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SAIF金融MBA2025级启动论坛:创新商业地图 洞见AI未来

3月16日下午,由上海交通大学上海高级金融学院金融MBA、FT中文网联合主办的“SAIF金融MBA2025级启动论坛暨创新商业地图 洞见AI未来”主题活动,在高金北京中心成功举行。

3月16日下午,由上海交通大学上海高级金融学院金融MBA、FT中文网联合主办的“SAIF金融MBA2025级启动论坛暨创新商业地图 洞见AI未来”主题活动,在高金北京中心成功举行。

2024年AI大模型以及落地应用的快速发展,为各个行业发展带来新的想象力空间。本次活动中,上海交通大学上海高级金融学院金融学教授、学术副院长严弘教授从经典经济学理论和AI+社会职业与传统产业发展的交叉学科研究、金融与大模型融合发展的趋势分析等多角度为读者们分享了他的最新学术洞察。

知名财经作者、晨读书局主理人吴晨先生担任讨论主持人,FT中文网张延女士,摩尔线程联合创始人、执行总裁王东先生,行行AI董事长、顺福资本创始人李铭顺先生和严弘教授共同出席圆桌讨论。各位嘉宾从产、学、研、商不同角度,对AI快速发展对社会生活所产生的深层变革、在算力和算法作为”新基建”的数智时代,产业链与供应链以及新国力竞争等问题进行了深入探讨。

当AI成为新的生产力快速驱动商业社会发展的时候,传统产业的发展轨迹也进入了AI+的”重塑”轨道。无论是企业还是个人,应该以更加开放和包容的态度,去迎接新的挑战和机会,在探索新技术与自我发展的关系中,个体应当积极参与到这场全新的商业变革中,保持主动学习的”好奇心”不断提升竞争力,是大家在活动中达成的共识。

嘉宾观点回顾


严弘教授

上海交通大学上海高级金融学院金融学教授、长

在人工智能的驱动下,企业职工招聘面临着“替代”与“增强”的双重影响。AI作为新兴生产力,加速推动了金融、医疗、教育等各个行业的发展,帮助传统行业拓展出新的市场需求、从供给侧和需求侧双向推动社会经济增长。然而,AI在赋能人类工作的同时,也代替了一部分传统的人工。人工智能时代,我们可以通过经典金融和商业理论的知识架构,结合新的社会需求变化,利用大数据+AI的验证与分析,逐步构建一个AI对某项工作(职业)的“增强”和“替代”指数。在AI商业指数体系的建立过程中,研究人员和企业决策者可以清晰地看到AI对于社会不同层面、商业不同领域产生的深刻变化,对于公司结构、人才结构、收入和消费结构的变化有更加全面的认识,帮助投资者和企业决策者以全新视角迎接人工智能时代的挑战。未来,我们还需要更加深入地理解AI在重塑经济和行业就业的整体状态的之中所起到的作用,更好地拥抱新技术所带来的挑战和机会。


张延

FT中文网出版人

从人类社会发展的历史来看,每一次新的技术突破,都会引起人们新一轮的“焦虑”。2022年开始,AI大模型的快速跃升,将我们带入了一个全新的、更复杂的一个新社会阶段。技术的演进带来了新的机会和挑战,对每个人的生活和发展都会产生影响。对于AI与人的关系,我个人还是保持相对开放、乐观的态度,技术为人的发展提供了更多的可能性。当然,对于人类来说,如何始终保持批判性的思维能力,如何保持主动学习的能力是最重要的。在替代重复性工作的同时,也会激发我们释放更多创造力,帮助我们去学习和接触以往“看似不可能”涉足的领域。对于AI带来的变化,从FT的应用经验来看,我觉得企业应该保持开放、接纳的态度,用更强大的包容心态培养帮助员工去接受新的技术培训,让技术更好地为工作赋能,为企业带来更多活力和机会。


吴晨

著名财经作者、晨读书局主理人

2023年开始,AIGC、通用大模型加载的各种应用迅速落地发展之后,传统意义上的体力劳动者和脑力劳动者同时面临着来自不同领域、不同方向的巨大挑战。Sora等生成式工具陆续上线后,我们看到在内容创作领域(艺术创意和自媒体领域等),AI创作和人的创作还有很大差距,所以内容创作领域短期内还不会被AI取代。同时,像律师和会计等专业服务领域,AI的发展会取代一些基础性职位,同时AI也在为这个行业赋能和增强。对于那些普通的劳动者来说,如果工作被AI、被机器人取代了,应如何应对呢?目前,普遍的人才培养模式、教育体系仍停留在工业时代的“应试化教育”模式,面对职业发展的快速变化,传统的教育内容已经相对”滞后”。同时,当一些岗位的实际工作性质、内容发生变化时,企业的组织架构也需要随之调整,管理者在面对技术变化是也需要重新思考更具前瞻性的管理制度。人工智能时代应该是发挥个性的时代,教育的目标应该更关注如何培养学生的好奇心,思考人的本质需求,更多地去思考如何应对未来AI指数级发展所带来的整体变化。


王东

摩尔线程联合创始人、执行总裁

无论替代还是增强,每个新技术的出现对社会最直接的价值就是提高生产效率。这两年,尽管AI已成为大家讨论最多的话题之一,但其发展才刚刚开始。未来20年,人类社会的整体发展速度是构建在“算力”增长的基础上。而算力作为新的要素性生产力,与社会整体经济发展正向直接相关。随着大国竞合、制造链、供应链重塑周期的到来,AI基础建设将会成为推动经济增长的重要引擎。长远看,人工智能发展的速度,取决于足够的算力、足够的能源、以及技术人才的储备。面对这样的挑战,国家扶持政策正在逐步释放产业红利,中国的国际化的人才梯队也有基础和优势,这些都是保障国家算力提升的利好条件。面对当下的技术革新浪潮,我们更应该关注提问的能力与技巧以及学习态度,这将会是未来人才的核心竞争力。


李明顺

行行AI董事长、顺福资本创始人、工信部工业文化展中心AI应用工作组执行组长

在大模型基础上的人工智能应用,已经渗透到各行业。中国投资了大量与人工智能相关的应用,包括交通、金融等领域,AI技术的增强性在未来的很长一段时间还会存在。全球性的资源配置在AI时代仍然重要。我对管理者的建议是:用最先进的AI技术和应用去赋能一个成熟商业场景中的一个巨大市场,用好中国的供应链和生产能力,在全球范围里面配置最好的团队来执行这项任务。人工智能目前只能取代部分劳动力的工作,我认为在教育方面应该更加注重培养学生的创新能力,动手实践与课堂学习同等重要。

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