关于生成式AI与组织创新的思考:
在目前AIGC的讨论热潮中，是否能利用其进行创新以及人类工作是否会被取代的话题受到热议。生成式AI的强大在于其贯穿古今中西的语料库，并会对人类对其询问的问题进行灵活应答，其对人类语言的表达能力可能比单人类个体还要强大和精准。而人类文化(包含创新)是基于语言的，这意味着人工智能将能够影响人类思考、感受和行为的方式。

带来的优势不言而喻，在涉及创新解决方案时，生成式AI可以为人类提供了解行业背景的全面知识以及技术(软件方面:算法、处理逻辑……);而目前的生成式AI只局限于内容而非方法，人类生物神经系统的处理方式和AI神经网络还是存在本质区别，虽然人类大脑与AI相比无法做到在短时间内处理和生成大量知识，但其因经过进化过程不断转变和发展，神经元之间连接的复杂连接和调控能够处理很多复杂问题。

因此，在创新工作方面，work with AI，可以通过给AI提供细化的prompt来丰富人类在其领域的知识储备，但还是需要人类来进行idea生成，然后可以再通过AIGC来扩充为方案。就目前AIGC的发展阶段来看，其对关联性较少的领域的结合能力还是达不到人类大脑的水平，也就是说，人类可能更能“天马行空”（就像爱因斯坦在当时的时代背景下想出广义相对论，目前看来AI应该没有办法进行如此突破性创行向的思考)

同时，对AI的依赖也会对还未培养出独立思考人群产生极大的影响，特别是尚未建立认知体系的群体，集中于学生阶段。这就对教育方式的转变提供了巨大的挑战，目前的应试教育主要还是集中在应对考试固定知识和大学教育的集中在职业和科研技能的培养，对学生思考创新能力的培养欠缺。对AI及新技术的适应能力、能够分析问题本质并进行批判性思考的能力、学习新事物新知识，以及将其应用的创新能力的培养应该作为培养新时代创新人才的基础，才能在巨变的时代中适应未来的各类变化。以上，同时适用于企业人才培养。

由此看来，对于创新来说，借鉴分布式认知的观点，只要能用好生成式AI(或未来新形式AI)，其发挥的作用可以看作是人类大脑的延伸。人类只用专注在创新idea的生成，而内容扩充以及繁杂的形式都可以由AI来完成，解放人类生产力。
(奇怪的科幻ps:
目前的神经网络只是停留在普通计算机，要是未来发展出生物计算机的生物神经网络，Al能否产生情感、无休止利用其生产力是否会产生伦理问题，可能还需要重新考虑。
以及 人工智能有意识后 其高群的智力和处理能力 是否会改变人类在地球的主体地位。到时，如果缸中大脑假想成立，人类或许会被迫由碳基向硅基甚至数字化进化也说不定……)