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我辭去顧問工作，轉投達特茅斯教席，正值ChatGPT面世前夕。顛覆總是混亂不堪——而且總有意想不到的轉折
2022年7月，我決定由顧問轉型為教師。除了工作本身有趣且具成就感外，我也期望教學能讓我在近二十年天天與問題、客戶甚至同事搏鬥後，得到喘息的機會。誰知同年11月，OpenAI推出了第一版ChatGPT，迅速讓我明白人工智能（AI）將徹底改變我新舊兩個行業，甚至更多領域。
過去三年，我開設了一門名為「AI與諮詢式決策」的課程，積極嘗試運用AI。同時，我撰寫了新書《Epic Disruptions》，深入研究從火藥到寶潔紙尿褲等改變世界的創新案例。
研究中一個重要主題是：顛覆性變革具備「可預測的不可預測性」。雖然有大致模式，但因為涉及人與複雜系統，每個故事都充滿意外轉折。正如俗語所說，歷史不會重演，但總會押韻。以下五個歷史教訓，對AI如何引發或無法引發重大顛覆變革，特別有啟示。
1. 顛覆往往由意想不到的地方開始
1940年代，貝爾實驗室的Walter Bradeen、John Brattain和William Shockley發明了晶體管，目標是取代通訊網絡中使用的真空管。晶體管體積小、結實且不發熱，但早期不穩定，且系統需重新設計。
晶體管花了數十年才應用於通訊網絡，首個商業市場卻是助聽器。助聽器結構簡單，易於整合晶體管；真空管發熱令配戴電池的腰帶不舒服，且管子易壞，令擁有成本高昂。晶體管助聽器市場爆發，推動技術進步，最終催生現代通訊與計算時代。
我們自然關注AI在美國或西歐等成熟大市場的發展，但ChatGPT迅速普及，部分原因是新興市場缺乏完善的醫療教育體系。當地用戶不會問「AI是否能取代專業教師或醫生？」而是問「有了AI總比什麼都沒有好嗎？」歷史提醒我們應密切留意新興市場的動態，捕捉顛覆性變革的早期跡象。
2. 顛覆的秘訣在於獨特的價值創造、捕捉與傳遞方式
麥當勞兄弟初開餐館時毫不起眼，但1948年他們關閉舊店，推出「Speedee服務系統」，簡化標準化食物製作。1954年雷·克羅克成為主要加盟商後，建立了獨特的加盟合作體系。1960年代，Heny Sonneborn設計出通過房地產獲利的模式。麥當勞獨特的商業模式，讓它能夠盈利地服務數十億顧客。
獨特商業模式是顛覆創新的關鍵。三十年前，亞馬遜、谷歌、Netflix憑此崛起成為巨頭。獨特模式不僅為改進提供資金，也讓現有企業難以應對。
目前OpenAI和Anthropic等領先機構所採用的商業模式，對亞馬遜、微軟或谷歌等科技巨頭來說並不新穎且易於模仿。若這些AI實驗室無法開發出獨特的價值創造、捕捉及傳遞方式，歷史暗示它們作為獨立供應商的壽命可能有限。
3. 顛覆過程中期總是混亂不堪
1920年代，美國多個大城市的街頭爆發「靈魂之戰」。亨利·福特實現了「大眾汽車」夢想，通過流水線將Model T成本從1908年約3萬美元（現值）降至5000美元，銷量暴增。
這對部分人有利，卻對城市規劃造成巨大衝擊。城市原本為行人設計，汽車激增引發混亂和事故。當時報紙漫畫經常描繪死神駕駛汽車，1922年巴爾的摩市長為當年130名交通事故兒童豎立了25英尺高的紀念碑。
顛覆中期總是混亂。汽車混亂得以解決，靠的是交通信號、駕照規定、路權等技術、法規及社會規範。
以此觀點，盲目減少AI規管是錯誤的，會延長AI混亂階段並增加風險。未來學家Bob Johansen和Jamias Cascio提出「摔角繩圈」比喻：擂台四周有堅固繩柱，但繩索有彈性和鬆弛，既設限又留彈性，適合快速變化的新興市場。
4. 故事中常有意外轉折
約翰內斯·古騰堡團隊向天主教會推銷印刷機，教會有標準化禮儀書和縮短手抄聖經時間的需求。1454年教宗庇護二世讚賞古騰堡聖經字體清晰，易於閱讀。
教會卻未預料後續發展。印刷機加速了馬丁·路德等人散播批評教會思想的能力。1518至1525年間，德國三分之一印刷書籍出自路德之手。印刷機對科學家、革命者及創業者是福音，對抄寫員、樞機主教及靠無知謀利者則是災難。
管理顧問公司從AI相關業務中獲利豐厚。2024年初波士頓諮詢集團表示20%收入來自AI相關項目，麥肯錫則強調其自創AI方案提升效率和獨特影響力。但若客戶學會利用AI取代顧問？或AI依賴削弱公司培養獨特人才的能力？大型顧問公司會否像教會看待印刷機般，對AI產生戒心？
5. 一切關乎人
新加坡星展銀行（DBS）是一個驚人的轉型故事（詳見我2020年著作《Eat, Sleep, Innovate》）。2010年，DBS在本地市場落後；到2025年，因靈活及數碼實力廣受讚譽。
數碼轉型涉及策略調整和大量技術投資，但這只是必要非充分條件。關鍵在於透過行為干預，幫助銀行家以新方式使用技術。前DBS首席數據及轉型官Paul Cobban指出，若無系統化文化變革，數碼採用不過是將備忘錄換成電郵，或電郵換成Slack訊息。他的座右銘是：「除非人的行為改變，否則什麼都不會變。」
AI同理。採用不是技術問題，而是社會和文化問題。埃森哲的Jim Wilson估計，企業每花一美元在技術上，應預備花六美元在人力變革上。
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在撰寫《Epic Disruptions》過程中，一個反覆出現的教訓是：歷史提供了一種理解複雜當下的獨特視角。顛覆具可預測的不可預測性，AI必定會打破某些模式，但歷史指引我們該關注何處、尋找何物，幫助預見未來。
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評論與啟示
Scott D. Anthony的文章深刻揭示了顛覆性創新背後的歷史規律，尤其強調AI作為當下最具顛覆性的技術，其發展軌跡並非線性或可完全預測。文章提醒我們，顛覆往往起於非傳統市場，並非只在富裕成熟市場發生，這對香港及亞太地區的企業與政策制定者尤為重要。新興市場的需求和條件可能成為AI應用的溫床，值得我們深入研究與投入。
其次，獨特的商業模式是顛覆成功的關鍵，這一點對現時眾多AI初創與大廠同樣適用。OpenAI等機構若無法創造出差異化的價值鏈，將難以長期維繫領先地位。這提醒香港的創科生態系統，光有技術突破不足，商業模式創新同樣不可或缺。
文章對顛覆中期的混亂與規管問題的討論尤具啟發性。AI技術迅速發展，社會規範與法律法規難以同步，如何在鼓勵創新與保障安全間取得平衡，是全球面臨的共同挑戰。作者提出的「摔角繩圈」比喻，形象地指出彈性邊界的必要性，對香港這樣法治完善但又需靈活應對新興科技的城市，具有借鑒價值。
最後，人是顛覆成敗的核心。無論技術多先進，若無法改變人們的行為與文化，技術的潛力無法充分釋放。這提醒企業和政府，推動AI應用必須重視人才培養、文化轉型與組織行為變革，否則技術投資可能淪為空中樓閣。
綜合而言，這篇文章不僅是對AI顛覆的歷史與現狀的洞察，更是一份關於未來策略與行動的指南。對香港這個國際金融科技樞紐來說，理解這些顛覆規律，將有助於更好地把握AI帶來的機遇與挑戰，推動本地創新與競爭力提升。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
