为什么模型和产品不是一码事？讲清这几个边界

近年来，随着人工智能技术的快速发展，人们对AI的未来感到既期待又忐忑。

在科技领域，每次有新东西出现，总会引起大家的极大兴趣。

比如，有一次在一个技术论坛上，一位开发者坚定地言辞表示：“只要有了AI模型，我们就不再需要开发新产品了！”这个观点瞬间引发了全场激烈的讨论。

AI模型真的能代替传统产品吗？

这成为了我们今天要探讨的话题。

企业运转中的知识创造与AI的角色

我们来看看AI在企业中的角色。

以苹果公司为例，这家公司一直致力于创造和改进各种产品。

从iPhone到Mac，每一个产品的背后都凝聚了大量的知识和创意。

如果没有乔布斯，iPhone这种产品可能根本就不会存在。

过去，苹果的每一件产品都是通过人类智慧一步步打造出来的。

这种知识创造过程被野中郁次郎的SECI模型很好地诠释：从文字、经验到理论，每一步都是人才在发挥作用。

可现在，AI要介入这个过程了，那么变化会在哪里呢？

AI的出现，确实可以帮助加速知识的创造和传播。

例如，通过机器学习，AI可以迅速分析海量数据，提取有用信息，帮助产品的开发和改进。

但这并不意味着AI能完全取代人的角色。

苹果公司要做出革命性的产品，依然离不开设计师们的创造力和直觉。

因此，企业运转中的知识创造，仍然是需要AI与人共同完成的。

这是第一个边界：AI不能创造所有知识，人类仍然在知识创造中扮演关键角色。

数字与非数字空间的交互

接下来，我们深入探讨一下数字与非数字空间的交互。

一般来说，一个企业运营的过程中，几乎涉及到各种信息和资源。

这些资源可以分为四类：数字空间的已有知识、数字空间外的未有知识、人和AI。

这些元素在不断的交互中，推动企业前进。

比如，一个制造公司可能会有详细的生产数据（数字空间），但同时也依赖于工人的手艺和经验（非数字空间）。

在引入AI的情况下，生产数据可以通过AI进行快速分析和优化，提高生产效率。

但是，工人的经验和判断力，AI目前是无法完全替代的。

这就带来了第二个边界：数字与非数字空间需要接口来互相适应和沟通，而这种适应性是不可能在一夜之间普及到每个企业的。

每个企业都有其独特的历史、文化和运行方式，AI需要根据这些特性进行调整，才能真正发挥其作用。

系统型应用的未来前景

在AI与企业的结合中，系统型应用是一个非常重要的方向。

这类应用不仅是简单的任务执行，还涉及到复杂的知识创建和管理。

未来的企业可能会构建一个动态知识系统，这个系统不仅能处理海量数据，还能进行自主学习和优化。

可以想象一下，一家企业的内部系统，能够自主调配资源、分配任务，在各个方面实现高效协同。

比如，在物流领域，通过系统型应用，企业可以实时监控每一辆运输车的状态，优化运输路径，减少成本。

而这些功能的实现，需要依赖于企业模型的建立和维持。

这个企业模型类似于 ERP 系统，但更加智能和动态。

它不仅要反映企业的当前状态，还要预见未来的需求和变化。

这需要 System1、System2、System3 相互配合，共同完成企业的运营。

System1负责核心的 AI 任务，System2与人类进行协作，而 System3 则管理具体的物理世界活动单元。

结尾：AI与人的协作前景

虽然有观点认为模型即产品，但实际上，AI模型和产品之间存在着显著的差异。

这种差异决定了AI和人的协作将是未来企业发展的关键。

AI的快速计算和分析能力，结合人类的创造力和判断力，才能真正推动企业走向未来。

未来，企业与员工将迎来前所未有的协作模式。

AI可以处理繁琐的任务，解放人类的创造力，让我们有更多的时间和精力去尝试新的想法和创新。

也许有一天，我们不再需要讨论模型和产品的区别，因为它们将完美融合，共同构成我们工作和生活的基础。

这个过程也提醒着我们，无论科技如何进步，人类自身的智慧和创造力永远是不可或缺的。

正因为有了这些独特的价值，AI才有了它浸入企业中的意义。

在AI和人类的协作中，我们期待看到更多令人振奋的成果和突破。

这样，科技与人文的交汇，才会给世界带来更多惊喜和希望。