“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。
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