6月8日，《华尔街日报》周日发文，探究了AI何时才能充分发挥其潜力，像电力、互联网那样对社会经济产生变革性影响。文章称，有很多理由让人相信，AI的发展会比其最乐观的支持者所认为的要慢，但会比怀疑论者所说的要快。

AI真正实现变革尚需时间

自从OpenAI推出ChatGPT以来，至今不过1200天左右。然而，如果根据那些最极端的AI乐观主义者的说法，这项技术本应已经彻底改变商业世界。或者说，这种改变随时都会发生。与此同时，AI批评者也同样容易找到，他们认为AI不过是最新一轮科技热潮，注定会在真正取得任何成果之前就迅速消退。而在他们看来，这种消退也随时可能发生。

事实远比AI炒作者和批评者所说的要复杂。走进今天的一家大型公司，你会发现AI既无处不在，又似乎无处可寻。员工用它来总结会议内容、起草邮件，以及生成演示文稿的初稿。但这些效率提升，尚未转化为清晰的、覆盖整个经济的生产力跃升，也没有带来人们工作方式的根本性改变。

那么，AI需要多长时间才能发挥其潜力，带来变革呢？要回答这个问题，就需要梳理商业世界面临的诸多挑战：公司组织层面的惰性、人类对变革的抵触、有限且往往相当混乱的数据、隐私与安全方面的顾虑，以及重新设计组织实际运作方式所需要的想象力飞跃。

取得进展

尽管存在诸多抱怨和负面消息，但AI在商业世界中确实正在取得进展。针对首席信息官(CIO)和CEO的调查一致显示，企业计划在今明两年增加在AI上的投入。德勤在1月份发布的一份研究报告以及宾夕法尼亚大学沃顿商学院的另一项独立研究均表明，大型公司正在走出试验阶段，开始将AI整合到核心运营之中。沃顿商学院在去年秋季发布的研究还发现，在接受调查的801位高管中，有四分之三的人报告其AI投资获得了正向回报。

这些成效正在多个行业中逐步显现。零售商正在利用AI进行实时定价和产品推荐；私募股权公司已经构建了AI分析师，用于整合研究信息并辅助投资决策；制造企业则正在部署计算机视觉技术，用于在生产线上检测缺陷。

进展最显著的领域是软件开发。AI在代码编写方面已经变得非常强大，以至于许多软件工程师只需用自然语言描述需求，AI就能完成剩余工作。

莫利克教授否认AI应用停滞

宾夕法尼亚大学沃顿商学院研究企业如何采用AI的教授伊桑·莫利克(Ethan Mollick)表示，鉴于上述情况，那种认为“AI应用正在停滞”的说法是完全错误的。“那种认为我们还困在试点模式中的观点，是过时且错误的，”他说，“我一直在与那些正在从AI中获得实际价值的公司交流。”

影响有限

但在商业世界中，AI革命仍然面临许多障碍。首先，人们对所有炒作存在基本的怀疑：董事会和投资者不断要求企业拿出更清晰的证据，证明AI投资正在产生回报。而且，至少到目前为止，AI尚未展现出其足够强的通用性，证明其能够大规模地变革企业和行业。

研究人员创造了一个术语来描述AI这种不均衡的能力：“参差不齐的边界”(jagged frontier)。追踪企业AI应用情况的独立分析师本尼迪克特·埃文斯(Benedict Evans)表示，AI模型在某些事情上表现出色，在其他事情上却出奇地糟糕，而且往往只有在企业已经投入使用之后，才会发现哪些任务属于哪一类。

例如，AI在结构清晰的任务中表现优异，比如编程、法律文件审查和金融分析。但当需要处理更依赖语境、占据大多数工作时间的任务时，这种“参差性”就会暴露出来。它会极其自信地给出错误答案，并且无法借助那些从未被纳入训练数据的人类因素，比如判断决策、不成文的规则以及长期积累的直觉。

这对当前的AI能力来说，是一个明显的“硬性天花板”。诺贝尔奖得主、麻省理工学院经济学家达龙·阿西莫格鲁(Daron Acemoglu)表示：“无论你是CEO、管理者、记者、教授还是建筑工人，我都认为你的技能水平在现有AI之上。”他认为，目前的AI工具只会对少数一部分工作产生影响。

此外，要让AI真正发挥作用，还需要大量“包装”：合适的数据、合适的权限设置、完善的安全与约束机制，以及为监督AI的人类所定义的明确角色。由于每家公司的系统和工作流程各不相同，这种配套的“架构”通常必须从头构建。而这件事远比看起来要困难得多。

人类障碍

但就各种障碍而言，技术问题可能比人类问题更容易克服。简单来说，在AI革命真正全面展开之前，需要说服许多人。

企业高管面临的是五年期的规划周期、三年前采购系统的折旧安排，以及要求回报的董事会。在这样的环境下，风险规避并非不理性。与此同时，还有员工层面的问题：那些认为自己正在“训练未来取代自己的AI”的员工，不太可能积极配合AI落地。

“市场上推销的是生产力和效率的理念，”AI政策研究中心AI Now研究所的副主任凯特·布伦南(Kate Brennan)表示，“而对那些从事实际工作的人来说这意味着什么，却很少被纳入讨论。”

管理层和员工对于真正将AI整合到运营中，而不仅仅是将其用于琐碎的杂活，也可能持犹豫态度。人们的本能往往是利用AI去自动化现有流程中的某些环节，而不是重新思考整个流程本身。

以处理轻微车祸索赔的保险公司为例。通常情况下，公司会使用AI来加快文书处理速度，同时保留原有的多层审核与审批环节。但真正的机遇在于完全重新设计整个流程，让AI根据客户拍摄的照片评估损坏程度，然后批准索赔并几乎立即触发付款。这种重新构想非常困难，并且会威胁到既有的层级结构和常规工作方式。

变革时间

最后，需要记住一点：变革性技术要实现其倡导者所承诺的那种深远改变，往往需要比预期更长的时间。

电力重塑了文明，但用了整整四十年才在生产力数据中体现出明显影响。互联网重构了商业、工作和全球竞争的根基，但也要十到十五年才能渗透到经济支柱中。从当时的内部视角来看，互联网的早期阶段与AI现在的处境颇为相似：前景辉煌，成效不均，并且整个行业有充分的理由告诉你：革命已经到来了。

“要真正改变组织并实现重大变革，需要以人的尺度来衡量时间。”斯坦福大学以人为本AI研究所联合主任詹姆斯·兰迪(James Landay)表示，他多年来一直关注企业在尝试吸收新技术面临的困难。

“我的判断更像是五到十年，而不是未来两三年。”他说。

AI几乎肯定会像互联网一样具有深远影响，并且也很可能需要差不多同样长的时间来重塑经济。支持者对发展方向的判断大致正确。怀疑论者对需要多长时间的看法也大概是正确的。

在当下，任何企业高管、投资者或政策制定者最有价值的思考方式，或许是同时接受这两种判断。