安可咨询全球总裁郭逸文:AI消灭工作还是创造工作?这个提问本身就错了
专题:2026第十七届夏季达沃斯论坛
6月23日至25日,世界经济论坛第十七届新领军者年会(夏季达沃斯论坛)在海滨城市辽宁大连举行。论坛期间,安可咨询(APCO Worldwide)全球总裁Evan Kraus(郭逸文)对话新浪财经。
安可咨询早在2018年便率先成立人工智能沟通实验室,郭逸文在对话中谈到了AI在咨询行业及更广泛领域的角色演变。他指出,AI的真正价值在于“消除任务”而非“取代人类”,通过释放生产力,让从业者回归创意、同理心与战略洞察等人类核心优势;同时他强调,AI的预测能力虽强,但必须与人类的想象力及前瞻性思维结合,才能驾驭不确定性。
以下为对话实录:
新浪财经:安可咨询早在2018年就成立了人工智能沟通实验室,当时尚在生成式AI爆发之前。当时是什么让您看到了AI在咨询行业的潜力?那些早期实验中,有哪些意料之外的收获?
郭逸文:我们一直非常相信AI的潜力。生成式AI相对较新,但人工智能已经存在了约70年。AI的能力是模式匹配和数据分析,这是在大语言模型出现之前,最早显现出来的应用场景。
作为咨询顾问,我们必须理解客户或公司各类利益相关方的各类信号。就像医学上,要从细胞中发现信息来预测疾病一样,我们也需要从数据中找到信号,帮助客户识别风险和机遇,只是数据本身略有不同。
我们主要任务的是感知正在发生的事情,在这个过程中,AI可以提供很大帮助,它更高效,还能让我们看到人眼无法看到的东西。
这是我们建立人工智能沟通实验室的初衷。后来大语言模型和生成式AI技术出现了,应用范围不断扩大,我们的工作也加速了。
让我意料之外的是,AI做模式匹配的能力是有极限的。尽管AI非常强大,当你第一次使用它为你创作内容时会觉得它很神奇,但它总是在回顾过去,始终依赖既成事实与既有经验中的模式。正因为如此,它天然更趋向于通用化。而在我们这一行,如果只依赖回顾过去来展望未来,无疑是危险的,我们必须展望未来,必须预测可能发生的事情,回顾过去固然重要,但不是全部。
因此,我们必须将人类的想象力、理解力和经验,与这些模式结合起来。我们对我们的专家进行思维导图建模,试图弄清楚他们是如何思考的、如何做出预测、如何解读正在发生的事情。继而将这些成果编程为与大语言模型协同的智能体,赋予它们前瞻性,而不仅仅是“后见之明”。
新浪财经:您如何看待AI在预测领域的应用?您认为它能收集足够的数据,给我们最佳或正确的答案?
郭逸文:我认为目前的表现挺好的,因为关键在于对数据的解读。意料之外的事件固然存在,但世界上发生的很多事情,其实都是可以预测的。如果你审视历史和当前局势,结合专业判断去推演可能的走向,预测便有可能。
我们的系统现已具备预测能力,虽非百分之百准确,却能明确标注可信度高低,区分可能发生的事件。同时,我们还能越来越清晰地预判趋势在不同地域或利益群体间的迁移。这极大增强了我们的工作优势,使决策与行动更为精准有效。
新浪财经:正值世界杯赛季,大家也很关注哪支球队拔得头筹。几年前有章鱼保罗来预测冠军,您怎么看AI在预测世界杯冠军方面的能力?
郭逸文:我可以非常肯定地告诉您,AI肯定会比章鱼保罗更准确。章鱼在水箱里游泳预测,更多是一种娱乐。
就算没有AI,体育领域的数据应用也已今非昔比——球员佩戴追踪器,个人表现、控球率、传球成功率、疲劳度等一切皆可测量。汇总这些信息,便能做出概率性预测,判断谁更有可能获胜,例如某队胜率为92%,某队胜率为16%。
但AI无法预见的,也是任何人都无法必然预见的。比如,你可以预测战术、模式和某支球队的优势,但是梅西在比赛中会不会摔断腿,球员射门后球击中门柱弹进或弹出,这就很难预测了。所以,完美并不存在。
然而,对于商业、政府等领域的决策者而言,规划时总希望确定未来,但现实是不可能。关键是在相对风险和机遇中权衡,以最大化成功概率。数据越精确可靠,决策越可能正确。但数据之外,还需人类的直觉、创新与愿景——因为当所有人看到相同模式时,遵循模式便无优势可言。真正的创新者会在理解预测的基础上,敢于做出不同的选择,源于独特的感知或愿景。这正是创造力、创新与人类价值的所在,也是企业成功之道。
新浪财经:您认为AI在哪些领域能够进行精准预测、创造价值?
郭逸文:凡是数据密集型的领域,无论是科学发明、医学研发等,都是最先受益的。制药领域,模式匹配与数据分析显著加速药物研发;网络安全领域也是如此,网络犯罪分子日益擅长模式模仿,网络安全防御者也必须用同样的技术来应对。金融市场上也是如此,各种股票交易系统和金融系统基于海量数据(14.720, -0.59, -3.85%)运行并做出预测。
很多数据密集型行业正在充分利用各类计算解决方案,而AI将其提升到了一个全新的高度。以往顶尖员工需耗费大量时间处理、理解数据,如今AI可代劳,人类得以真正聚焦思考、想象与创造,这也正是创新的源泉。
新浪财经:记得去年参加夏季达沃斯时,大家还在谈论生成式AI,但今年更多人谈论AI智能体和小龙虾(OpenClaw)。您自己使用AI智能体吗?您会用AI智能体做什么?
郭逸文:以我们行业为例,我个人使用AI的方式可分为三个层次。
最底层是围绕生产力的,也就是处理那些耗时但价值不高的任务。数据显示,人们60%的工作属于“关于工作的辅助性工作”:电话、邮件、会议、沟通协调等。如果能让这些更高效,就能腾出时间做更有价值的事。开放调用和智能体自动化可以接管重复性任务,让生成式AI变得更为高效。
第二层是洞察力,不仅更快地完成已有工作,还能获得新的洞察、预测和机遇。例如药物发现,过去需处理海量数据、反复实验,周期数月甚至数年;如今可通过合成患者群体建模模拟,缩短至几分钟,大幅提速。
我听说过一位放射科医生的事。当放射科医生看扫描图像时,一位非常聪明的医生可以看到你有没有肿瘤。但如果你没有肿瘤,他们就看不到肿瘤。AI可以在图像上以更深的精度分析,因为它在处理数据方面比我们的眼睛和大脑更出色。可以深入到几乎细胞层面,识别出不规则的细胞,在肿瘤形成之前就告诉医生癌症正在到来,医生可以更早介入——这在以前是不可能的。这不是效率的问题,这是计算机处理更多数据、更深入分析所带来的全新层次的洞察。
最后一层个性化,将这一切以更优的方式打包呈现,让人类与AI的协作更顺畅,让人类能发挥到最高潜能。这正是安可咨询目前通过思维导图建模人员、展望未来所做的尝试。这可能是下一个需要发生的重大突破。
新浪财经:您谈到了AI的生产力。AI比人类生产力高得多,人类需要休息、需要睡觉,AI仍然可以持续工作。在像咨询这样的智力密集型行业,您认为AI会产生怎样的影响?从业者或业内公司应该如何为AI日益增长的生产力做准备?
郭逸文:这是个很好的问题。让我稍微质疑一下问题的前提。我认为AI在某些事情上效率高得多,但在其他事情上远不如人类。愿景、目标、构思和同理心——这些是使我们成为人类的特质,那些帮助我们憧憬、创造和发现的,是AI不如人类的地方,至少今天是这样,可能很长一段时间内都是如此。AI可以帮助你探索想法、生成你正在思考的内容,但即使你用AI写故事、写歌、做视频或电影,你在给它提示词——这是你的想法,AI返回一些东西,你再做出反应,双方互动,各展所长。
咨询行业中,很多人讨论AI是消灭工作还是创造工作,我认为这个问题问错了。答案应该是:AI消除的是任务,解放的是工作。它消除的是那些非人化的、更机械化的任务。计算机在处理机械化任务方面做得更好,正如工厂里制造汽车的机器人(15.860, -0.37, -2.28%),它不会累、非常精确、也不会因为人性因素而犯错。但梦想拥有汽车、定义其外观与体验的,始终是人类。
咨询行业亦然,大量事务性任务可交由AI,但创造力、创新力、洞察力仍需人类,完美搭配是技术与人的结合。
当我们把一个人60%的“辅助性工作”拿掉后,释放出的时间如何重新利用,取决于我们的选择。明智的做法是将其引导至最初吸引人们入行的核心价值上——解放他们,使其发挥最高潜能。资深员工也可以更好地指导新人,组织也将在长期发展中更强大、更具韧性。
新浪财经:咨询行业中对失业的担忧真实存在吗?如果是,他们应该如何自我迭代?
郭逸文:首先,需要拥抱技术,而不是抗拒它。最能适应未来的人,正是理解并践行这一点的人。他们拥抱技术、善用技术,同时坚守那些技术无法替代的部分,把时间和精力投入其中。
在咨询业,我更希望我们的员工走出去,与客户建立信任、了解外部环境,从而给出更优建议和解读,而不是把时间浪费在与机器竞争、做那些本不如机器擅长的事情上。这既是心态问题,也是主动熟悉技术的问题,更是回归人类自身、与我们工作意义对话的问题。
新浪财经:如果他们不具备这种能力呢?
郭逸文:每个人都有能力成为“人”,也都能学会使用技术。我们都在用手机、用相机,这些曾经都不存在。人总能适应,只是快慢不同。关键是要发现自身独特之处,并把它融入工作。
以银行业为例。ATM 机问世之初,人人都在喊柜员要失业了,因为存取款不再需要人工。事实呢?网点柜员确实从平均20人减至13人,那7个岗位似乎消失了。但银行并未停留在削减成本上,而是重新定义了他们的工作内容,柜员不再只处理交易,转而运用人际技能:与客户交谈、提供建议、传递同理心、建立信任、培养客户忠诚度,这些是机器无法替代的。与此同时,运营效率提升带来的利润,银行并未尽数套现,而是用于开设新网点,创造更多高附加值的客户服务岗位。最终,银行业总就业人数不仅未减,反而有所增加——即便人们使用机器,仍渴望人与人之间的接触与温度。
咨询业也类似。如果我们能培养员工成为有同理心的战略顾问,就像医生那样,他们不想伏案填表,不想盯着化验单,而是希望面对病人。那么AI便可代劳这些事务性工作,使医生得以更从容地陪伴患者,或增加接诊量,或深化每次交流。这恰是人们真正向往的工作本质。
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责任编辑:李思阳
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