微软公司全球资深副总裁、微软AI亚太区总裁张祺
自2022年12月2日ChatGPT上线至今，整整两年过去，AI正以前所未有的速度重塑各行各业，彻底改变了人们获取知识、积累经验、洞察世界的方式，刷新了人机互动的模式与习惯。
在这股浪潮中，显现出一个无法忽视的庞大身影:微软。事实上，这家PC时代的老牌科技巨头正在重新执掌AI时代议题。过去几年，微软豪掷137.5亿美元押注AI革命领军者OpenAI，用Azure为各个AI公司提供算力引擎。更重要的是，微软在为AI时代的更快到来，提供了最为宝贵的信心。
张祺是微软的老兵，自2002年就加入了微软美国总部，现任微软公司全球资深副总裁及微软AI亚太区总裁，负责互联网业务及人工智能平台在亚洲的团队。张祺在大数据、人工智能算法等方面拥有超过20年的从业经历，为微软AI技术的落地做出了突出贡献。
以OpenAI的ChatGPT为代表的生成式AI崛起后，AI便进入了新的叙事篇章。张祺发现，当AI在内容、代码生成等方面表现出赶超人类的能力时，许多工作的生产效率得到了极大的提升，而原有的组织架构和生产关系都将会面临巨大的变革。于是在2023年，他提出了单人创业家的理念，借助AI的力量，一个人也可以拥有足以匹敌一个团队的工作能力。
但随着技术革新而来的还有一种担忧:AI是否会掀起大规模失业潮？对此，张祺的看法是，一定会有一些现有的工作受到冲击，但同时每个个体的能力也将会被无限放大。那些没有编程背景的人通过大模型将有可能自己开发应用，不会画画的人也能利用AI工具生成高质量的画作。
在接受蓝鲸新闻专访时，张祺甚至提出了对未来工作将如何演变的设想。延续了几百年的公司制度或将面临AI的冲击，公司可能不需要再组织和雇佣员工，而是将工作分解成一系列任务，再分发到众包平台上。
张祺形容自己是一个技术乐观派，不希望局限在线性的思维惯性中，低估了未来的可能性。AI将改变许多事情，是现阶段难以想象的。而预判由指数级增长带来的看不见的变化，才是让我们这个行业中许多人感到非常兴奋和震撼的部分。他表示。
以下是张祺与蓝鲸新闻的对话实录，内容在保证原意下有删减调整。
不要高估现在，不要低估未来
蓝鲸新闻:为什么会提出单人创业家的概念？
不仅仅是内容生产，在读文章的时候，也可以用AI来总结。要写东西的时候，给AI一个课题，它能用非常标准的一种或多种语言完成。以前需要很多年训练出美感，才可以画好一张图，现在一个提示符输入进去就能做出来。AI极大提升了内容生成、知识生成的生产效率。
在单人创业家的理念中，其实最关键的转变在于代码生成的能力。并不是说代码不重要了，而是人可能不需要直接写代码，用自然语言的方式表达，告诉机器想完成什么事情，大语言模型可以帮你把代码生成出来。
为什么代码很重要？我们说软件改变世界，上一波信息化革命的效率提升，其实都是因为计算机的到来，这背后都是其编程代码在完成所有上一阶段的生产力提升。
软件编程人员虽然有几百万，但是在AIGC浪潮之前还是稀缺资源，你会发现这种稀缺资源的能力现在很大程度上被大语言模型所替代。所以每一个人都会变成一个编程者，这就是效率提升最重要的一个维度。
在这一代AI的加持之下，内容总结生成、代码生成纠错原先可能是人本身的独特能力，需要很多训练才能获得，现在都变为边际成本非常低、易获取的能力。以前可能需要很多人手的事情，现在更少的人就可以完成，效率得到了更好的提升。
那么，生产资料变了，生产力变了，生产关系是不是会有所改变？单人创业家的理念涵盖的更重要的信息是，在这样的环境下，可能会带来怎样的社会变革？一个人能够干什么？这里有很大的想象空间。
当有这样的效率提升时，很多问题就要重新思考。在做原型构建的时候，为什么还要维系原来的组织架构？难道真的需要六、七个人协调才能完成一个产品的初始想法、原型构建，甚至几轮迭代吗？不需要了。
组织是有效的，但到一定程度以后就会降低效率，因为要协调，关键是要对上协调。当一个人和AI之间实现全线沟通的时候，会将组织效率提升很多。不需要那么大的组织，而且不需要层级各方面的变化，甚至要想这种传统的方式是不是最好的。
当然这个状态更适用于MVP阶段，真正到大规模、批量化生产产品的话，要构建一个服务上亿人的产品，还是需要很多团队的协作。
投资领域的朋友们听到都非常激动。原来要投一个项目，一般都是PPT介绍一下，有的人可能构建一个非常简单的原型，根据这个去做判断和调研。有的时候是在赌你的认知，有的时候在赌一些运气。
但现在就完全不一样了。通过非常少的投入和AI的加持，就可以构建原型产品，最起码是一个更加成型的状态、一个MVP，这在很大程度上对他们的投资判断和决策能力，包括成功的概率，会有极大的提升。
投资金额也会不一样，同样的100万可以做更多事情。试错的宽度、速度都会不一样，以前可能要几个月才能得到反馈，现在可能只需要一周的时间。
蓝鲸新闻:随着各种AI工具的推出，会带来创业门槛的下降，那之后创业者间的竞争要素会是什么？
张祺:我觉得在一个领域中有独特领域知识的产品经理，以后可能会是非常重要或稀缺的人才。
在一个领域里面的特定知识是什么？就是对这个领域的了解，而不只是知识的汇总。比如，一位医生知道医院的整个流程、优缺点在哪里、病人真正需要注意的地方是什么。这些就是领域知识，可以帮助人们找到现有体系里提升效率或服务的机会在哪里。
在具备这种认知后，通过AI工具的加持，能够把发现这些机会的流程极大地压缩、加速。以前可能面对更多的阻力，首先是资本问题，其次可能是团队协调的问题。但现在这些东西都被变小了以后，一个人能做的改变是非常大的。
在单人创业家的环境里面，一旦人有足够深刻的特定认知，并有很大的意愿去改变一件事情，在今天一切都变得更有可能。
蓝鲸新闻:未来算力或数据是否会成为最重要的生产资料？
张祺:数据的重要性无疑在增加。另外现在GPU技术迭代速度非常快，数据中心的能力在不断增强，模型也在越来越优化，变得更大。这种持续的迭代预示着算力将成为新的生产资源的重要部分。
但它是处于被限制的状态，还是无穷无尽的状态？这就看怎么去思考问题了。我实际上是一个对技术乐观派，总是强迫自己用一种指数型的态度去思考未来，因为存在太多的可能性，这些可能性超出了我们今天的理解范围。
人们往往容易高估一两年的变化，而低估十年的变革。人类的思维倾向于线性，很难体会到指数级增长的可能性，这是一种思维惯式的问题。
AI带来的变化已经在实际发生，但我认为我们能够看到的东西还是线性的。而预判那些由指数级增长带来的看不见的变化，才是让我们这个行业中许多人感到非常兴奋和震撼的部分。
AI会让更多人失业吗？
蓝鲸新闻:我们讨论了很多生产力或生产关系相关的变革，那需求会如何改变？当很多问题被解决，也节省了很多资金或人力时，是会创造出新的需求，还是导致很多人无事可做？
张祺:如果仅仅限制在当下的工作状态，一个工种的效率提升后，需要的人力肯定会受到压缩，一些现有的工作一定会受到影响。
但是如果放开想，每个人都有改变的诉求，同时能做的事情可以被放大，以前没法想象的一些事情都可以完成。如果全球数以亿计的人可以发布属于他们的工具，为更多的人所使用，那这个世界会变成什么样？
我觉得很难单纯沿着现在的思维去思考将来的人力压缩。当无限的空间得以展现后，所有的供需关系都会极大地改变。
蓝鲸新闻:自工业革命以来，公司这类组织已经延续了几百年的历程。AI将会对公司制和社会分工带来哪些影响？我们的工作方式以后会发生什么变化吗？
张祺:工作实际上是通过雇佣关系，来获取员工的特定技能和时间，完成公司的事情。
在AI时代下，可以通过agent的方式去思考很多现有的工作流程。将一件事情分解为任务很重要。当把工作转化为任务后，某些任务需要对特定领域有深刻理解的人来完成，比如架构，或一些涉及到产品定位和用户认知的，这对于整个产品形态及策略等至关重要。有些任务则需要人工和AI的辅助，还有的任务可能完全自动化完成。
未来可能并不需要雇佣员工，买断他们的时间来完成工作。实际上，工作将会转变为一系列任务。这个体系可以帮助你决定将哪些任务分发到何处，从而大大提高效率。
我认为众包可能是一个有趣的中间体，可以将任务放到众包平台。这些任务可能处于不同的阶段或状态，当人能够将工作细分，并且在不同的资源库中调动所需资源时，我相信工作这件事情本身的定义都会发生改变。
单人创业家并不是指一个人同时担任工程师和产品经理的角色。实际上，一个人可以拥有AI系统或助理，通过这些分身来完成多种角色。当一个人有完成特定任务的强烈诉求时，借助AI的能力，可以生产出所需的开发人员或测试人员。一个人加上AI，就相当于拥有了一个团队。
蓝鲸新闻:人们使用AI有哪些门槛？是否需要高学历背景呢？
张祺:首先要了解自己想完成的事情，也就是你的梦想。其次要拥有提问的能力，学会问问题，这关系到如何与大型模型进行有效交互。
现阶段，要有效使用提示工程，或者处理代码问题以及逻辑性较强的问题时，确实需要一定的训练。在这种组合之下，如果你还拥有强大的教育背景，一定会在擅长的领域更加高效。
蓝鲸新闻:如果效率和结构优化达到极致，是否会加剧社会的分化？少数掌握知识和技能、受过训练、与AI更容易交互的人，可以满足社会的绝大多数需求，而剩下的大部分人群可能只剩下需求，不再参与生产？
张祺:我认为这并不会加剧人类社会的分化，实际上它可能会提升许多人的能力，迅速达到一个很高的水平。
以画画为例，之前我不具备创作画作的能力，因此与之相关的成长和商业机会对我来说都是关闭的。然而现在只要有计算资源，比如Midjourney或DALL-E等AI工具，我能够通过打字甚至语音交互，直接提出问题或告诉它我想画什么，机会的大门就突然打开了。
这不再是只有受过专业训练的绘画者才能做的事情，今天数亿人也完全有可能实现。当这扇门被打开时，将会带来怎样的可能性？是会扩大贫富差距，还是为更多人提供机会，使他们达到以前不可能达到的状态？如果这么多人都能达到的话，那这个指数级增长将会达到什么状态？
集成AI的原产品与新AI超级应用将长时间共存
蓝鲸新闻:我们刚才讨论了很多关于未来的话题，但需要回到现实。在整个AI行业，人们正在进行各种尝试，无论是在模型开发还是应用方面。你对此有何看法？接下来有哪些方向值得关注？
张祺:在这次AIGC浪潮中，微软与OpenAI的合作可以被写入商学院教科书，被认为是极具前瞻性和创意的合作方式。
微软对产品形态的定位是Copilot，这很重要。人仍然占据主导地位，在Copilot加持下能够增强人的能力，帮助人们更有效地完成任务，而不是取代人或人的判断。它旨在辅助而不是伤害用户。
有几个产品值得一提。例如GitHub Copilot，它实际上是真正引领Copilot创新的产品，通过提供代码生成和测试等功能，显著提升了开发者的工作效率。Microsoft 365的Copilot是我们生产力工具的一部分，包括Word、PowerPoint、Excel和Outlook。我很多时候使用Outlook写邮件，只需输入一句话，它就能提供从语法到造句的优雅表达，往往比我自己的写作还要好。Teams Copilot也是一个非常好的产品，会自动生成会议摘要。
实际上，使用这种AI能力是相当简单的。但在正确的场景中，它发挥了巨大的作用。这些例子虽然简单，却展示了技术如何使生产力提升变得触手可达。
我们还是首个将大模型真正引入搜索引擎的公司，于2月7日发布了新的Bing搜索。搜索引擎之所以重要，是因为它是互联网时代获取信息和知识最重要的维度。传统的提供10个链接来获取信息的方法，现在已经转变为知识汇总的搜索方式。搜索引擎变得更高效、更知识驱动，这对每个人的生产力提升有显著影响。
另一个重要的维度是AI for Science，AI在科学领域的应用，这一点可能还没有得到足够的重视。例如谷歌旗下的AlphaFold可以以前所未有的精度预测生命分子的结构和相互作用。AI可以应用于材料科学和医药领域，能够在短时间内完成以前需要很长时间才能发现的成果。
AI for Science，对人类关于世界的基本认知和最基础的学科提升有着深远的影响。这种变革将是复合效应的，新的材料和发现可能会引发一系列新的创新及发展。AI for Science的投入应该是长期的、耐心的，这非常重要。
蓝鲸新闻:这些变化实际上是在现有产品中加入AI能力，提升原有场景的效率，而不是创建一个全新的封闭的应用环境。这是否会成为未来AI时代的一种趋势？
张祺:这种共存的状态可能会持续很长时间。Copilot可以是一个独立的产品形态，但它也可以被集成在许多现有App中。国内外的大模型公司都有自己的应用，同时这些应用的功能也被集成在其他产品中。
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