AI决定:将领导者与追随者分开的第二波浪潮

虽然企业界仍在庆祝生成人工智能 (AI) 的进步,但 OpenAI、微软和其他科技巨头的实验室正在形成一场悄然的革命。预计 8 月份推出的 ChatGPT-5 不仅标志着渐进式演变,而且标志着新时代的开始:过渡 生成式人工智能 为a AI 决策这种范式转变有望带来新的飞跃,能够完全重新定义公司在全球市场中的运营、竞争和创造价值的方式。

ChatGPT 本月推出的确认,在战略性延误之后,它所代表的不仅仅是一个软件更新,我们正在见证能够结构化分析推理、复杂决策和自主操作的系统的诞生,这与目前简单地基于生成内容的模型不同 提示(text or images),产生文字或图像,展示元认知和批判性思维能力的新系统,这危险地使它们在特定领域更接近人类的智能。

现在的区别在于我们不再谈论工具,我们谈论代理。并且,有了这一点,上下文工程的概念开始发挥作用--在正确的时间、以正确的方式为人工智能提供正确知识的艺术和科学。一些重要组织已经公开验证了这一新领域,这被证明对于在代理交互中建立信任、自主性和相关性至关重要。毕竟,代理只有在深入了解其运营环境时才能做出良好的决定。

但这不仅仅是技术问题,决策人工智能的采用也面临着信任的关键挑战 学习27%的高管完全信任自主代理,这种差距在进入实施阶段的公司之间缩小,这表明信任是在实践中建立的,通过安全,透明度和治理。并且观察到的是,与人类一起,代理提供更多的价值:65%更多地参与高影响力的任务,53%更多的创造力,根据同一项研究。

在实验室中,由于高管的不信任,迹象是积极的 搜索 MIT自我适应语言模型(SEAL)的先驱完美地说明了这种演变,在AI历史上,我们首次拥有能够生成自己的训练数据和更新程序的模型,创造了一个持续学习的良性循环,这种自我完善能力代表了基本的质的飞跃:虽然传统的伟大语言模型(LLM)在训练后保持静态,但新的系统根据经验不断发展,反映了人类的认知过程。

因此,关键是平衡的。代理人不会取代团队,而是会扩大团队。革命性的概念 辩论链 (Chain of Debates,意译),由微软AI的穆斯塔法 · 苏莱曼提出,举例说明了多个AI如何协作产生优于每个系统单独容量的结果 MAI诊断编曲家 它展示了人类医生四倍的诊断准确性,不是通过计算暴力,而是通过专业代理之间的结构化协作。这种方法标志着企业运营的未来:混合团队,多个人工智能代理共同努力解决复杂的业务问题。

Context Engineering作为中心学科的出现揭示了这些系统日益复杂,它不再是编写有效的提示,而是构建完整的信息生态系统,让代理能够理解上下文细微差别,保持时间一致性,并根据对操作环境的深入了解做出决策,这种演变将AI从自动化工具转变为能够独立推理的认知伙伴。

然而,一个 搜索 露一个耐人寻味的悖论:虽然AI代理的经济潜力可以产生高达4500亿美元的US$价值,但企业对这些系统的信心却急剧下降,一个明显的矛盾隐藏着一个根本的战略真相:成功解决信任-自主方程的组织将首先获得不成比例的竞争优势,成功的转型不仅需要技术投资,还需要对新的AI治理能力进行深入的组织重新设计和开发。

像每一次技术革命一样,都存在风险,最近的研究表明,AI 可以在训练过程中吸收其他 AI 的偏差(这种现象被称为“潜意识学习”。这需要持续的技术警惕,特别是在合成数据的精细化和使用周期中。但它也为一门新学科铺平了道路:如何引导这些意想不到的能力走向预期的结果?对于打算以道德和可扩展的方式整合 AI 的首席执行官来说,答案至关重要。

这 框架 经合组织的能力 报价 域(如语言、解决问题和创造力)建立清晰的人工智能能力水平,公司现在可以客观地评估在哪里投资资源以及哪些流程是智能自动化的理想候选者。

机会之窗正在迅速打开,但不会无限期地保持开放。那些了解我们正在从生成工具过渡到自主认知合作伙伴的公司,他们投资于情境工程并在多代理系统中培养技能,将把自己定位为未来十年的领导者。

AI正在进行的第二波浪潮不再是生成内容,而是做出明智的决策,赢家将不是通过采用的速度来定义,而是通过将这些新的认知范式战略整合到其核心运营中的深度来定义,从这个意义上说,那些明白决策AI的价值在于与人共生、上下文工程以及主动治理的CEO将拥有持久的战略优势。

它不再是与机器交谈,而是与机器一起制定目标和解决方案。