专栏 | 叶强:数字经济时代的创新与人才培养
2024年06月24日
【编者按】2022年底以来,生成式人工智能成为全球最火热的话题之一。作为本轮科技革命标志性成果,为创新和教育人才培养改革提供了一次开辟新赛道、塑造新动能的契机。数字经济时代的发展动力是什么?以ChatGPT为代表的人工智能技术将带来哪些社会问题?数字经济时代的企业管理和人才培养应该如何直面技术创新的冲击?
《数字经济发展与治理》第2辑共刊发了国内外29位学者的14篇文章,这些文章聚焦数字经济领域的前沿问题,结合国内外相关学者的最新研究成果,为数字经济治理、数字经济时代经济和管理学科建设,以及数据要素市场的理论与实践等方面,提供了可供借鉴的理论和实践分析。
近日,由中信出版社出版的《数字经济发展与治理》第2辑刊发了中国科学技术大学讲席教授,管理学院执行院长、科技商学院执行院长、国际金融研究院院长叶强署名文章《数字经济时代的创新与人才培养》,在“数字时代的新特点与经济和管理学科建设”栏目中,叶强提出创新是数字经济时代增长和发展的动力源,而管理则是数字经济时代增长和发展的推进剂,并分享了对如何培养顺应时代要求的高素质拔尖创新人才的一些思考。
“科技商业观察”栏目第3期全文刊发《数字经济时代的创新与人才培养》,以飨读者。
社会发展的需要是人才培养的根本出发点。习近平总书记在中央人才工作会议上强调,人才工作要“坚持面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国 家重大需求、面向人民生命健康”。本文从ChatGPT(聊天生成预训练转换器) 所代表的大模型的发展对人才培养的冲击切入,在总结数字经济时代创新的四个层次的基础上,结合能源领域和平台经济的实践案例,提出创新是数字经济时代增长和发展的动力源,而管理则是数字经济时代增长和发展的推进剂。最后,是对如何培养顺应时代要求的高素质拔尖创新人才的一些思考。
一、以ChatGPT为代表的人工智能技术发展下的社会问题
2022年11月30日,OpenAI公司推出ChatGPT,引发了全世界热烈关注,其在Google Trends上的热度数月不减, 一度成为大家最感兴趣的话题之一。2023年3月14日OpenAI继续推出支持多模态的GPT-4, 并在同月23日开放第一批基于GPT-4的插件,使GPT能够广泛地融入各类应用场景。对于这样一项技术,以比尔·盖茨和黄仁勋等为代表的大多数人都认为这是一个革命性的变化,但是也有人认为这只是普通的算法进步,称不上革命性的变化。
由此,想起20多年前我在哈尔滨工业大学学习人工智能课程时的情形。我记得王义和老师讲到了图灵测试,在我那时候的认知里,这一天遥不可及,感觉我们这一代是看不到机器通过图灵测试的时刻了。但今天以GPT为代表的预训练大模型让我们看到图灵测试这座人工智能发展的里程碑似乎已触手可及,人工智能在特定能力方面已经发展到可以与人类相媲美的程度。尽管目前的技术还存在各种缺陷和不足,在很多方面表现不如人类,但GPT所呈现的能力和潜力让我们觉得惊喜,它极大地拓展了我们对未来人类社会的想象空间。同时,以GPT为代表的预训练大模型和其他人工智能技术的快速发展和场景化应用的不断推进,可能会带来人类社会生产方式和组织方式的巨大变革,这也引发了我们对于技术进步和人才培养等一系列社会问题的思考。
如果不考虑人为控制,人工智能迭代速度完全可以超越人类的进化速度。从人类自然进化的过程看,从猿到人的进化过程中脑容量和脑神经元数目的量变带来了人类智力的质变。目前人类的脑细胞稳定在140亿到150亿个,并且在相当长的一段时间内难以有很大提升。而GPT-3据称有1750亿个参数,经过不到两年的时间迭代到大约有5000亿到1万亿个参数的GPT-4 。在这样的参数量级上,预训练大模型已经展现出令人惊叹的、特定方面可以与人类相提并论的能力。我们可以预见,拥有2万亿、100万亿甚至更为巨大参数规模的大模型指日可待。目前关于人工智能“智能程度”的认知尚且可以比照生物进化中脑容量和神经元数量增长带来的智力增长来理解,而未来参数量级更进一步的指数型增长,可能会突破我们关于智能的认知天花板。未来的人工智能可能会拥有不可预知的潜力和能力。
迅速迭代的大模型等人工智能技术及其代表的未来,已经开始重塑当下社会对人才的需求,并将快速、全面地改变人才格局和长久以来我们对人才培养的认识。2023年3月17日,OpenAI联合其他研究单位共同发表了关于大语言模型 (LLM) 技术如何影响不同工作岗位的研究结果。该研究发现 在大约1000类工作岗位中,绝大多数的岗位都将受到大语言模型技术的影响。以美国为例,80%以上的岗位受到的影响程度超过10%,有19%的岗位受到的影响程度超过50%。其中撰写文字和编程相关工作所受的冲击最大,而对科学性和批判性思维要求高的行业,目前受到的影响似乎最小。这项研究从大语言模型对工作岗位的影响这一切入口让我们窥见人工智能对劳动力市场的巨大冲击。如何理解和应对这种冲击,成为摆在整个人类社会面前的一个问题。
对技术冲击的有效应对有赖于对技术进步的辩证理解。有观点认为 ChatGPT相关技术的出现和发展是一个典型的科林格里奇困境 (Collingridge's Dilemma),过早干预可能导致发展不足,难以产生颠覆性的技术进步。但当颠覆性技术已经成为社会的一部分时,则有可能已经无法干预其发展。在机会和威胁并存的情况下,我更愿意相信人工智能的发展将会造福人类。人与人工智能相比,人工智能各方面的能力都有可能超过人,但二者最大的区别是:人工智能是人创造的,人不是人工智能创造的。人与人工智能的关系始终是人与技术的关系,而不是人与比人更为进化的生物物种的关系。回顾人类社会的发展,每一次颠覆性技术的产生和发展,比如汽车和核能等,都同时伴随着相当一部分人感知到巨大的职业威胁,但在人类共同的尝试和努力下,一系列适应人和技术的规范制度,如交通规则和核安全条约等应运而生,最终都使得颠覆性技术成为造福人类的巨大社会进步。基于这样的历史经验, ChatGPT等新技术大概率也是如此。这一想法也与高盛的一项研究不谋而合,该研究也认为 ChatGPT这类人工智能技术的出现将会提高劳动生产率,带来全球经济增长的 新动力。我们有理由相信,如果我们能够形成对技术发展的合理认知和有效应对,完全可以让当前的技术变革一如既往地服务于人类福祉。
二 、数字经济时代的发展动力
创新是数字经济时代增长和发展的动力源
数字经济相关产业已成为国民经济发展的重要引擎。2022年,我国数字经济规模首次突破50万亿元人民币,数字经济占GDP的比重相当于第二产业占国民经济的比重,达到41.5%。在2016年G20杭州峰会上,数字经济首次被列为G20 创新增长蓝图中的一项重要议题,并提出《二十国集团数字经济发展与合作倡议》。在该倡议中,创新被列为七大原则之首。由此可见,创新已成为数字经济时代驱动经济发展的基础要素。
以ChatGPT 等大模型技术为代表,数字经济时代的创新多以信息技术和产品作为表现形式。但是,在数字经济时代要理解创新,仅考虑技术和产品层面是远远不够的。实际上,数字经济时代的技术创新往往伴随着新的商业模式,如我们耳熟能详的平台经济、碳汇经济、金融科技等;新的商业模式背后是由数据驱动等新的决策模式支撑的;新的决策模式则来源于顶层的思维模式创新。技术上的突破和成功并不一定代表商业模式的成功,而成功的商业模式背后一定是有效的决策模式和创新的思维模式。可以说,是否具有适应甚至引领时代发展潮流的发展理念和思考方式是决定数字经济时代创新活动成败的底层逻辑。图1自下而上呈现的四个层次由表及里地把握了数字经济时代下创新的实际内涵。
管理是数字经济时代增长和发展的推进剂
技术无法替代正确的管理方法和思维方式。合理有效的管理方法和管理理念能够快速推进新技术和新产品的产业化应用,形成规模化的社会经济效益。不能适应时代发展和市场特征的管理方法和管理理念则无法为新技术的大规模应用提供助力,导致新技术停留在指标层面,无法形成社会效益。而数字经济时代平台化组织的特征则会加速对新技术和新产品的筛选,因此管理对于新技术的推进作用就显得更为突出。
以数字风电的产业落地为例,传统的风力发电机检修维护工作往往是时间驱动的定期检修模式,这种模式效率不高,既可能出现没到检修期就发生故障的情况,也可能出现对工作状况较好的风机进行停机检修的情况。国家能源投资集团有限责任公司云南风力发电系统于2019年开始采用数字风电技术,通过数字技术从风力发电机获取高频、高密度的流数据进行实时分析和安全监控。这项技术使其对风机的检修管理模式变成事件驱动型的新模式,如果数据中没有给出需要检修的事件信号,风机就不必停机检修。数字化的新管理模式在更好地保证系统安全的同时,增加了发电机的发电时长,从而大幅提升风机的累计发电量。技术变革配合具有适应性的管理新模式可以立竿见影地提升发电企业的利润。
在这个方面, 一个不太成功的案例是美国的房地产中介平台Zillow公司。该公司是美国最大的在线不动产交易平台,开发出准确度极高的房产估值模型,并在该模型和海量真实交易数据的基础上开发了基于人工智能算法的房产投资业务Zillow Offers。该业务主要通过预测房屋几个月后的价格,从卖家手里收购房子,然后由Zillow装修维护后再卖出以实现收益。这项看似非常成功的技术却以Zillow Offers上线两年就关停收场。该项目失败的主要原因是商业模式上的缺陷。这套算法的落地应用没有考虑到房主报价时隐瞒信息的问题,以及收到Zillow Offers报价的房主只有认为报价比实际价值有利时才会接受报价卖出房产这一逆向选择问题。同时项目决策者过于激进的成交量目标加剧了信息损失和定价偏差。这些管理方法和管理理念上的问题共同导致项目迅速产生大量亏损而失败。Zillow案例带来的直接启示就是,单纯的技术驱动可能并不能解决商业问题,技术指标表现优异的方法并不能直接输出成为商业决策。而信息技术等方面的技术人才仍然不能完全替代具有领域知识和实践经验的管理人才。
管理对技术发展的推进作用并不是数字经济时代的新特征。迄今为止的历次产业革命都得益于经济发展机制的转变与管理方法的革新。第一次产业革命时,相对稳定和繁荣的市场经济体制孕育了蒸汽机和珍妮机的诞生,蒸汽时代到来;第二次产业革命时,崇尚创新和冒险的企业家精神以及与流水线一同诞生的管理学,使得美国出现如爱迪生、特斯拉和亨利·福特等一批发明者、企业家,在电气时代后来居上并成功孕育了第三次产业革命,率先进入信息时代。但是,在数字经济时代,管理对技术发展的推进作用呈现更为深远的影响。以平台经济为例,平台企业具有双边市场特征,可以同时链接多个生产方与多个消费者,这种开放性使其具有更高的资源配置效率。不仅可以降低平均成本,而且会产生需求方的规模经济,企业价值随交易量增长而增长(如图 2)。在这个过程中,如何建立更有效的资源配置方式,实现更广泛的社会福利提高,就成为平台经济发展和平台企业价值创造的根本目标。管理毫无疑问将在其中发挥巨大作用。
三、数字经济时代的企业管理和人才培养
培养“五懂”企业家
区别于其他物种,人类拥有的沟通、交流、管理、合作能力是人类最重要的能力。将人类个体组织起来,分工合作,最大程度地释放人类的能力,这是人类社会进步的基本动力。在企业的发展过程中,企业家的引领作用不可替代。企业家不仅要具备领导团队和开发新技术、新产品的能力,更应该具有远见卓识,能够引领企业实现创新曲线的跳跃。这就要求企业家具有探索商业模式创新、推动决策模式创新以及坚持思维模式创新的优秀素质。
作为商学院,我们要为国家培养具有企业家精神和适应数字经济时代发展要求的创新人才。如何培养这样的人才呢?中国科学技术大学正在探索 “懂科技、懂产业、懂资本、懂市场、懂管理”的“五懂”复合型人才培养新模式。通过对学生进行多个领域知识的专业训练,培养满足未来科技产业 发展所需要的人才。按照教育规律,我们从知识获取、能力培养和价值塑造三个层次来设定人才培养的目标(图3)。学生不仅要掌握相关领域重要的核心知识,还要有对未知领域进行探索的能力,尤为重要的是通过价值塑造,让学生对未来怀有更大的梦想,勇于承担更重要的社会责任,创造更大的社会价值。
数字经济时代人才培养的三个层次
人才培养是一个宏大而深刻的话题。我们很多大学可能都面临这样的情况,很多进入大学的学生,他们的思维仍然停留在分数决定一切的高考模式。
当学生讨论未来时,他满脑子想的都是学分绩、成绩排名和保研资格,这实际上是很让人遗憾的。把所有精力都放在知识获取上的学生很可能在以GPT为代表的人工智能发展浪潮中被淘汰,而加强培养批判性思维和探索未知的能力,以及通过价值塑造充分发挥人的主观能动性才是面向未来的人才培养思路。陈省身先生在1985年给中国科学技术大学少年班的同学有一句著名的题词——“不要考第一”。以我个人的理解,这是希望学生不能仅仅满足于对书本知识的获取,不要太看重成绩排名,而是要把眼光放到比书本知识和成绩排名更长远的未来,努力提升探索未来的能力,胸怀更远大的梦想去拥抱未来。实际上不仅学生要有梦想、企业家要有梦想,我们的老师和大学也要有梦想,不过于看重短期工作成绩和排名,而应立足于更深远的格局思考如何创新发展,坚守教育的初心和使命,并以百折不挠的精神勇毅前行,这样我们才能培养出更多适应未来社会发展需要的创新人才。
实践出真知。为了落实我们的人才培养理念,中国科学技术大学与安徽省人民政府、合肥市人民政府于2022年底共建“科技商学院”,旨在探索科技产业组织人才培养的新模式,希望将其建设成为世界一流并具有中国科学技术大学特色的科技型商学院。这所新型商学院将致力于培养适合未来科技产业发展的复合型创新人才,并助力解决科技产业化过程中的一系列问题。这所学院将秉承中国科学技术大学“理实交融”的校训,采用具有实践、实战和实效特征 的教学模式。我们期待这样的模式能够有助于培养“五懂”复合型人才,以适应技术变革和创新发展的需要。
引领人类社会不断向前发展,需要我们的大学对如何做好教育、科技和人才培养工作持续不断地深入思考、探索路径、创新模式。在全社会的共同努力下,我相信中国一定能在未来发明创造出更多更好更大的“从0到1”类型的创新成果。届时,诺贝尔奖也可能仅是一个符号。
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