2023年8月9日晚，南京大學商學院MBA教育中心開展主題為《ChatGPT與生成式AI: 金礦，陷阱，還是幻影》的講座。講座邀請美國里海大學工商管理終身正教授、艾克卡全球杰出講席教授，大數據商業研究中心創始主任方二老師擔任主講人，南京大學終身教育學院院長韓順平教授擔任點評嘉賓，南京大學商學院副院長王全勝教授致辭，南京大學商學院MBA教育中心主任宋培建教授擔任主持人。

本次講座方教授從ChatGPT的應用示例出發，重點講解ChatGPT和生成式AI如何影響戰略決策、市場營銷策略和組織架構。方教授結合歷史經驗，分析了大規模語言模型未來的應用趨勢，并通過真實案例分析，揭示AI如何提高企業效率、優化消費者體驗，甚至創建出全新的商業模式。

一、講座回顧

Part.1

生成式AI的應用-以營銷為例

當前，以ChatGPT為代表的生成式AI，可以實現撰寫產品描述、搜索引擎優化以及內容總結等功能。以內容營銷為例，生成式AI可以幫助營銷人員構建媒體矩陣。營銷所需要的文本、圖片、語音、人物以及交互方式，都可以通過生成式AI完成。這種方式可以顯著降低營銷成本、提升效率，更重要是營銷者可以根據用戶個人喜好生成不同的營銷內容。

方教授認為，這樣的變革將對企業產生四個主要影響：工具的民主化、超級的個性化、創意的數字化以及交互的實時化。

Part.2

范式變革

那么生成式AI是范式變革嗎？

方教授認為生成式AI將會是技術的范式變革，并且其影響不亞于互聯網。

是否屬于范式變革，要從兩個維度進行判斷：一是該技術能否促進社會需求的提升，二是技術本身是否具備顛覆性。

首先是社會需求的變化。千年來，人類文明發展存在一個主線，即人們永遠在努力用更高效的方式去尋求真理和答案，這是人類社會的重要需求。在互聯網時代，人們追尋真理方式的變遷包含三個過程：目錄時代、搜索時代和生成時代。

雅虎等門戶網站是目錄時代的代表。門戶網站將知識分門別類，分別按照教育、體育、旅游和科技等匯總整理，人們需要到對應的目錄中尋找需要的內容。

谷歌等搜索引擎是搜索時代的代表。搜索引擎只需要給出關鍵字，便可以挖掘出人們的潛在需求，并給出需要的信息。

ChatGPT等生成式AI則是生成時代的代表。生成式AI可以直接給出問題的答案，這是一種更加高效的方式。

此外是技術顛覆。在過去的半個世紀，數據、算法和算力三個方面都獲得了長足的提升，這是AI發展的重要基礎。

巧婦難為無米之炊，數據就像是做菜的原材料。自2000年到2020年，短短20年內人類社會的數據總量增長了超過3萬倍，超過了人類過去積累的所有數據量。算力則像是AI生成內容所需的廚具。算力的提升帶來計算成本的下降。自2003年到2020年，單位計算成本從416美元下降至3.5美分，這對于行業來說是革命性的。算法就像是做菜需要的菜譜。谷歌團隊2017年發布的Transformer模型是生成式AI發展的基礎，并且近年來仍在持續迭代。

數據、算力和算法的變化

每一次范式變革都會打破人與人之間的鴻溝，但同時也會帶來新的鴻溝，這對我們認識和布局生成式AI來說非常重要。

以第一次工業革命為例，蒸汽機的出現打破了人與人的體力鴻溝，但同時帶來了技能鴻溝；流水線生產在第二次工業革命中誕生，它打破了人與人之間的技能鴻溝，但同時帶來信息鴻溝；互聯網革命的出現打破了人與人之間的信息鴻溝，同時帶來了專業能力的鴻溝；而AI革命則打破了人與人之間專業知識的鴻溝。

Part.3

行業變化

生成式AI會給行業發展帶來怎樣的變化呢？

方教授以電商和搜索為例進行說明新技術對行業的影響。在過去20年里，眾多行業被電商和搜索這兩個底層技術滲透。電商帶來了渠道的民主化，搜索帶來了媒介的民主化，生成式AI帶來工具的民主化。在眾多行業中，電商和快消行業受電商及搜索的影響最為深刻。這兩個行業也因此發生了重大變化：首先行業整體利潤率大幅下降，從18%降低到10%。具體來看，行業中Top10的企業利潤率從19%上升到22%，但其他企業利潤率從17%下降到8%。總的來說，行業整體的利潤率在下降，而行業內部發生了明顯的結構性變化。

為什么新技術會導致行業內部的分化？

對大企業來說，他們可以利用新技術，強化規模和范圍經濟，從而提升利潤率。對小企業來說，新技術導致行業進入壁壘下降，從而導致利潤率的降低。那么生成式AI的發展，也會給行業帶來這兩方面的影響。在這一過程中，大企業是需要構建AI的基礎平臺，利用專有數據的優勢，強化強化規模和范圍經濟的優勢。小企業則可以利用自身的敏捷性和適應性，利用第三方的AI解決方案，瞄準利基市場的應用場景。

那么在AI革命時代，哪些行業會有最大的機會呢？

方教授認為需要滿足四個條件：第一，行業有大量的異質性數據；第二，行業存在復雜的決策過程；第三，行業由于存在復雜的決策過程，所以有自動化和優化的機會。第四，行業中存在大量的個性化潛力。那么對應的，國內的醫療保健、金融服務和內容創意行業都有著不錯的機會。

Part.4

戰略演化

方教授在這一部分主要探討了生成式AI發展的路徑、所需的資源以及應用的業務。

新技術的應用主要通過兩個路徑。以新能源汽車為例，一個是特斯拉的顛覆之路：先做出一個好的產品，然后不斷地降低成本；另一個是比亞迪的引領之路：先做出成本較低的產品，然后讓它不斷變好。如果生成式AI未來不能降低成本，那么是很難取代原有的搜索引擎的。

在資源方面，方教授認為數據將成為AI競爭優勢的核心來源。算法可能是開源的，算力是云端供給的，但是行業數據的獲取是存在壁壘的。

在業務方面，未來AI與業務的結合將會產生四個維度。

方教授結合金融行業和醫療行業的案例，對上述四個維度進行了詳細闡述。

Part.5

營銷優化

AI對營銷的優化可以體現在四個維度：效率、個性、交互和沉浸。

首先是效率的提升。生成式AI與工具的結合可以大幅提升營銷效率，這個在媒體矩陣的構建中就可以體現。

其次是內容的個性化。生成式AI可以針對每一個用戶的偏好，生成完全個性化的營銷模板。內容的質量和多樣性會大幅提升，內容制作的成本和門檻將大幅下降。

然后是交互方式的變革。聊天機器人將會成為新的用戶交互界面和商業操作系統。用戶在新的交互中會完全暴露自己的需求，企業不再需要推測用戶的需要。

最后是沉浸式的體驗。生成式AI將作為工具推動元宇宙的爆發，為用戶提供不斷拓展的潛力和完全沉浸式的體驗。在沉浸的渠道下，消費者的參與感會更強，情感反應會更加激勵，認知負荷會減少，從而提升購買的可能性。在這一環境下，營銷方式也會實現從4P到CARE的變化。

Part.6

偉大企業和技術的人文精神

方教授分析了2009年-2019年全球前10大市值公司的變化。可以看到2019年新上榜的企業都是建立的互聯網基礎設施平臺上的平臺型企業。而未來偉大的企業，一定是站在AI基礎設施上，具有技術整合能力，深度鏈接用戶的數字化企業。

最后，方教授分析了歷史上兩次工業革命和互聯網革命背后人文主義精神的演變。一個技術要走的遠，要能深刻影響人類，必須要有人文主義精神的引領。AI到底是金礦、陷阱還是幻影？取決于我們對技術的執著。取決于我們對人性的洞察。取決于我們對美好的追求。更重要的是取決于我們對自我的審視。

二、嘉賓點評

韓順平教授作為點評嘉賓，主要從兩個方面分享了講座感悟。

首先，韓教授給所有MBA同學和校友提供一個建議。我們不僅要去學習方二教授在講座中講述的結論，更要去學習方教授的從歷史到未來的思考過程，這對我們自己分析問題非常有幫助。

此外，韓教授結合自己的使用經歷，分享了自己對于ChatGPT的理解。同時提醒同學們，無論我們使用什么工具，一定要回歸本源，葆有人文精神。

三、互動提問

在最后的互動環節中，同學們從AI對職業發展的影響、生成式AI訓練數據的獲取、AI對全球貿易的影響等方面積極提問，方教授為同學們一一解答。最后，宋培建教授分享了使用AI進行創業的案例，并做講座總結。本次講座報名人數超過1800人，引發熱烈反響，歡迎大家持續關注南大MBA科技與人文系列講座。