未来 15 年，AI 将改写商业逻辑｜《快乐算法》作者、谷歌 X 前高管

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Mo Gawdat：为什么 AI 比人类更聪明（2025.9.13访谈）

近期，《快乐算法》（Solve for Happy）作者、前 Google X 高管 Mo Gawdat 在访谈中抛出一系列重磅预测：

AGI 将在 2026 年到来，从 2027 年开始，人类将进入长达 12 到 15 年的动荡期。 那些我们早就能看到、但一直视而不见的危机将集中爆发。

这绝非夸大其词。

Mo 直言，这场冲击将全面重塑企业现金流、就业结构和价值链本身，其规模远超历次技术革命。

外媒干脆用一句话来概括这次对话：

“15 年地狱后，再迎天堂。”

他的预测并非空穴来风。国际货币基金组织在 2024 年更新的劳动力研究中警告，全球近 40 %的岗位面临 AI 直接冲击，高收入经济体受影响比例高达 60 %。受教育程度越高、越倚重推理与创意的岗位，风险反而越大。

这场变革正在制造两种截然不同的结果：

• 对没准备好的人来说，是 15 年的行业洗牌期，

• 对抓住机会的人来说，是巨大发展红利。根据 PwC 预测，AI 将为全球经济带来15%的增长。

这不是“AI 会不会来”的问题，而是“你准备好了吗”的倒计时。

AI已经从工具转变为主导者，将决定未来商业的运行方式。

第一节｜不是灭绝人类，而是主导人类

Mo Gawdat 在对话一开始，就否定了主流媒体惯用的“AI 灭绝论”论调。

他在多次访谈中的表述：

真正的问题不是 AI 会像科幻电影那样毁灭人类，而是它正在重新定义整个系统的运作方式。

这个系统，不是某个操作系统或者技术架构，而是我们今天用来判断、决策、分配资源的那一整套逻辑。

AI 正在进入这条决策链：过去这条链由人类主导，从判断一个人是否适合岗位，到决定广告投向哪个客户，从制定产品价格，到筛选求职者简历。

现在，这些步骤，越来越多都交给 AI 来做。

Mo 以自己的创业公司 Emma 为例：

“过去需要 300 名工程师才能完成的业务，现在只需要 2 个人加 7 个 AI 就能胜任。这种转变已经在各行各业悄然发生。”

他说，我们已经悄悄地把很多决定交给 AI 来做了，自己都没意识到。

更重要的是，AI 并不只是模仿人类的判断，而是在逐渐制定新的判断标准。

这种趋势，在企业运作中尤为明显：

• 人力部门用 AI 来筛简历，它按照模型认为优秀的简历标准选人；

• 市场部门用 AI 调整投放，它根据过往点击率和用户画像判断什么值得投；

• 财务系统用 AI 控预算，它根据数据趋势决定哪些项目可以省。

Mo 强调：

“一旦你把选择权给了 AI，它就不只是个工具，而是规则的制定者。”

这才是他真正担心的地方。

不是技术失控，而是我们主动放弃控制权，让 AI 去定义该做什么和不该做什么了。它不一定坏，但它也不一定懂人类的价值观。

这一节的重点是，AI 正在悄悄改变游戏规则的底层逻辑，我们已经不是决策者，而是被算法影响的参与者。

Mo 用了一个发人深省的比喻：

“AI 是个孩子，它的目标、行为模式，是由我们今天喂给它的数据决定的。可我们已经忘了这个孩子正在长大，还让它开始替我们做决定。”

而这种角色转换，就是下一个阶段冲击的开始。

第二节｜从现金流到消费链，新速度革命

AI 重写商业规则的速度，远远超出大多数人的预期。

Mo Gawdat 在对话中直言：

“这不是技术带来的渐进改变，而是商业发展突然提速了。”

在他看来，AI 最先动到的，并不是战略层面的大决策，而是企业生存的底线：现金流。

以前，企业做产品从头到尾收回成本要 12 个月，大家觉得可以接受。但 AI 来了之后，这个时间正在变成几周，甚至几天。

Mo 举了一个极具冲击力的判断：

“未来，AI 不会让你有 6 个月的时间去试试看。它的效率逼得每个人都必须即刻反馈、即时调整，否则就会被市场淘汰。”

这不再是“谁做得比谁好”，而是“谁能反应得更快”。

比如：

• 营销策略不再靠年中制定、年终复盘，而是实时分析用户行为、动态调整内容；

• 产品设计不再靠小组头脑风暴，而是通过生成模型快速产出多个原型、实时测试反馈；

• 销售预测不再靠经验，而是用大模型连通库存、节假日、天气、社交趋势，做出小时级别的调整。

这让那些靠凭经验和层层开会讨论来做事的企业，完全跟不上现在的速度了

Mo 总结一句话：

AI 让决策从预测变成了即时反应。

而这种运营节奏的变化，也深深改变了消费者的行为模式。

在访谈中他强调：AI 降低了用户的选择成本。当搜索、推荐、筛选这些过去要靠人判断的事情，现在由算法一步到位完成时，用户比以往更快、更轻易地切换品牌、工具、平台。

这意味着什么？

1. 品牌忠诚度正在迅速消散；

2. 市场窗口期不断缩短；

3. 客户期待“一秒送达、零等待”的服务体验。

AI 时代的客户不是不忠诚，而是没有耐心。

这种趋势正在各行业显现：

• 电商平台普遍报告AI客服系统显著提升了响应速度和处理效率

• 金融机构发现AI驱动的客户服务能更快识别需求并提供解决方案

• 制造业企业通过AI优化供应链，实现了更敏捷的市场响应

根据 McKinsey 2025 年的 AI 研究报告，72% 的组织已在至少一个业务功能中采用生成式 AI，相比 2024 年增长了 65% 以上。这种快速普及正在重塑整个商业生态的运行节奏。

而这种“反应时间”的持续压缩，将成为未来商业竞争的底层变量。

第三节｜不是科幻灾难，而是规则断档

“AI 并不会摧毁人类。它甚至不会主动攻击你。它只会让一切超速运行。”

Mo Gawdat 说这句话时，没有任何戏剧化的语气，反而冷静得惊人。

根据 Mo 的判断，我们的问题不是 AI 太强了，而是社会没跟上。制度、法律、教育、工作方式……全部落后于这场技术变革。

大模型技术在飞速发展，但人类社会依然沿用旧逻辑，导致现有规则大面积失效。

他举了一个真实例子：

“我们现在教孩子的方式，还是 20 年前那一套。可是 AI 已经解数学题、写作文、翻译外语了。你说，我们还有必要让孩子死记硬背、套模板吗？”

这不仅是教育系统的问题。

社会劳工法规也同样滞后。

很多企业在试水 AI 员工时，都在试图绕开传统劳动合同、赔偿、培训流程。也就是说 AI 参与生产了，但不在法律体系里；它能替代人，却不承担义务。

这就形成了 Mo 所观察到的位置空缺现象：

AI 会把事情做好，但我们的社会还没给它安排好位置。

最直接的后果，就是身份混乱与结构性焦虑。

你过去的身份，也许是某个岗位上的人。但 Mo 的分析是：

“AI 到来后，人类身份将面临重估。不是你做什么决定你是谁，而是你是否有不可被替代的特质”

简单说，你不是财务主管或者客户经理。那些的岗位，AI 都能干。你得重新回答一个问题：

我这个人还能做什么？

他不是在唱衰未来，而是揭示一个本质：这不是反乌托邦，而是规则本身缺位。

在技术以指数级发展时，我们的制度仍是线性的。

我们试图用工业时代的速度去处理 AI 带来的问题，就像拿计算器去处理超级计算机的任务。

如果说前两节的焦点还在人会不会失业、企业赚不赚钱， 那么这一节真正指出了冲击的源头：

不是 AI 太快，而是人类社会太慢。

未来 15 年不确定性，不是机器制造的混乱， 而是我们自己落后的认知。

第四节｜不是接受结果，而是定义目标

在整场对话最后，Mo Gawdat 给出的不是逃避的办法，而是一个明确的答案：

AI 永远不会有意图。

这句话，是他给人类留的最后一道护城河。

AI 可以帮你生成内容、优化决策、提升效率，但它从不会自己设定目标。它没有“我想做这件事”的主观意愿。

人类唯一不能被替代的，是意图（intention）。

具体来说：

• AI 可以执行任务，但你要能提出真正值得做的任务是什么；

• AI 可以优化决策，但决策的目标和价值标准需要人类来设定。

在 Mo 看来，我们正站在人类角色的转折点上：

从执行者升级为方向定义者。

就像他在《快乐算法》一书中写的那样：人类的价值，不在于效率，而在于体验、意图和选择。

也就是说，我们不再是靠做得多和做得快来证明自己的价值，而是要学会做正确的事、定义对的方向。

从这个角度看，可以构建一个 AI 时代的人类价值框架：

情绪觉察 × 意图表达 × 协作设计

简单解释，就是：

• 情绪觉察：知道自己在焦虑什么，知道恐惧来源于哪里

• 意图表达：明确地说出你想要什么，而不是等别人或机器替你决定；

• 协作设计：用 AI 做你的助手、搭档，而不是靠比谁快来赢。

人类的未来，不靠反应力，而靠内在的方向感。

如果你是一个职场人，那你最该训练的能力，不再是某种硬技能，而是三件事：

1. 我真正想解决的问题是什么？

2. 我的选择依据是外部期待，还是内在目标？

3. 我能不能清楚地告诉 AI：帮我达成这个意图，而不是替我做决定？

综合 Mo 的观点，可以得出一个重要结论：我们必须重新如何成为人类。

在这个 AI 可以完成大部分认知任务的时代，最重要的不是你能做什么，而是你想要什么样的世界。

结语｜AI 写流程，人类写未来

“从 2027 年开始，人类将进入长达 15 年的冲击期。” Mo Gawdat 给出的这张时间表，并不是恐吓，而是一种提醒。

如果你只关注执行、效率、结果，AI 迟早会做得更好；

但如果你能表达目标、主导节奏、创造体验，那你仍是规则的定义者。

接下来的 15 年，商业逻辑会被彻底改写，核心问题变成了：谁来定方向，什么才有价值。

控制 AI 的关键不是技术，而是你想要什么；

未来领先的，不是做得多，而是会提问。

所以问题不是“AI 能做什么”， 而是你还能做点什么。

本文由AI深度研究院出品，内容整理自Mo Gawdat在《Ani Filipova》和《The Diary of a CEO》等多场访谈。未经授权，不得转载。

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参考资料：

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

来源：官方媒体/网络新闻

排版：Atlas

编辑：深思

主编: 图灵