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【导读】ChatGPT等生成式人工智能已在诸多商业领域大展拳脚。在许多企业实践中，AI已经被广泛用于文字、音频和视频的内容生成及编辑等工作环节。未来，生成式人工智能将如何进一步改变商业？企业要如何快跑跟上时代节奏？AI技术在商业应用中的边界又在哪里？今年7月举行的2024罗汉堂数字经济年会上，来自学界、商界的代表在“人工智能驱动的商业”论坛上就上述问题展开了讨论。其中，上海纽约大学的商学部主任、全球杰出商学讲席教授陈宇新，对生成式人工智能在商业领域的应用现状、未来前景与潜在边界作了精彩分享和深入探讨。
陈宇新教授开篇即提出一个观点：生成式AI的进化之路是，先像人一样交互，再像人一样思考，而后像人一样产生行为，最后代表不同的人群。他认为：“生成式AI已经具备了有效模拟大多数人群行为的能力，其生成的回答与决策通常能够反映出大众的行为模式。”那么，能cosplay人的生成式AI，对商业世界意味着什么？陈宇新的预判是：在内容生成之外，我们将很快看到生成式AI在客户服务和商务谈判、市场调研、新产品研发等商业领域巨大的应用价值和潜能。在本轮人工智能技术爆发之前，很多企业就已经广泛采用智能语音客服，或在线聊天机器人。然而，早期的这些“智能助手”更像是简单的规则遵循和搜索工具, 只能机械地从预设答案中选择应对，回复的答案常常千篇一律，不仅无法真正理解和有效地解决客户遇到的问题，还时常出现答非所问的“智障”瞬间，最后往往以“转接人工服务”告终，反而浪费了客户的时间。
生成式AI的出现和普及有望为人工智能客服带来质的飞跃。生成式AI赋能的智能客服宛如配备了一个具备思考和自我学习能力的“人工大脑”，不仅能够更加精准地理解客户的意图与需求，提供个性化的服务，还能实时收集交互数据，进行持续迭代优化，从而形成“服务—数据收集—迭代优化—再服务”的良性循环。商务谈判中，AI也开始展示出广阔的应用前景。沃尔玛最近在与商业伙伴的谈判中已经引入了AI机器人，协议成功率高达64%，远超其原定的20%预期目标。在市场调研领域，企业可以通过输入人口统计信息（如收入水平、居住区域、学历、性别等），训练AI学习、模拟真实人群的购物习惯、喜好，进而使AI精准模拟某类人群，完成市场调研任务。
例如为市场调研设计的Brox AI已制作了27,000个“数字人”，可代表拥有不同品牌偏好和购物习惯的各类人群，回答市场调研问题，所需成本、人力、时间均远远小于传统的马路上随机逮人做问卷的方式。同时，经济学界中用大语言模型做市场调研的研究也如雨后春笋般大量涌现。插播一下——2024年首场罗汉论道，来自哥伦比亚大学商学院的George Gui教授，就曾分享过其从因果推理视角分析AI模拟人类行为的研究。研究令ChatGPT模拟不同消费人群，并询问其对可乐在不同价格时表现出来的消费需求，最终发现：大语言模型在现阶段还无法完全胜任因果推理的工作，仅通过改进训练数据和模型迭代并不能完全解决实证研究中的内生性问题。回顾戳这里：让AI 这个“偏科生”做推理，靠谱吗？在新品研发领域，生成式AI更是直击企业痛点。陈宇新教授在演讲中展示了一些关键数据：新产品研发一直面临着成本高昂和成功率极低的挑战，在美国，能够成功进入市场的新产品不足40%，而最终在市场上取得成功的更是不到5%。
这一现象在医药行业尤为突出。研究表明，新药研发周期通常长达10至15年，每种新药获批临床使用的平均成本高达26亿美元。生成式AI的出现有望颠覆这一局面。通过基于患者健康数据创建数字孪生体，AI可以在虚拟环境中模拟新药对不同患者的治疗效果，从而快速完成虚拟实验组和对照组的测试。这样不仅缩短了药品研发和临床试验的周期，还降低了药物对患者可能产生的副作用和风险。尽管生成式AI在这些领域的应用仍处于早期阶段，其成效和潜在风险存在较大的不确定性，但其广阔的应用前景已显露无遗，未来对不同行业的产品研发和市场营销都将产生深远影响。
按照生成式AI越来越聪明，越来越像人的发展趋势，未来这些可随意差遣、极具性价比的“虚拟人”会否全方位取代真人成为商业主体？商业世界会否出现另一番景象，迈入一个“AI与AI”交互的新时代？陈宇新教授又举了一个案例。据《华尔街日报》报道，已有企业开始使用AI工具筛选求职简历，而市场上也出现了AI求职工具，可以帮找工作的人投简历甚至回答雇主问题。由此，我们甚至可以眺望到，未来公司与公司之间的商务洽谈、协议谈判，或可由代表公司的AI自动完成，人类则仅需在最终决策阶段以法律主体身份露面，签署合同。在这一情境下，AI交互将成为市场主体之间互动的核心要素。这种颠覆性的、使商业运作效率飞升的变革，还将重塑企业的运营方式，推动商业模式朝着高度智能化的方向发展。这不是倒反天罡，更像是在游戏中解锁了next level。通过在有针对性的训练中赋予AI特定的“社会地位”或“身份”信息，AI能精准模拟不同群体的行为特征，甚至还能展现出相应的性格倾向和潜在的认知偏差。例如，外向性格的人更愿意在公开平台上分享和互动，因此，基于公开数据训练的大语言模型，摄入了更多外向型人格的数据，呈现出比普通人更为外向的特质。如果进一步为AI注入个人教育背景和职业等信息，AI也将被赋予相对应的人格特征。例如，被赋予理工科背景的程序员AI可能表现出更为内向和谨慎的性格，而具有市场营销背景的AI则可能展现出更加外向和善于沟通的特质。这意味着生成式AI不仅能在行为上更加接近人类，还能够反映出复杂的心理特征和多样化的人格。对此，陈宇新教授提了个引人深思的哲学问题：AI应复制人类的偏见和“非理性行为”吗？换句话说，AI应当模拟人类的非理性行为，还是应保持完全的理性，超越其创造者，成为经济学理论中假设的理性“人”？如果让AI具备完全的理性，那么它才是经济学理论的真正主角，而有限理性的人类只是在很长一段时间里暂时占据了这一位置，不完美地扮演了“理性人”的角色。无论AI未来的发展是否会无限接近或超越人类，我们可以确定的是：AI与人类之间的互动，以及AI与AI之间的互动，都会对现实世界带来深刻的重构和延伸，所颠覆的，远不止是商业。
《经济管理学刊》编委会专业主任，上海纽约大学商学部主任、全球杰出商学讲席教授，同时他还兼任纽约大学斯特恩商学院市场营销学教授。主要的科研方向包括数据驱动市场营销、网络市场营销、竞争策略、零售学、定价策略、广告学、结构实证模型、贝叶斯计量经济学方法研究、行为经济和新兴市场营销。他的研究成果发表于Information Systems Research (《信息系统研究》）、Journal of Marketing Research (《市场营销研究学刊》）、Management Science（《管理科学》）、Marketing Science（《市场营销科学》）和Quantitative Marketing and Economics（《定量营销学与经济学》）等著名学术期刊。陈教授在美国运筹学和管理学研究协会(INFORMS)所属期刊上发表的博士论文曾荣获Frank M. Bass优秀市场营销学博士论文奖。他还获得过2001年度《市场营销科学》和《管理科学》期刊的John D.C. Little最佳市场营销学论文奖，以及2012年度《市场营销学刊》的Paul E. Green论文奖。此外，他还于2011年获得了INFORMS协会市场营销学长期影响奖最终提名。陈教授还曾担任《市场营销科学》期刊的资深主编。
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文章编辑：侯曼迪；责任编辑：侯振锋；审核人：朱鹤楼
