AI Exchanges: CIO Marco Argenti on the future of AI in the workplace
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欢迎收听高盛交易所播客。我是艾莉森·内森，与我一起的是乔治·李，他是高盛全球研究所联席主管。我们共同主持这个系列节目，探讨人工智能的兴起及其对公司、投资者和经济的潜在影响。乔治，很高兴再次见到你。很高兴见到你。我非常喜欢我们第一次的讨论，也很期待今天的讨论。所以今天我们要讨论人工智能如何融入企业。我们一直在讨论用例。

也许我们应该说，这是一个关于企业如何适应这项不断发展和令人兴奋的技术的大问题。所以，为我们设定一下背景。当你想到公司今天在人工智能方面做了什么时，你会如何解释其用途，以及在过去一两年中它是如何演变的？

是的，好问题。你看，我认为我们正处于早期阶段，这与技术本身的发展状态一致，正如你我之前讨论的那样，它相当新颖。话虽如此，技术轨迹与企业对该技术的采用程度之间确实存在价值差距。我认为这主要有三个原因。

首先，一直都是这样吗？我的意思是，新技术在企业中的传播总是有点缓慢、谨慎的过程。

其次，技术本身进步的速度是采用的障碍。任何像这项技术一样发展迅速的技术，都会让首席信息官、首席数据官等难以弄清楚要部署哪些技术、何时、何地以及如何部署。所以这很有趣，尽管我很欣赏它们改进的轨迹，但为了便于采用，我几乎希望它能慢一点。

第三，它是一种通用技术。这是其天才之处，也是企业面临的挑战之一。因此，它的用例仅受人类创造力和想象力的限制，但需要人类的创造力和想象力来决定如何使用这项非常广泛的技术。现在，对此我有两个注意事项。一个是这其中有代际因素。在“老狗难学新把戏”的部门，

随着新人加入我们组织和像我们这样的组织，他们天生就渴望使用这项技术，并且能够熟练使用这项技术，他们将在某种程度上自然地推动采用。所以这将会发生。我要说的另一件事是，今天大型老牌公司使用或试图使用这项技术与新兴企业之间存在很大区别。

如果你今天从零开始创业，并且可以不受遗留代码等的限制编写代码，那么你可以从第一性原理出发，构建围绕人工智能的流程，这是一个了不起的杠杆。我们已经编码了工作流程、习惯、

法规义务、新技术、旧技术，并将这个新工具融入到这个马赛克中，本身就更难。但是，如果你看看数据，我最近看到 Y Combinator 的一些数据，今天新成立的企业正在使用这项技术来构建软件平台以支持其运营，它们发展速度非常快。所以，你看，

早期阶段，我非常乐观，并且很乐意与我们的嘉宾讨论部署这项新技术的实际日常挑战。

那么，让我们邀请马可·阿根蒂加入这场对话。马可是我们高盛的首席信息官。马可，非常感谢你加入我们。我很乐意来到这里。这绝对是我们需要讨论的一个令人兴奋的话题。太好了。欢迎。谢谢。马可，鉴于乔治刚才提供的背景以及过去几周甚至几个月来生成式人工智能的许多发展，你在这段时间内对人工智能的看法是否有所改变？

我认为人工智能的世界甚至在过去一年左右的时间里已经改变了三四次。我认为有趣的是，每当我们似乎达到某种平台期时，就会出现某种晴空霹雳，你知道，这让我们重新思考技术是否达到任何规模限制的任何幻想。所以，如果你看看过去两个月，

在大型语言模型和具有推理能力的模型方面，出现了一些最令人着迷的演变。如果你看看这些，它们不是渐进式的变化。同样，对于用户而言，你现在拥有可以执行以下操作的模型

以前史无前例的深度为你进行真正的研究。我亲自尝试过。我比较了所有这些模型在一个我非常了解的主题上，那就是诺基亚智能手机的过去几年历史，因为我曾经在那里工作过，这是一个有趣的案例研究，你知道，战略选择，我有六个不同的 AI 进行了研究，其中一些结果是

我读过的关于诺基亚最好的书。感觉就像是由内部人士写的。而且，你知道，然后我们尝试了其他主题。所以我想说的是，你知道，我在科技行业工作的时间很长，我想说，自从我写下我的第一行代码以来。现在，

45 年，几乎完全一样。我经历了革命，比如移动设备的开始、互联网的开始或云计算和亚马逊的开始。这以我从未见过的速度压缩在一起。所以我们都同意这些进步，技术本身……

所取得的成就绝对是巨大的，在速度方面是前所未有的。但是，当你想到企业采用的这个话题时，我的意思是，乔治已经说过它并不一定与时俱进，但是你从你的位置观察到了什么？

总的来说，我同意企业普遍落后于人工智能的最新技术水平。同样是因为，我的意思是，让我们面对现实吧，即使像计算机这样的东西也需要几十年才能完全熟练掌握，然后又需要数年才能以有意义的方式实施互联网。即使是采用云计算也花了几十年时间。

我想说的是，我们正处于实际有用产品而非玩具的第 1 年半。所以让我们稍微给自己一点喘息的机会，因为猜猜看？一方面，你有一个每天都在进化的大脑。另一方面，你拥有一个人类的大脑和习惯，这些习惯通常会在生物学上以数百年或数千年的时间进化，至少从习惯的角度来看需要数年时间。

所以，我认为现在企业采用人工智能的最大摩擦点是人，是行为，是你需要重新训练的肌肉群。尽管我必须说，我们开始看到一些领域实际上取得了相当一致且有意义的进展。这些领域可能更容易改变，

因为在那里工作的人更愿意改变。例如，其中之一是开发人员社区。在许多情况下，开发人员社区都渴望尝试新事物。从历史上看，他们知道如何处理不完善的产品。

新的操作系统在实际投放市场之前会向开发人员发布三个、四个、五个版本。因此，您知道如何使用尚不存在的东西。并且您知道如何使用好东西。然后您知道如何处理坏东西。因此，我认为该社区非常乐于接受。这是高盛在真正改进我们的开发人员体验方面获得真正吸引力的第一个领域之一。然后，因此，效率更高。还有许多其他案例。但我必须说，今天，

对您问题的真正答案是，这可能是任何公司在其历史上见过的最大的变革管理挑战和练习之一。完全同意。马可，我与这项技术讨论的一件事是，尤其是在采用方面，存在这种“神奇按钮”假设。

我们的用户往往期望它能够完美地工作并解决他们所有的问题，除非它做到这一点，否则他们往往不愿意采用。再次声明，正如你所写的那样，某些人群更倾向于这样做。

我们如何让人们与我们一起踏上旅程？我们如何识别愿意尝试、改变习惯、重新考虑的人？谈谈我们正在做些什么来通过寻找公司内部的那些人来促进采用。如果你想有所突破，或者如果你想为突破做好准备，你需要找到那些已经跨越了接受突破即将发生并对此持非常开放态度的人。

所以我们真的开始寻找破坏者

他们采取了一种非常有目的的方法来应对这种破坏，并最终站在获胜的一方，即使是以质疑他们自己的信念甚至有时深刻地反思他们自己的业务为代价。所以我们确定了相当多这样的人。当你找到这些破坏者时，诀窍是找到那些实际上能够推动变革的人。

我认为我们有一些，你知道，我不想，你知道，说出名字，但这开始成为一场运动。而这些人反过来会影响其他人，会成为榜样，然后他们将实际运用他们的判断。因为我们不想要鲁莽的破坏者，我们想要深思熟虑的破坏者。

而且我对我们目前的进展感觉很好。没错。现在，我认为一旦你确定了这些破坏者，企业内部的动态就会发生变化，他们愿意承担一些风险。从第一性原理思考。他们开始产生积极的结果。企业中存在追随者效应。这就是我认为我们希望催化的。

马可，你谈到了一个明显的用例，那就是用这项技术为我们的开发人员提供工具。我可以想到一些其他更普通的用例。让我们大胆设想一下。对于像高盛这样知识密集型企业来说，这项技术的一些最雄心勃勃的用例是什么？让我们快进几年，你能想象在我们这样的企业中有哪些鼓舞人心的用例？

我认为我的信念是，我们正朝着一个我们将生活在混合型劳动力中的世界前进，在那里你必须能够轻松地管理与人类同事和人工智能同事的互动。因此，在这个混合型劳动力中，一个巨大的优势是能够像使用云一样实现弹性。

如果十年前有人问任何大公司的首席信息官你有多少台服务器，他们会非常精确地告诉你这个数字。今天，如果你问我我有多少台服务器，我会告诉你我不知道，因为它可能每分钟都在变化，因为有了云，如果你有很高的工作负载，尤其是在无服务器的世界中，你可以在几分钟内上下波动。

我认为如果你十年后问我这个问题，答案实际上也会一样，因为你实际上可以为一个季度的结束、一个盈利季节或市场中的特定时间增加代理，然后缩小规模，然后在代理方面上下波动，而你的员工方面则保持相对稳定。

谈到这将如何影响我们的日常生活，我认为我们已经实现的第一个目标是，现在几乎每个开发人员都在他们的 IDE（即他们的编码界面）中使用人工智能。我希望这种情况发生在每一位员工身上，但不是为了编码，而是应该像谷歌一样自然。它应该像发送电子邮件给某人一样自然，询问你能否为我做这件事，或者你能否找到可以给我提供这些信息的人，例如客户报告或研究等。因此，进入一个真正可以提出自然语言问题并获得非常复杂、非常特定于 GIS 的答案的世界。为此，我们构建了一个

并且我们正在大规模部署我们的 GS AI 助手，它实际上就像你的人工智能桌面。这就是思考它的方式。从那里你可以找到答案。我认为对我来说，演变和我所看到的真正令人着迷的未来是，

这个助手实际上变得越来越像一位经验丰富的高盛员工或某个特定主题的资深专家，而不是给你提供通用的答案。因为归根结底，获胜的公司将是那些不仅拥抱人工智能，而且在某种程度上知道如何将人工智能融入他们的日常生活和日常工作中的公司。

马可，高盛这样的机构必须注意并实施一些防护措施。所以，我的意思是，跟我们谈谈我们可能正在做些什么来克服我们在处理信息类型方面面临的限制。

我们正在使用最新的模型，但我们非常小心地控制任何潜在的外部数据或外部数据渗透。最重要的是，我们正在做大量工作来“扎根”这些 AI，以防止它们编造东西。这是最重要的事情。对。因此，我们倾向于实际确保信息准确无误，而不是删除信息。

通过与来源交叉检查。我认为这是我们在谈论人工智能时不幸不得不面对的事情之一，当你使用人工智能作为那里存在的野生型人工智能时，这是一个医学术语，这意味着通常存在的东西。

在许多情况下，你往往会得到并非一定准确但听起来非常合理的信息。然后，如果你尝试使用某种扎根的人工智能，它听起来可能不那么有创意或想象力，或者它可能更准确。因此，我认为我们投入了大量精力，最大的努力在于提高准确性，减少幻觉。

并确保我们将提示注入或数据以某种方式泄露或插入混合中的风险降至最低。- 这让我想到了你写过的一些东西，马可，我很感兴趣，管理挑战将如何随着时间的推移而演变，我们不仅管理人类，还管理人工智能代理。这将如何改变成为一名管理者的工作，我们需要培养哪些技能才能在这个世界中生存？

是的，这是一个非常有趣的问题。首先，其中一个挑战是如何将组织的文化特征、领导力原则、信条（我喜欢这样称呼它们）注入人工智能代理，就像你对待人类一样。因为

文化非常特殊。高盛非常特殊。我之前所在的亚马逊也很特殊。我告诉你，人们倾向于围绕某些信条（有时是书面的，有时不是书面的）和文化特征来统一他们的决策和思维方式，当你在这里时你会得到这些，它们很难描述，但当你看到它们时你就会看到它们。而你从外部实施的代理，

将就像我们第一天雇用的员工一样。因此，挑战在于代理会变得越来越聪明，但如果不在这方面做些什么，它们就不会变得文化上更聪明。我认为这并不是一个被过多讨论的事情。我们主要讨论的是专业知识的专门化。我们没有过多地谈论代理的文化方面的增强，因为这些代理最终会

即使在今天，我们也有，比如说，人工智能或某种代理人工智能，它可以做的事情包括提供或创建研究草案。例如，在私人财富管理中，当涉及投资组合分析时，使用代理来总结数十个职位业务的性质，并以某种方式将

高盛的视角融入答案中。即使像翻译这样简单的事情，显然应该开箱即用，我们已经调整了翻译 AI 工具，使其能够以非常特定于我们的金融内容的方式进行翻译，而且在某种程度上也特定于高盛的语言，我们称之为事物的方式。想象一下首字母缩写词，这有多复杂。

这些只是早期的例子，但总的来说，我认为随着我们使用代理，

与人们进行越来越多的互动，也为人们创作内容。我认为这是对阿西莫夫机器人三大定律的扩展示例。有，你知道，一个有效的公司代理应该遵守哪些实际的领导力原则或信条才能适应组织的文化？老实说，我认为这是一个非常复杂的问题，我认为这个问题还没有解决。

我的意思是，这个混合型工作场所与我们今天所处的位置相比，简直就是一个巨大的变化。我的意思是，你真的认为它会推动整体的企业战略吗？是的，有些公司，我昨天实际上在一个小组讨论中与一家大型软件公司的首席人力官在一起，她的新头衔是首席人力和人工智能官。

因为，你知道，他们甚至在今天就已经在思考，我们如何确保与我们的人工智能工具沟通的员工不会暴露于偏见，例如。

例如，答案的文化方面也很重要。然后代理肯定已经是敲门了。因此，当你进行资源规划或实际上，你知道，培训现在是一件大事，因为我们都相当不了解人工智能。这与计算机前和计算机后的变化相当。顺便说一句，很有趣的是，

如果你与 40 多岁、50 多岁或 60 多岁的人谈论他们是否能想象一个没有计算机的工作场所，许多人会告诉你，绝对可以。你知道，计算机将永远是那里的一件大事，少数穿着白色实验服的人会使用它。但在日常生活中，没有什么比得上物理签名或纸张。你会坐下来阅读它等等。而且

想想今天，想象一下任何没有计算机的公司，他们会做什么？他们甚至无法以最小的规模扩展。

我认为在这个新世界中，将会有一个有趣的，就像你提到的那样，但有点代际转变，你现在有了这一代人，我的女儿 20 岁，她非常自然地知道如何使用人工智能，因为她已经使用了至少两三年了。许多甚至进入高盛的孩子们都非常精通人工智能。他们是伟大的提示工程师，他们花了数年时间才做到这一点。

就像计算机一样。而且，你知道，就像我对我父母等等看到的那样。

历史上有一个时间点，如果你直到 40 岁才使用计算机，那就像你直到 40 岁或 50 岁才骑自行车，或者直到足够早才做某些事情，你永远不会自然地掌握它。你可以使用它，但即使在今天当我环顾四周时，我发誓有些人仍然用一根手指或两根手指打字。

好吗？这些都没问题。它们可以非常有效。但是，之前在使用计算机方面，然后在使用互联网方面，确实存在代际差距。现在有了人工智能，我认为它更加深刻。

因此，在非人工智能原生代中发生的变化与非数字原生代的变化相同。这就是为什么我认为这对人力资源和人力资本专业人员来说是一个最大的挑战，他们试图了解如何驾驭这一点。我认为不同之处在于所有这些都在几周而不是几年内发生。

这就是我认为引发了一些最深刻的问题，关于如何实际推动这种变化或如何以某种方式在这种变化中生存。那么，要多久才能拥有混合型劳动力？

我认为对于开发人员来说，这已经开始发生了，因为今天你可以每月花费 20 美元或 30 美元购买虚拟开发人员，从字面上看。你可以与他们聊天，他们会为你做事。你将永远需要一名开发人员，因为我不相信未来会被人工智能主导，而人类只占很小的比例。

我的意思是，我告诉你，这甚至没有出现，即使是最具未来主义的预测者也没有看到。事实上，我认为人工智能使人类的作用更加重要。

因为你现在有了额外的责任。每个人都成为经理。每个人都成为代理的经理。如果他们愿意，他们可以拥有数百个代理。每个人都需要对所做的工作承担某种责任。你好的和坏的放大效果都可能令人难以置信。你的错误会被放大，你的成功也会被放大。因此，你甚至承担了更多责任。因此，这是一个警钟，要求每个人都提高警惕。我认为……

专业精神和高超的判断力现在比以往任何时候都更加重要。说到人工智能原生代，你和我都在努力成为这项技术的狂热采用者，但你有一个非常具体的个人用例，我很欣赏，而且我看到了很多很酷的证据。你为什么不谈谈你使用人工智能的一些方法，以及你特别知道的那个方法？

所以在我的业余时间，时间不多，但我有点业余音乐家，所以我用人工智能创作了一些歌曲，其中一些歌曲我的乐队实际上现场表演过。我必须说，好吧，人工智能可以创作可怕的乐曲，但如果使用得当……

它们确实会加速或使创作过程更容易。如果你试图帮助它完成创作歌曲的一些机械部分，或者像，你知道，创造节奏或循环，所以有很多音乐家实际上正在创造性地使用它。我显然不是其中之一，但我渴望至少在这方面做得不错。所以我一直在这样做，效果很好。而这只需要知道如何提问。

首先，马可很谦虚，他是一位很棒的音乐家。我必须说，他共同创作的音乐非常出色。歌词意味深长。节奏很有趣。所以这是那些让你坐起来注意技术进步以及人类创造力如何被使用、如何被提升的事情之一。

马可，非常感谢你与我们在一起。精彩的讨论。我们可以聊上几个小时。谢谢，艾莉森。是的，绝对的。我的意思是，我们开始这次谈话时说的是采用。我们必须给自己一点喘息的机会。我们才进行了一年半。所以我真的很想看看这一切将如何发展。非常感谢你，马可。谢谢。谢谢。感谢你，乔治。太好了。这很有趣。高盛交易所播客的这一集录制于 3 月 6 日星期四。我是艾莉森·内森。感谢收听。

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