AI的变革性潜力 - AI正处于变革初期，其影响可能超过印刷机与汽车等重大发明，将人类带入"超级能动性"状态，提升生产力与创造力 [2] - AI是继蒸汽机、互联网和智能手机后的又一超级工具，能放大人类能力、重塑社会结构，实现知识民主化和任务自动化 [5] - AI独特之处在于实现认知功能自动化，具备适应、规划、引导和自主决策能力，成为经济增长和社会变革的催化剂 [6] 超级能动性 - "超级能动性"指个体借助AI极大提升创造力、生产力及影响力，未直接使用者也能从知识扩散和效率提升中受益 [4][5] - AI作为力量倍增器，可释放人类潜能至前所未有的高度，推动人机协作达到新水平 [4] - 代理式AI具备自主行动能力，能理解上下文、制订计划并执行任务，从工具转变为"数字员工"合作伙伴 [9][10] AI技术进展 - 大语言模型能力飞跃：GPT-4通过美国律师考试前10%，执业医师考试正确率达90%，推理能力接近高级学位水平 [8] - 多模态AI融合文本、音频与视频处理：Gemini Live实现情感化对话，Sora生成视频，Flamingo完成跨模态联合推理 [11][12][13] - 硬件创新推动性能提升：英伟达H100 GPU加速训练，量子计算与神经形态芯片有望突破现有算力瓶颈 [14][15] 企业AI转型挑战 - 90%企业领导者预期AI将推动营收增长，但70%转型失败，需克服领导对齐、成本不确定性等五大挑战 [18][19] - 领导对齐需建立战略共识，成本不确定性体现在现成方案与定制化开发的ROI预测困难 [19] - 劳动力规划需平衡AI专家需求与技能重塑，供应链依赖涉及全球地缘政治风险 [20] 行业应用前景 - 代理式AI被英伟达视为"万亿美元机会"，Salesforce推出Agentforce构建数字劳动力生态 [9][10] - 多模态AI将在教育、医疗、自动驾驶等领域发挥更大作用，开源社区加速技术普及 [13] - 制造业机器人、可再生能源预测、药物开发等被视为最具变革性的AI应用方向 [17] 实施策略 - 迭代部署策略提倡小步快跑，通过社会共建逐步适应AI治理，避免过度监管压制创新 [21] - 企业需结合自下而上（黑客松）与自上而下（高管重构流程）方式推进AI成熟度 [23] - 微软等公司以人类能动性为核心设计AI产品，强调技术辅助而非主导的未来愿景 [22]

核心观点 - AI正处于变革初期，其影响可能超过印刷机与汽车等重大发明，将重塑工作方式和社会结构 [1] - AI的核心潜力在于实现"超级能动性"，即通过人机协作大幅提升人类生产力与创造力 [4][5] - 当前AI技术呈现五大创新方向：智能推理、代理式AI、多模态功能、硬件升级和透明度提升 [8] - 90%企业领导者预期AI将在3年内推动营收增长，但70%企业转型面临失败风险 [26] 技术进展 智能与推理能力 - GPT-4在美国律师考试中进入前10%考生行列，医师资格考试正确率达90% [9][10] - 大语言模型上下文窗口显著扩展：Gemini 1.5 Pro可处理200万词元（2024年6月） [8] - OpenAI的o1模型具备类人推理逻辑，可进行目标导向的任务规划 [10] 代理式AI - 英伟达CEO黄仁勋称代理式AI为"万亿美元机会"，预测2025年将出现数字员工 [12] - Salesforce推出Agentforce平台，可构建自主AI智能体处理产品发布等复杂任务 [13] 多模态功能 - Gemini Live实现带情感色彩的类人对话，Sora可将文本转化为视频 [15] - 谷歌PaLM-E模型结合视觉与语言控制机器人，Flamingo模型实现跨模态推理 [17] 硬件创新 - 英伟达H100 GPU加速大模型训练，2025年Cosmos世界模型将整合RTX芯片 [19] - 量子计算与神经形态芯片可能带来革命性突破，边缘计算提升实时响应能力 [20][21] 行业应用挑战 实施障碍 - 五大关键挑战：领导层战略对齐（分歧率70%）、成本不确定性、人才短缺、供应链脆弱性、模型可解释性 [26][27] - AI透明度指数显示Anthropic得分提升15分至51分，亚马逊提升3倍至41分（2023-2024） [23] 转型策略 - 推荐"迭代部署"模式：小步快跑开发，社会共建治理 [29] - 仅1%企业达到AI成熟水平，需结合自上而下战略与自下而上员工创新 [33] 企业战略思考 领导者维度 - 需重新构想成本中心为价值创造部门，通过AI建立差异化竞争力 [34] - 建议设立AI价值与风险负责人角色，统一跨部门目标 [27] 员工维度 - AI原生员工需掌握提示工程等新技能，企业需建立持续学习机制 [32][33] - 工作设计应鼓励自下而上的创新，如黑客松等实验形式 [33]

陆坚/文 去年秋天，我在湛庐与编辑团队讨论我的写作计划时，被问及是否愿意翻译里德·霍夫曼先生关于AI的 新作。编辑认为我是翻译此书的最佳人选，一是因为我的技术背景，二是因为我是领英中国前掌门人； 而领英（LinkedIn）正是霍夫曼先生辉煌职业生涯中的璀璨明珠，作为全球最大的职业社交媒体平台， 已拥有超过十亿的全球用户。然而，面对这个提议，我起初有些犹豫，因为我的写作计划正进展缓慢， 急需专注与集中，不愿轻易启动新的项目。但随后，我请求先看一看新书的样章，再作决定。 然而，仅仅是读完前言部分，我就决定投身于这部作品的翻译。 重新认识苏格拉底 打动我的是前言中作者引用了古希腊哲学家柏拉图在《斐德罗篇》中的一段对话，在这段2400年前的对 话中，柏拉图的老师苏格拉底细数了他对书面文字的批评，他认为，一旦文字被写下，就失去了活力， 读者有问题或对内容提出质疑，静止沉默的书面文字无法作答；更糟糕的是，书籍的广泛传播让作者失 去了对内容的控制，读者可能理解也可能误解书中的内容，书还会落入不相关的人手中。 这段文字让我恍然大悟，原来我们在教育中所推崇的"苏格拉底教学法"——面对面对话式教学，竟源于 这位伟大的哲学家对书籍 ...