微軟CEO 萨提亚·纳德拉寫的文章，

微軟CEO 薩提亞納德拉寫的文章，
這種文章才是值得讀的，不要去看中推大部分 AI 寫的。

薩提亞：

我一直在思考公司在人工智能驅動的經濟環境下的未來發展方向。

這次轉型與以往任何平台變革都截然不同。過去，我們利用數字系統來提升人力資本。而現在，我們首次能夠在人與數字系統之間建立真正的認知閉環。這令人耳目一新，因為它徹底改變了我們對企業內部工作的理解。

關鍵不在於某些數字工具或系統及其使用，而在於在人工智能模型可以不斷吸收人類和組織的專業知識並將其商品化的世界中，組織如何繼續學習、構建知識產權、實現差異化並蓬勃發展。

每家公司都必須構建我所謂的人力資本和代幣資本。人力資本包括員工的知識、判斷力、人脈關係、創造力和模式識別能力，而代幣資本則是公司構建和擁有的人工智能能力。

重要的是，隨著代幣資本的增長，人力資本的價值並不會降低，只會增加！我相信人的主動性將是代幣資本增長的驅動力。人類會設定遠大的目標，將不同領域的信息聯繫起來，建立人脈關係，並識別出最重要的模式。如果沒有人的引導，計算機就會原地打轉。 這意味著真正的機遇不在於選擇最佳模型，而在於構建一個基於模型的學習循環，使人力資本和代幣資本能夠複利增長。你可以外包一項任務，甚至一份工作，但你永遠無法外包學習。企業的未來在於能否在人員和人工智能之間複利增長這種學習成果。

這需要一種全新的架構方法，讓每個企業都能構建隨著時間推移不斷改進的智能系統，同時又能保持對其知識產權的控制權。企業應該能夠在不丟失其學習系統中內置的“公司資深人士”專業知識的情況下，替換掉現有的“通用”模型。這將是未來時代對企業控制權和自主權的關鍵“考驗”。

企業需要將自身的工作流程、領域知識和積累的判斷轉化為人工智能系統，並使其在每次使用中不斷改進。私有評估應能捕捉模型是否真正針對對業務至關重要的結果（而不僅僅是外部基準！）進行了改進。私有強化學習環境應允許模型基於組織內部的真實數據不斷成長。其知識庫使機構記憶可查詢，並提高了令牌的使用效率。

這個循環將成為公司新的知識產權。我把它比作一台爬山機器。與大多數資產不同，它具有複利效應。每一次工作流程的改進都會產生更好的訓練信號，從而加速公司獨有的隱性知識的積累。那些早期構建這一循環的公司將擁有難以複製的優勢，無論其擁有何種新的單一模型能力。

我們最不希望看到的就是，所有行業、所有公司都將價值拱手讓給少數幾個攫取一切的模型。如果所有價值都集中在少數幾個模型手中，政治經濟體系絕對無法容忍。社會絕不會允許人工智能的未來掏空整個行業。

想想全球化第一階段發生了什麼，外包掏空了整個工業經濟體。表面上看，GDP數據看起來不錯，但產業轉移是真實存在的，其後果至今仍在顯現。我們絕不能讓這種模式重演到人工智能時代，讓少數人工智能系統攫取所有經濟利益，而整個行業卻眼睜睜地看著自己的知識被商品化，最終被徹底摧毀。

我認為，我們的首要任務必須是構建一個前沿生態系統，而不僅僅是一個前沿模型，這樣價值才能廣泛地流遍每家公司、每個行業和每個國家。在這個生態系統中，每個組織都能擁有編碼其機構知識的學習循環，從而不斷積累其人力資本和代幣資本。

我從小就秉持著這樣的理念：平台能夠創造比平台本身所能提供的價值更大的額外價值，而且每家公司都可以不斷創新，創造屬於自己的價值。

當這種情況發生時，企業不僅能為自身創造價值，還能為周邊經濟創造價值。員工的專業知識將得到提升，他們的判斷力將融入到可複製、可擴展的系統中，而企業和周邊社區也將從中受益。

這就是企業如何為自身和更廣泛的經濟創造價值的方式。而這正是我們應該共同構建的穩定平衡。