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在我在新加坡充满活力的亚太ESSEC管理硕士的授课过程中，我们深入讨论了AI和可持续性的交叉点。在这个论坛上，我们揭示了将技术解密以真正了解AI能力的必要性-只是这些，没有其他。 考虑一下哈佛商学院的Karim Lakhani的见解：“人类般的回应是一种统计幻觉。”拉卡尼揭开了外表，揭示了表面上的有知觉互动实际上只是“一种统计或计算幻觉”，一种通过消化我们的人文文本和视频而产生的模仿[1]。这与我的长期观点相吻合：当AI与技巧结合时，它不是取代角色，而是人类能力的有力盟友[2]。 然而，我们必须小心谨慎。让我们未经检查地承诺提升的进步可能对未来一代的蓬勃发展产生重大影响。我们现在要做的不是回避这些潜力巨大的工具，而是要智能地与它们接触，确保我们将AI的舵向人类潜力的提升，而不是削弱它。 随着数字时代的加速发展，AI在业务中的日益重要的角色揭示出对实习生和初级培训的彻底重新设想的迫切需求。大型语言模型（LLMs）的出现给我们敲响了警钟-让我们不要让我们的实习生过时了。想想这个：这些LLMs，虚拟世界中的年轻实习生，已经接管了曾经是新手的人类任务。它们起草备忘录，打扮演示文稿，丝毫不休息，又只消耗计算资源的“代币费用”。它们在效率上令人眼花缭乱，但必须明确一点：它们无法取代人类智慧-逻辑、推理和创造力，只有人类才能提供。 在企业增长的繁忙生态系统中，培养新手就像在一片高耸的橡树森林中培育娇嫩的树苗一样重要。实习生的角色是至关重要的。他们是海绵，吸收的不仅仅是技术知识，还有企业文化微妙的舞蹈。正是在这些早期职业生涯中，他们的专业之旅的基础被奠定，塑造了他们的成长轨迹。 然而，这种不可或缺的入门面临来自AI的威胁，它可以轻松自动化曾经为初学者所保留的差事甚至分析工作。如果能模仿简・奥斯汀（Jane Austen）小说主人公般自如地进行人机对话的LLMs能够承担曾经是实习生证明自己的地方，我们该怎么办？谷歌及其同类已经开创了试图弥合差距的培训计划，但真正的转变在于将最初的职业年改造为一个实战练习班——一个“执行教室”，在这里，学习是通过实践来完成，实践带来学习。 这里的关键是：技术作为工作崩溃的先兆的叙述并不完全准确。担心AI将取代人类角色的恐惧就像认为LLMs拥有无尽的智慧一样。虽然它们确实可以生成与人类闲聊惊人相似的回答，但事实是它们擅长将词语拼凑在一起，仅此而已。它们不是硅谷的圣贤，它们是算法幻术师，能够让数据跳舞，但仍然无法达到人类智慧的水平。 这使我们陷入了期望的两难境地。我们把在机器上施加了阿西莫夫第一条机器人定律的高标准-不造成伤害-同时却原谅了LLMs的错误，对它们的对话技巧感到迷醉。我们嘲笑了自主车辆的少有的失误，但对于聊天机器人的有缺陷的诗句则会哈哈大笑。 那么，行动的号召是什么？在将AI融入我们的业务中时，我们必须重新审视实习生的手册。我们必须注入人性化的培训，培养耐心，并提供一系列的经验，任何算法都无法复制。我们的目标是给我们的实习生武装技能，使他们能够与AI一起取得成功，确保随着公司阶梯的变革，它仍然是通往启示的攀登，而不是陷入无关紧要的滑坡。 总的来说，在我的讲座中，我揭穿了关于人工智能的神话，明确表示LLMs虽然复杂，但并不完美，人工智能是一种增强工具，而不是替代品。我强调一个更深层次的信息。我们必须发展我们的企业教育，不是对技术的一种反射动作，而是将其战略性地融入其中，确保我们的年轻人成为未来企业的有韧性的建筑师，而不是它的牺牲品。机器人可以负责拿咖啡，但是董事会的席位呢？让我们留给那些学会与机器共舞的人类。 参考资料 [1] Lakhani, Karim. “AI Won’t Replace Humans — But Humans With AI…