，兩者數值相差越大，代表這一行業受影響越大?？梢钥吹?，首當其沖的就是教育與培訓行業。
教培行業因其知識密集型、專家授課型的特色，壁壘相對較高。但GenAI的出現填平了知識的鴻溝，并且，GenAI比人類擁有更快速、更龐大、7x24h不知疲倦的學習方式，成為一位人人觸手可得的「超級專家」。
同時，未來隨著新技術成本的下降，人工智能普及，過去教育資源不足的痛點有機會被解決，個性化的教學也將得以實現。
對于各行各業而言，GenAI的影響都是巨大的。OpenAI公司研究了美國超過 1000 個職業發現，80%的工作可以融入GenAI技術和能力。這將會深刻改變職場和工作本身。
工作重塑：我們必須要面對的是，一些工作崗位將被取代或減少，一些傳統行業和職業可能衰退（比如客服、電話營銷員、翻譯等），而新興行業和專業則出現增長（比如prompt engineer）。當然，更多的崗位會趨于人機融合。以招聘為例，過去企業招聘從內部調研、信息分發到面試候選人，所需的成本巨大。未來，GenAI可以幫助你快速制定崗位要求、篩選資料、輔助面試，它甚至能夠做到比HR和用人部門更清楚崗位所需的知識和能力要求，從而做出最全面的分析。而招聘人員的角色則轉換成審查員，確定最終結果，以及不會被AI所欺騙。從歷史縱深來看，技術的進步釋放了人的勞動力，帶動生產效率的提升，也會讓各方面的管理工作更上層樓。
能力重塑：HR則必須思考，崗位的在職人員是否仍然勝任，如何提前部署文化認同和大規模的技能轉型。另一方面，當GenAI將人力從重復性、繁瑣的行政性事務中解放出來之后，人類的軟技能的重要性則日益彰顯。當信息的獲取變得無比平權，專家角色就顯得不再那么重要，管理者需要為開放的對話創造環境，讓團隊建立共識，并能夠從人與人的協作，轉變為人機協作等。
組織重塑：如同歷史上的每一次技術革命，對組織的影響都是巨大的。不僅商業模式和戰略邏輯要發生改變，管理模式也要改變。流程和績效是過去工業時代的產物，而在智能商業時代，創造力更重要。當GenAI自動化許多重復性、繁瑣的任務，釋放人力之后，如何由內激發員工的使命感、自驅力，從而創造出更具創新性和價值的成果，是組織的升級議題。
早在1989年，英國著名管理學家查爾斯·韓迪就在《不講理的時代》一書中，清晰描述了未來組織成功的公式：I3=AV（Added Value）。其中I指人和機器的智力（Intelligence）、信息資訊（Information）和創意想法（Ideas）。也就是說一個組織要成功，必須擁有：高智力的人才、有智能的機器、海量數據以及源源不斷的有創造力的想法。
面對如此巨大的變革，你需要做的是，讓AI為你工作，而不是取代你。
DDI基于600,000 名英躍學員累積的學習數據洞察發布「人才發展數據賦能啟示錄」。不僅回顧了數字化學習的歷程和現狀，更探析了中基層領導者的能力表現和學習偏好。除了數據發現外，在每個章節，我們也就發現和對應的建議進行了凝練與總結，形成了有針對性的「思考與啟示」，以幫助組織在中基層領導者的發展實踐中，將這份報告中的洞察轉化為切實可行的短期或長期人才策略。立即下載報告
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