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刘忠麟:AI的下一篇文章应该在场景侧、应用侧

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贵阳网·贵阳新闻讯 8月27日,2026数博会“数字人才培养”交流活动在贵阳举行,中国司法大数据研究院副总经理刘忠麟在演讲时说,当前人工智能产业正处于一个关键节点。按照产业发展的“五段论”,AI已经走过了前期爆发期,目前正处于繁荣期——有专家称之为“非理性繁荣”。金融资本和产业资本正在加速扩大人工智能的产业规模,但繁荣的背后暗藏分化的危机。


刘忠麟正在演讲。数博会组委会供图

刘忠麟认为,现在许多企业和个人都在担心同一个问题:人工智能发展起来之后,企业尤其是软件和服务类企业的生存空间是不是变窄了?个人尤其是程序员会不会被取代?他的判断是,当前正处于制度重构的时代,在AI背景下,企业和个人正在经历一场深刻的“K型分化”——那些只讲故事、只讲概念、简单用AI包装自己的,已经开始往下沉;而真正基于AI做事、创造价值、推动落地的,才是往上走的那一支,也最容易拥有生存空间。

刘忠麟引用了著名的“索洛悖论”来解释当下的困境。1987年,经济学家索洛提出一个著名疑问:到处都在提计算机时代,为什么宏观经济的统计数据里体现不出来?七八十年代计算机技术爆发,产业资本大量涌入,但真正的繁荣期直到90年代末、2000年之后才到来。今天AI领域正在重演这一幕——大量成本投进去了,但宏观效应尚未充分显现。刘忠麟说,打破这个瓶颈需要两个条件:互补性创新和互补性资产。也就是说,必须进行技能重塑、结构性调整、流程重组,才能让AI真正释放生产力。

更值得警惕的是,目前很多企业在AI应用中的失败率高达80%。刘忠麟坦言,中国司法大数据研究院本身既是AI产品和技术的使用者,也是面向司法领域的人工智能产品与服务的提供者,在实践中“踩过很多坑”。他认为,AI的价值真正被拉回来,要靠高质量数据、组织架构重塑等一系列互补性资产的投入和验证。企业不能只盯着大模型本身,更要思考自己的“护城河”在哪里——高质量数据集、领域知识优势、潜力赛道的布局,才是企业真正的竞争壁垒。


刘忠麟正在演讲。数博会组委会供图

从技术路线上看,刘忠麟将AI分成了两个独立发展的方向。一个是“模型优先”路线,以OpenAI、Anthropic为代表,靠高精尖的大模型人才来驱动,这类人才质量要求极高但数量需求并不大,适用于信息检索、生成任务等低信任、低决策的场景。另一个是“知识优先”路线,以美国Palantir公司为代表,强调因果性、逻辑表达和推理,底层依靠本体论和知识图谱,非常适合企业决策流程中的高信任、高决策场景。刘忠麟认为,企业侧真正的价值空间,恰恰在后者——而这正是企业数字化人才发力的主战场。金融、法律、财税、医疗等领域,未来价值释放的空间将集中在这一侧。

在AI应用侧落地的过程中,刘忠麟强调,“AI的下一篇文章应该在场景侧、应用侧,在企业组织、流程重构中落地”。他观察到,数智产业在应用侧的发展变迁就是这两三年的事,从早期的对话问答阶段,到智能体阶段,再到当前数字员工阶段,对人的要求也在不断升级——从学会提问,到学会设计业务流程,再到如今“碳硅共生”的能力要求。人既是数字员工的管理者,又是使用者。尤其在法律领域,全国6000多万户企业(不含个体户)专业人才配置严重不足,事务碎片化、重复劳动多、经验难沉淀,数字员工的需求非常迫切。

刘忠麟最后说,数字员工时代,人要把自己的专业经验沉淀到数字员工体系里,同时驾驭更多的数字员工为企业做贡献。“人的思想可能是短暂的、暂时的,但它的专业经验到数字员工里面可能变成一个永恒的。”回到索洛悖论的那个临界点,打破瓶颈本质上在于企业组织架构、人才团队和流程重构,而人才是其中最基础、最核心的支撑环节。

记者 汪东伟

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