“双智”协同：由数字化业务过渡到自治业务
李长华
摘要
根据 Gartner 的预测，数字化业务之后的业务形态是自治的业务，也就是大部分业务可 以在无人工干预或少有人工干预的前提下自动运行。由于近几年人工智能应用取得的进展， 特别是以 ChatGPT 为代表的 AIGC 技术进入可用阶段，现在是时间考虑向自治业务发展的问 题了。作为一种向自治业务过渡的方案，提出“双智”协同的业务。在“双智”协同的业务 形态下，人智和“机智 (人工智能) ”配合完成业务工作。实现“双智”协同，不是一个项 目，更不是一种技术，而是生产方式的变革，要求企业有切合实际的“双智”协同战略和路 线图。
主要发现
不管全面的自治业务是否可能，在相当多的领域实现自治业务是一种必然趋势 作为数字化业务向自治业务的过渡形态，以人智和机智“双智”协同的业务形态正在形
成
在企业的治理、管理和运营等各个层次，“双智”协同均有不小的潜力和价值空间 不同的行业、不同的企业实现“双智”协同的紧迫性不同，最大的价值点也不同
建议
企业应该避免陷入自治业务不确定性的迷雾中，把“双智”协同的业务看做企业提质增
效和持续发展的机会
不应该把机智代替人智作为“双智”协同的最终目标，而应该设定更高的目标
“双智”协同是生产方式的改变，企业需要有切实的战略和实施路线
使用双因素分析 (难易程度和价值大小) 确定实现“双智”协同的优先级
在法理方面支持不配套的前提下，要注意控制“双智”协同推进的节奏
Gartner 曾经预测，到 2025 年人类将迈进自治业务的时代。与 Gartner 预测的时限对照， 当前剩下的时间已经不足两年。那么，2025 年是否能够迈进自治业务的时代？或者能够提 前进入？ 自去年以来， 由 ChatGPT 引发的人工智能新一波的浪潮——AIGC 技术的兴起似乎 加速了这一进程。无论如何，人工智能已经在许多领域具有了类似人类、甚至超出人类的智 能，在业务领域的应用也已经从图像、声音识别、洞察发现等领域迅速向内容生成、策略生 成和方案生成等领域扩展。这些都预示着业务模式即将发生重大的变化，对这种变化有必要 进行提前的预判和布局。因为，新的变化将意味着一次“急转弯”，来不及转弯的企业将面 临一次脱轨的危险。此时，任何消极的态度和策略，如“躺平”和“退缩”等都将导致企业 经营的失败。
没有人怀疑，人工智能是双刃剑，既有好的方面，也有坏的方面。但一个新的物种一旦 产生，就必然经历一个完整的生命周期，外力很难改变其进程。应当承认，人工智能已经成 为一种新物种，也是迄今为止，唯一可以和人类对应的智能物种。是时候从“平等地位”看 待人工智能了。按人类学家的分类，当前的人类是智人，其智能可称为人智。类比他们的分 类方法，我们不妨称人工智能物种为“智机”，其智能称为“机智”。称其为智机，是说它 们是人造的、具有智能的机器。
一、人智和机智的差异性和互补性导致了“双智”协同的必要性
机智和人智是不同的。机智只是实现了部分人智功能，是人智功能的一个子集。人智比 能够实现的机智范围大很多。一方面从已知的人智范围出发是如此，另一方面，人智当中还 有许多未知的领域，因为未知，所以还无法制造出来，机智无法具备这些智能。机智和人智 的实现机制也是不同的，人智是基于生命体的，机智是基于机电系统的。机电系统和生命系 统区别是很大的，他们的工作原理是不一样的。机电系统是可还原 (可分解) 系统，生命系 统是复杂系统，不可还原。
在已经实现的大部分领域，机智的速度超过人智。机智高于人智主要体现在其速度远远 高于人智，所以看上去就像是实现了人智不能完成的任务。比如，对大量的数据进行检索、 分类，如果智人去做，可能需要几十年、上百年，智机可以在几分钟之内完成。实现快速的 数据处理，就产生了大量的应用，包括上面提到的数据发现、图像识别、翻译等。现在 AIGC 生成内容的速度也高出了智人很多，可以预见，其产生思想、方案的速度未来也会超过智人。
尚参科技研究报告-SC23008
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