五位AI领袖如何让人工智能普及大众

还记得拨号上网时"嘶嘶——哔哔哔——刺耳——嘘嘘"的声音吗？如果你经历过90年代，可能还记得拨号调制解调器启动时那令人兴奋的声音。你正在上网！连接到万维网。如今，随着AI进入主流，我们正处于一个可能超越互联网影响的社会变革边缘。

从商业到社会再到教育，生活的每个领域都将受到影响。

为了理解这一时刻，我采访了五位将AI带给大众的领袖。正如早期互联网采用者解释了那项技术一样，这些创新者擅长将复杂的AI转化为实用工具，赋能企业、社区和个人适应并蓬勃发展。

让我们了解他们的想法。

第一位 Rajeev Kapur

《AI变简单》和《提示词变简单》畅销书作者，领先B2B技术营销和活动公司1105 Media的CEO，Kapur是全球最受欢迎的领袖之一，专门将AI转化为实用、可行的策略。作为高管和教育工作者的信任顾问，他最近在亚利桑那州诺加莱斯开设了Kapur AI领导力中心，今年晚些时候还将在百慕大开设另一个。作为首批专门的AI领导力中心之一，它将为领导者、教师和社区提供在AI时代蓬勃发展的技能。

关于AI，有什么可能让人们惊讶的事情，为什么？

AI不是来取代人类的——它是来取代任务的。这种区别很重要。真正的赢家将是那些知道如何将人类判断力、创造力和同理心与AI的速度、准确性和规模相结合的人。当你将AI重新定义为力量倍增器而不是威胁时，你就不再问"AI会夺走我的工作吗？"而是开始问"AI如何通过增强我的工作让我的效率翻倍？"

为什么AI是一项如此令人兴奋的技术，更多人和公司应该拥抱它？

AI有在全球范围内民主化学习的力量。它可以将世界级的教育、指导和工具交到任何有互联网连接的人手中——平衡最大城市和最偏远村庄之间的竞争环境。这意味着非洲农村的学生可以获得与纽约或伦敦学生同样质量的教学。这也意味着小企业主可以与全球公司竞争。这不仅仅关于技术；它关于为数十亿人扩大机会。这就是为什么我开设了Kapur AI领导力中心，训练领导者、教育工作者和社区利用AI获得实际成果，建设一个每个人都有公平成功机会的未来。

第二位 Sol Rashidi

被认为是世界上第一位企业首席AI官，Sol获得了"全球百强AI思想领袖"、"福布斯21世纪AI创新者"和"科技界50强女性"等奖项。Rashidi的职业生涯包括推出IBM的Watson并在财富100强公司担任C级领导职务。她拥有10项专利，是畅销书《你的AI生存指南》的作者。

领导者必须采用什么思维转变才能在AI时代蓬勃发展？

在我看来，这不是一个大的思维转变，而是几个较小的转变，随着时间的推移，它们将帮助领导者蓬勃发展。AI被设计来放大人类的创造力和解决问题的能力——而不是削弱或取代它——所以关键是我们外包任务——而不是批判性思维，以避免智力萎缩并保持认知强度，继续解决更大的商业、人道主义和社会问题。其次，AI的责任不能外包给IT部门。这是所有领导者的共同使命；因此，每个人都需要成为数字原住民。最后但同样重要的是，不要为了AI而做AI。需要有一个只有AI才能解决的真正商业问题；毕竟，如果剪刀就能做到，为什么要引入电锯？

是什么驱动你让AI对每个人都可访问的热情，你认为它将如何改变世界？

我在科技领域工作了25年以上，在数据领域20年以上，在AI领域11年以上——我从未见过这样的事情。我来自一个见证了互联网兴起、电子邮件爆炸、手机民主化、智能设备普及和大规模个性化出现的时代。然而这种演变——现在的革命——感觉与以前的任何事情都不同。

我相信AI不应该局限于企业或大型科技公司。我们都应该有能力放大我们的天赋能力并发挥最大潜力。但我们必须既有雄心又谨慎地对待AI——确保我们不会与AI产生共同依赖，每次互动都会加强（而不是削弱）我们深入、独立和批判性思考的能力。另外，我们已经到了必须重新发明自己的地步，因为AI不会取代我们的工作，但使用AI的人会。所以重新发明不是可选的，而是必要的，随着AI的民主化。所以我说，"投入进去，有意图地探索，兴奋地实验，但总是问自己：这会放大我——还是削弱我的批判性思维能力？"

第三位 Brandon Powell

被《Inc.》杂志评为AI和软件开发领域的Power Partner，并被选为第一生成式AI解决方案提供商，Powell是HatchWorks AI的CEO。HatchWorks通过将美国基础战略与近岸执行相结合，帮助组织采用和扩展AI，与拉丁美洲的顶尖人才合作。从生成式AI采用到自动化和产品创新，他指导公司应对复杂性，提供真实、可衡量的结果。

你对AI在生活和工作中日益重要性的驱动理念是什么？

我是一个AI人文主义者。当日常人们——不仅仅是工程师——使用它以更少的资源做更多事情、执行新想法并改变他们的工作时，AI的真正价值就显现出来。当AI变得像开灯开关一样自然时，我们将看到真正的转变，不仅在生产力方面，而且在人类潜力方面。

AI最让你担心的是什么？

我最大的担心是我们无法让人们跟上这一旅程。技术不是瓶颈，人才是。如果我们不投资于培训、去神秘化AI并解决对失业和变化疲劳的真正恐惧，我们就面临AI分化而不是赋能的未来风险。AI采用既是变革管理，也是数字化转型。

第四位 Hema Dey

Iffel International Inc.创始人和SEO2Sales(TM)的创造者，Dey开创了一个专有的MarTech框架，融合AI驱动的SEO、预测搜索意图和故事讲述，将营销转化为可衡量的收入。作为兼职CMO和主题演讲者，Dey帮助B2B公司和CEO将品牌、数字战略和销售整合为一个统一的增长引擎。凭借在AI营销、数据分析和合规解决方案方面的专业知识，她赋能企业盈利性扩展。

你对希望利用AI的公司领导者有什么建议？

拥抱"学习、忘却、重新学习"的心态。对新想法、新范式和新技术保持开放。保持好奇心！好奇心驱动创新和新鲜思维。对那些难以适应的人要有耐心：向他们展示、教导他们，培养他们的动机——而不是打击它。

你推荐人们在日常生活或工作中开始使用AI的简单方法是什么？

时间很宝贵。使用AI来加速研究、决策和日常规划——无论是围绕过敏症创建膳食计划、寻找购买食材的地方还是生成卡路里计数和准备说明。小的、实用的用途建立信心并开启更大的机会。

第五位 Ethan Mollick

宾夕法尼亚大学沃顿商学院Ralph J. Roberts杰出教师学者、Rowan研究员和副教授，Mollick共同主持生成式AI实验室，研究AI对工作、创业和教育的影响。被《时代》杂志评为"人工智能最具影响力人物"之一，他的著作《共同智能：与AI共同生活和工作》是《纽约时报》畅销书，被《经济学人》和《金融时报》评为"年度最佳图书"。他还撰写Substack通讯"一个有用的事情"。

关于AI能力，你认为人们应该更好地理解哪个常见误解？

AI能力遵循我们称之为"锯齿状前沿"的模式。AI可以在一些极其复杂的任务上超越专家，同时在看似简单的任务上失败。例如，同一个能够编写复杂代码或诊断疾病的AI可能在基本空间推理或计算图像中的物体数量方面遇到困难。这种锯齿状模式意味着你不能简单地假设AI"擅长困难的事情而不擅长简单的事情"或反之。理解这种不规则的能力边界对于有效地将AI整合到任何工作流程中至关重要。

为什么你相信AI的广泛访问很重要，这可能对教育、工作和社会产生什么影响？

我们正在见证第一个可以广泛应用于任何智力任务的通用技术，我相信每个人都应该获得这种潜力放大。AI可以帮助在教育、创业、医学等领域平衡竞争环境。如果我们做对了，AI可以通过民主化获得智能和专业知识来减少不平等，帮助解决以前难以处理的问题。

展望未来，AI的快速演进让你担心什么？

我最大的担心是变化的速度——我们正在比我们的机构能够适应的速度更快地改变工作、教育和社会。教育机构被AI作业压倒，公司使用工业时代的管理结构，我们的监管框架已经过时。如果我们不能足够快地发展我们的系统，我们就面临大规模破坏和替代的风险。通用技术有很多影响，好的和坏的，我们需要努力放大好的同时减轻坏的。

曾经，拨号上网的尖叫声标志着我们以互联网形式进入新领域。今天，没有这样的信号标志着我们进入AI时代。相反，跨越门槛是一种非常个人化的体验。我们每个人都在自己的个人旅程中，以截然不同的方式与这种新兴技术连接，无论是使用ChatGPT建议家庭预算、将AI融入我们的业务运营，还是甚至与聊天机器人作为我们的新治疗师互动。

世界从未见过如此深刻地触及人类体验如此多方面的创新，每天增强能力并大规模解锁智能。显然，这五位思想领袖对这个前所未有的时代有着敏锐的洞察，帮助我们欣赏现在的和即将到来的。

在他们每个人的回应中出现了一个共同主题，其中AI不会取代人类，而是使我们能够做比以前想象的更多的事情，成为比以前梦想的更好的自己。我感谢他们的见解，并与他们对即将快速上线的新时代的兴奋和惊奇有着同样的情感。

Q&A

Q1：AI会取代人类的工作吗？

A：根据专家观点，AI不是来取代人类的，而是来取代任务的。真正的赢家将是那些知道如何将人类判断力、创造力和同理心与AI的速度、准确性和规模相结合的人。AI不会取代工作，但使用AI的人会取代不使用AI的人。

Q2：普通人如何开始在日常生活中使用AI？

A：专家建议从小的、实用的用途开始，比如使用AI来加速研究、决策和日常规划——无论是围绕过敏症创建膳食计划、寻找购买食材的地方还是生成卡路里计数和准备说明。小的实际应用能建立信心并开启更大的机会。

Q3：AI技术发展这么快，最大的担忧是什么？

A：专家们最大的担心是变化的速度太快，我们的机构无法适应。教育机构被AI作业压倒，公司仍在使用工业时代的管理结构，监管框架已经过时。如果不能让人们跟上这一旅程，AI可能会分化而不是赋能社会。