迫使你改变的人不是同行-人工智能对商学院教授的改变与转型（上篇）

未来已来，改变商学院教授们未来发展方向的不是我们的著名专家们，不是我们的院长们，也不是我们的主管部门，却是来自于完全不属于商科教育和研究领域的“技术”，这样的新技术将会毫无情感态度的将我们推向我们必须改变的境地。

文|魏航*

在2018年中国人民大学首届中国管理模式全球论坛上，徐淑英老师发出了让商学院教授们大为震动的演讲“商学院教授们，别躲在象牙塔里”，让中国的商学院教授们大为震动。

在演讲中，徐淑英教授谈到，目前的商科“研究的科学严谨性其实是退步了，因为是象牙塔研究，不跟企业打交道，不去采访企业，实践连带性越来越退步了。”徐淑英老师提出“我们应该真正了解企业，去企业中研究到底它面临什么困难，然后再抽出它们的逻辑，提出一个核心的理论，再去验证这个理论，重复地去验证这个理论，不对的把它推翻，对的就留下来继续地去验证，这样才是一个科学的方法。”

进而，上海交通大学安泰商学院的陈方若院长，在2018年12月8日推动成立上海交通大学行业研究院，行业研究院所确立的行业研究新模式，将重新建立起对学术的认识，通过将行业作为载体，研究行业发展的内在规律和未来趋势，打破学科之间的分割，建立起多元的价值体系。

显然，从徐淑英教授的演讲和陈方若院长的推动中，都可以看到，大家对于目前商科发展中，商学研究脱离实践的担忧。那么为什么商学院的教授们会越来越脱离实践呢？

很多学者对此进行了很多研究，提出了各种解释。比较主流的如徐淑英教授所谈到的：“学者们的薪酬、职称聘用方面都是取决于他们的学术发表，而到底他们有没有创造帮助企业成长或者造福企业的知识，这个倒不是最重要的”、“学院的声誉或认证指标也取决于学术发表数量，取决于在一系列的期刊上发表了多少文章，而到底这个学院对研究的哪方面产生了重大的影响，作出了什么贡献，这个也是其次的”。

这样，“学术发表”就成为了商学院教授们核心任务，而且决定是否能够发表的人也是商学院教授。自此，商学院教授就形成了一个“独立的”、“封闭的”、“自我欣赏式”的学术发表闭环，这样的闭环不用考虑社会的反应，不用考虑企业家的态度，不用考虑实践的有用性。

尽管自2018年开始徐淑英教授和陈方若院长在推动实践上要么大声疾呼，要么积极行动，但是可以说其实收效甚微。传统的评价指标、学科评估、人才帽子等等，都或明或暗的指向“学术发表”，而且有愈演愈烈、越来越卷的趋势。然而，我个人认为，改变这一状况的力量已经到来，那就是“GPT”。改变商学院教授们的力量不是来自于商学院的内部，不是来自于商学院教授的同行，不是来自于商学院教授的上级管理部门（比如：破五唯），而是来自于完全的外部力量—新技术GPT。

“GPT-4，起飞！”2023年3月14日，OpenAI正式推出GPT-4文本生成AI系统。GPT-4是一个多模态大型语言模型，即支持图像和文本输入，以文本形式输出；扩写能力增强，能处理超过25000个单词的文本；更具创造力，并且能够处理更细微的指令。深度学习之父Geoffrey Hinton说，“就像毛毛虫汲取营养，GPT-4凝结人类自然语言理解的精髓后，也在化茧成蝶”。

GPT将改变商科教育。一般而言，传统商科以“专业职能教育”为主。商科教育是以培养商业经营管理人才基本素质为目的的教育类型，它涵盖范围广、涉及专业多以FAME（金融、会计、管理、经济学）四大专业大类为代表。

然而，目前的商科教育，严重缺乏实践场景和应用，以至于商学院教授讲得头头是道，商学院学生听得云里雾里。GPT+Meta的模式，将完全改变商科教育中实践场景缺乏的问题、实践场景多变的问题，商学院将可以积极利用“GPT+Meta模式”，开发具有商科理论的相关课程，用场景式、沉浸式、游戏式的方式，进行商学教育。

在这样的“GPT+Meta模式”下，学生将面对类真实公司场的景，学习商学理论、方法和技术，并及时地将这些理论、方法和技术与公司的真实场景进行应用。这样的“GPT+Meta模式”学习方式，将可以将理论知识分段化、标准化、定制化，并根据每个学生的学习情况及时反馈学习效果，进行诊断，并进一步设计定制化学习方案，进行学习加强。

GPT将改变商科研究。一般而言，传统商科研究以解决“实际问题”为出发点，从泰勒的科学管理时代，到关注“人”在管理中的作用的社会人时代， 到现代管理管理理论，大多数都是以解决实际问题的出发点，比如：大家都熟悉的泰勒的“搬运生铁试验”、哈佛大学梅奥教授的“霍桑实验”等等，都是以现实企业中的实际问题进行的管理学研究。

然而，正像徐淑英教授所谈到的一样“从1990年开始，商学院的研究又有转变了，变得越来越严谨了，退回到象牙塔里面去了，开始做很宏大的理论研究，慢慢离实践越来越远了。”

对此，很多教授和学者都进行了很多解释，包括评估、评价方式、以及管理学在理科面前缺乏自信，等等。然而，GPT未来也将逐步具备一定的重复式、模拟式、试错式研究的能力，而商科的研究，无论是目前的实证研究、优化研究、实验研究、模拟研究等研究范式，将会逐渐被GPT所掌握，而且，将会比人类目前的研究人员算得更快、试错的能力更强、模拟的情况更多。

因此，人类的研究不能替代的东西在哪里？就需要目前的商科教授们进一步思考。也许，教授们未来的工作是“思考有价值的研究问题”，因为很多有价值的研究问题，可能还刚刚出现一些现象，只有人类才可以捕捉到；是“思考如何把研究结果价值化”，因为人工智能做了很多研究，但是很多结果如何使用才有价值，可能需要人类去判断，等等。当然这些都还是设想。但是，无论哪种，都将改变商科教授，都将需要商学院的教授更加贴近实践。

显然，GPT将逐步拥有过去商学院教授具备的教学能力和研究能力，也正是因为GPT拥有了这些能力，将迫使商学院教授进行改变。这样的改变就是“贴近实践、拥抱实践、热爱实践”。只有以实践为核心，商学院教授才能够继续拥有GPT所无法拥有的教学能力和研究能力。对此，核心准则将是“源于实践、高于实践、用于实践”。

源于实践。科学研究源于实践，课程设计需要源于实践。深入实践，观察现象，提出问题。当实践在不断进行中时，问题就会随着并存。但是，如何敏锐的从实践中发现问题、提出问题、凝练问题，也许是未来研究者们需要去做的第一件事情。同时，深入实践，观察实践，可以将实践的场景应用于课程设计和教学实践，让学生可以尽快了解和知晓一线企业的商业实践，能够让学生在毕业后快速理解企业实践，而不会脱节。

高于实践。科学研究高于实践，课程设计需要高于实践。只有深入实践，在实践中观察了问题，提出了问题，才能够进行研究。这样的研究需要进行凝练和提炼，总结成为一种相对规范的理论体系，这就需要“高于实践”。同样，这样的规范的理论体系，可以应用于课程教学中，成为“高于实践”的课程内容，能够为学生未来面对实践问题提供框架性的知识结构。

用于实践。科学研究用于实践，课程知识需要用于实践。“实践是检验真理的唯一标准”，作为一门应用性的学科，商科的知识、商科的研究，更加不例外。对于在“源于实践”中发现的问题、提出的问题，以及在“高于实践”的标准下形成的理论研究成果，都需要在最后“用于实践”，在实践中能用于指导实践开展，只有在实践中创造价值，才能够显示出无论是做的研究工作还是进行的教学工作是具有价值的。

面对呆在高档、体面、闪亮的商学院里的商学院教授们，尽管已有大量的学者专家，呼吁商学院教授们“走出象牙塔走进实践”。但是，现实的舒适度和评价体系，却让商学院的教授们无动于衷。然而，未来已来，改变商学院教授们未来发展方向的不是我们的著名专家们，不是我们的院长们，也不是我们的主管部门，却是来自于完全不属于商科教育和研究领域的“技术”，这样的新技术将会毫无情感态度的将我们推向我们必须改变的境地。对于商学院的教授们，留给大家的时间不多了，拥抱技术，拥抱实践，才能够拥抱明天。

*作者系上海财经大学商学院教授 常务副院长