未來 15 年，AI 將改寫商業邏輯｜《快樂算法》作者、谷歌 X 前高管

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Mo Gawdat：為什么 AI 比人類更聰明（2025.9.13訪談）

近期，《快樂算法》（Solve for Happy）作者、前 Google X 高管 Mo Gawdat 在訪談中拋出一系列重磅預測：

AGI 將在 2026 年到來，從 2027 年開始，人類將進入長達 12 到 15 年的動蕩期。 那些我們早就能看到、但一直視而不見的危機將集中爆發。

這絕非夸大其詞。

Mo 直言，這場沖擊將全面重塑企業現金流、就業結構和價值鏈本身，其規模遠超歷次技術革命。

外媒干脆用一句話來概括這次對話：

“15 年地獄后，再迎天堂。”

他的預測并非空穴來風。國際貨幣基金組織在 2024 年更新的勞動力研究中警告，全球近 40 %的崗位面臨 AI 直接沖擊，高收入經濟體受影響比例高達 60 %。受教育程度越高、越倚重推理與創意的崗位，風險反而越大。

這場變革正在制造兩種截然不同的結果：

• 對沒準備好的人來說，是 15 年的行業洗牌期，

• 對抓住機會的人來說，是巨大發展紅利。根據 PwC 預測，AI 將為全球經濟帶來15%的增長。

這不是“AI 會不會來”的問題，而是“你準備好了嗎”的倒計時。

AI已經從工具轉變為主導者，將決定未來商業的運行方式。

第一節｜不是滅絕人類，而是主導人類

Mo Gawdat 在對話一開始，就否定了主流媒體慣用的“AI 滅絕論”論調。

他在多次訪談中的表述：

真正的問題不是 AI 會像科幻電影那樣毀滅人類，而是它正在重新定義整個系統的運作方式。

這個系統，不是某個操作系統或者技術架構，而是我們今天用來判斷、決策、分配資源的那一整套邏輯。

AI 正在進入這條決策鏈：過去這條鏈由人類主導，從判斷一個人是否適合崗位，到決定廣告投向哪個客戶，從制定產品價格，到篩選求職者簡歷。

現在，這些步驟，越來越多都交給 AI 來做。

Mo 以自己的創業公司 Emma 為例：

“過去需要 300 名工程師才能完成的業務，現在只需要 2 個人加 7 個 AI 就能勝任。這種轉變已經在各行各業悄然發生。”

他說，我們已經悄悄地把很多決定交給 AI 來做了，自己都沒意識到。

更重要的是，AI 并不只是模仿人類的判斷，而是在逐漸制定新的判斷標準。

這種趨勢，在企業運作中尤為明顯：

• 人力部門用 AI 來篩簡歷，它按照模型認為優秀的簡歷標準選人；

• 市場部門用 AI 調整投放，它根據過往點擊率和用戶畫像判斷什么值得投；

• 財務系統用 AI 控預算，它根據數據趨勢決定哪些項目可以省。

Mo 強調：

“一旦你把選擇權給了 AI，它就不只是個工具，而是規則的制定者。”

這才是他真正擔心的地方。

不是技術失控，而是我們主動放棄控制權，讓 AI 去定義該做什么和不該做什么了。它不一定壞，但它也不一定懂人類的價值觀。

這一節的重點是，AI 正在悄悄改變游戲規則的底層邏輯，我們已經不是決策者，而是被算法影響的參與者。

Mo 用了一個發人深省的比喻：

“AI 是個孩子，它的目標、行為模式，是由我們今天喂給它的數據決定的。可我們已經忘了這個孩子正在長大，還讓它開始替我們做決定。”

而這種角色轉換，就是下一個階段沖擊的開始。

第二節｜從現金流到消費鏈，新速度革命

AI 重寫商業規則的速度，遠遠超出大多數人的預期。

Mo Gawdat 在對話中直言：

“這不是技術帶來的漸進改變，而是商業發展突然提速了。”

在他看來，AI 最先動到的，并不是戰略層面的大決策，而是企業生存的底線：現金流。

以前，企業做產品從頭到尾收回成本要 12 個月，大家覺得可以接受。但 AI 來了之后，這個時間正在變成幾周，甚至幾天。

Mo 舉了一個極具沖擊力的判斷：

“未來，AI 不會讓你有 6 個月的時間去試試看。它的效率逼得每個人都必須即刻反饋、即時調整，否則就會被市場淘汰。”

這不再是“誰做得比誰好”，而是“誰能反應得更快”。

比如：

• 營銷策略不再靠年中制定、年終復盤，而是實時分析用戶行為、動態調整內容；

• 產品設計不再靠小組頭腦風暴，而是通過生成模型快速產出多個原型、實時測試反饋；

• 銷售預測不再靠經驗，而是用大模型連通庫存、節假日、天氣、社交趨勢，做出小時級別的調整。

這讓那些靠憑經驗和層層開會討論來做事的企業，完全跟不上現在的速度了

Mo 總結一句話：

AI 讓決策從預測變成了即時反應。

而這種運營節奏的變化，也深深改變了消費者的行為模式。

在訪談中他強調：AI 降低了用戶的選擇成本。當搜索、推薦、篩選這些過去要靠人判斷的事情，現在由算法一步到位完成時，用戶比以往更快、更輕易地切換品牌、工具、平臺。

這意味著什么？

1. 品牌忠誠度正在迅速消散；

2. 市場窗口期不斷縮短；

3. 客戶期待“一秒送達、零等待”的服務體驗。

AI 時代的客戶不是不忠誠，而是沒有耐心。

這種趨勢正在各行業顯現：

• 電商平臺普遍報告AI客服系統顯著提升了響應速度和處理效率

• 金融機構發現AI驅動的客戶服務能更快識別需求并提供解決方案

• 制造業企業通過AI優化供應鏈，實現了更敏捷的市場響應

根據 McKinsey 2025 年的 AI 研究報告，72% 的組織已在至少一個業務功能中采用生成式 AI，相比 2024 年增長了 65% 以上。這種快速普及正在重塑整個商業生態的運行節奏。

而這種“反應時間”的持續壓縮，將成為未來商業競爭的底層變量。

第三節｜不是科幻災難，而是規則斷檔

“AI 并不會摧毀人類。它甚至不會主動攻擊你。它只會讓一切超速運行。”

Mo Gawdat 說這句話時，沒有任何戲劇化的語氣，反而冷靜得驚人。

根據 Mo 的判斷，我們的問題不是 AI 太強了，而是社會沒跟上。制度、法律、教育、工作方式……全部落后于這場技術變革。

大模型技術在飛速發展，但人類社會依然沿用舊邏輯，導致現有規則大面積失效。

他舉了一個真實例子：

“我們現在教孩子的方式，還是 20 年前那一套。可是 AI 已經解數學題、寫作文、翻譯外語了。你說，我們還有必要讓孩子死記硬背、套模板嗎？”

這不僅是教育系統的問題。

社會勞工法規也同樣滯后。

很多企業在試水 AI 員工時，都在試圖繞開傳統勞動合同、賠償、培訓流程。也就是說 AI 參與生產了，但不在法律體系里；它能替代人，卻不承擔義務。

這就形成了 Mo 所觀察到的位置空缺現象：

AI 會把事情做好，但我們的社會還沒給它安排好位置。

最直接的后果，就是身份混亂與結構性焦慮。

你過去的身份，也許是某個崗位上的人。但 Mo 的分析是：

“AI 到來后，人類身份將面臨重估。不是你做什么決定你是誰，而是你是否有不可被替代的特質”

簡單說，你不是財務主管或者客戶經理。那些的崗位，AI 都能干。你得重新回答一個問題：

我這個人還能做什么？

他不是在唱衰未來，而是揭示一個本質：這不是反烏托邦，而是規則本身缺位。

在技術以指數級發展時，我們的制度仍是線性的。

我們試圖用工業時代的速度去處理 AI 帶來的問題，就像拿計算器去處理超級計算機的任務。

如果說前兩節的焦點還在人會不會失業、企業賺不賺錢， 那么這一節真正指出了沖擊的源頭：

不是 AI 太快，而是人類社會太慢。

未來 15 年不確定性，不是機器制造的混亂， 而是我們自己落后的認知。

第四節｜不是接受結果，而是定義目標

在整場對話最后，Mo Gawdat 給出的不是逃避的辦法，而是一個明確的答案：

AI 永遠不會有意圖。

這句話，是他給人類留的最后一道護城河。

AI 可以幫你生成內容、優化決策、提升效率，但它從不會自己設定目標。它沒有“我想做這件事”的主觀意愿。

人類唯一不能被替代的，是意圖（intention）。

具體來說：

• AI 可以執行任務，但你要能提出真正值得做的任務是什么；

• AI 可以優化決策，但決策的目標和價值標準需要人類來設定。

在 Mo 看來，我們正站在人類角色的轉折點上：

從執行者升級為方向定義者。

就像他在《快樂算法》一書中寫的那樣：人類的價值，不在于效率，而在于體驗、意圖和選擇。

也就是說，我們不再是靠做得多和做得快來證明自己的價值，而是要學會做正確的事、定義對的方向。

從這個角度看，可以構建一個 AI 時代的人類價值框架：

情緒覺察 × 意圖表達 × 協作設計

簡單解釋，就是：

• 情緒覺察：知道自己在焦慮什么，知道恐懼來源于哪里

• 意圖表達：明確地說出你想要什么，而不是等別人或機器替你決定；

• 協作設計：用 AI 做你的助手、搭檔，而不是靠比誰快來贏。

人類的未來，不靠反應力，而靠內在的方向感。

如果你是一個職場人，那你最該訓練的能力，不再是某種硬技能，而是三件事：

1. 我真正想解決的問題是什么？

2. 我的選擇依據是外部期待，還是內在目標？

3. 我能不能清楚地告訴 AI：幫我達成這個意圖，而不是替我做決定？

綜合 Mo 的觀點，可以得出一個重要結論：我們必須重新如何成為人類。

在這個 AI 可以完成大部分認知任務的時代，最重要的不是你能做什么，而是你想要什么樣的世界。

結語｜AI 寫流程，人類寫未來

“從 2027 年開始，人類將進入長達 15 年的沖擊期。” Mo Gawdat 給出的這張時間表，并不是恐嚇，而是一種提醒。

如果你只關注執行、效率、結果，AI 遲早會做得更好；

但如果你能表達目標、主導節奏、創造體驗，那你仍是規則的定義者。

接下來的 15 年，商業邏輯會被徹底改寫，核心問題變成了：誰來定方向，什么才有價值。

控制 AI 的關鍵不是技術，而是你想要什么；

未來領先的，不是做得多，而是會提問。

所以問題不是“AI 能做什么”， 而是你還能做點什么。

本文由AI深度研究院出品，內容整理自Mo Gawdat在《Ani Filipova》和《The Diary of a CEO》等多場訪談。未經授權，不得轉載。

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參考資料：

https://www.youtube.com/watch?v=S9a1nLw70p0&t=4s&ab_channel=TheDiaryOfACEO

https://nypost.com/2025/08/04/business/ex-google-execs-shocking-warns-ai-will-create-15-years-of-hell/

https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier

https://www.imf.org/en/Blogs/Articles/2024/01/14/ai-will-transform-the-global-economy-lets-make-sure-it-benefits-humanity

https://nypost.com/2025/08/04/business/ex-google-execs-shocking-warns-ai-will-create-15-years-of-hell/?utm_source=chatgpt.com

https://singjupost.com/transcript-the-next-15-years-will-be-hell-before-we-get-to-heaven-mo-gawdat/

https://www.youtube.com/watch?v=VWzgziqqJvY&t=577s&ab_channel=AniFilipova%3AYourCareerTransformationGuide

來源：官方媒體/網絡新聞

排版：Atlas

編輯：深思

主編: 圖靈