等待了十年的论文

在达成共识之前先确立信念

这就是 Emergence 的运作方式。我们会在市场之前就形成自己的判断，有时甚至是在相关技术尚未成熟之时。

在我们投资 Salesforce 时，大多数人认为企业级软件无法像消费级互联网产品那样实现规模化发展。当我们成为 Zoom 的首家机构投资者时，以视频为主的工作方式还只是一种小众理念。而在为 Bland 的 B 轮融资领投之前，已有 180 家投资方告诉该公司的创始人，语音通信正在走向衰落，电话通话将在一年内过时。如今，Bland 已经处理了超过 1.75 亿通人工智能通话，而且刚刚完成了 C 轮融资。在每一个案例中，远见卓识都在实际验证出现多年前就已存在。在证据尚不充分、质疑声此起彼伏的漫长时期里，这种坚定的信念始终未曾动摇。

“教练网络”理念也是如此。2017 年时，还不存在能够良好实现这一理念的基础设施，相关模型也还不够强大，企业级数据管道更尚未建立。尽管如此我们还是发表了这一理论，因为其背后的逻辑是成立的。

在人工智能时代，人类是唯一的变革推动力。

软件仅能实现优化，唯有人类才能找到真正全新的策略。系统的职责就是发掘这些突破性思路，并将其传播给其他人。

我们起步较早，自己也清楚这一点，因此始终不懈努力。

我们一直以来的信念

悲观的声音此起彼伏：“一半的白领工作将会消失。”“初级岗位也将不复存在。”仿佛在倒计时人类的重要性正在下降。但我们并不这么看。

自动化并不会取代人类，它只是改变了工作的形式。上个世纪每一波技术变革都是如此——它们都将最高价值的任务集中在人类的判断力、创造力以及改变规则的能力上。人工智能也不例外，它只不过是我们此前所见这种发展规律中最强大的体现罢了。

人工智能真正威胁的并非人类的角色，而是人类的优势。如果员工最出色的创意都被输入到那些不受你控制的底层模型中，那么你的竞争优势就会变成公共资源。重要的并非“人工智能能实现多高的自动化程度”，而是“谁来掌控这些变革？”

这项技术终于跟上了。

本月初，我发表了《超越模型》一书，这是迄今为止对“教练网络”理论最完整的阐述。该理论的核心观点是：在企业人工智能领域中，真正具有持久竞争力的并非基础模型，而是企业在其之上构建的专属学习循环——这种循环以企业员工的判断力作为起点，并在每一次互动中不断得到强化。通用型智能会逐渐沦为商品，但一个组织独特的思维方式与适应能力却不会。

几天后，这一观点便大规模地成为了主流看法。这种共识极为显著——当来自不同背景、以不同视角思考企业人工智能问题的人们独立得出了相同的核心见解时，通常就意味着这个见解是正确的。而随后人们对这一见解的赞誉也极为热烈。我所能做的，仅仅是提供相关的时间脉络而已。

这些理念之所以如今才显得如此显而易见，是因为技术终于赶上了他们早先所描述的那种状态。这就是处于行业前沿的必然现象。核心观点并未改变，变化的是世界本身。

接下来是什么

目前，企业软件开发者面前存在着巨大的机遇。相关模型会不断优化，我们也会密切关注其中的创新进展。但在我看来，真正的焦点应当是那种能够随着时间推移不断积累人类专业知识的学习机制——这种知识具有领域特殊性、根植于特定组织结构，且从外部根本无法复制。

尽可能实现一切自动化，充分利用所有能提升效率的手段。但不要让那些关于优化的讨论掩盖了更为重要的议题——务必将组织变革的主动权掌握在自己手中。

戈登·里特是 Emergence Capital 的创始人兼普通合伙人。他从 2016 年开始构建“教练网络”这一理论框架。您可以通过 gordon@emcap.com 与他取得联系。.