【對談】Roose對Mollick：新創吃掉大公司，還是大公司翻身
史丹佛法學院院長George Triantis開場就說，他每天的談話有六成以上跟AI有關。台上兩人都剛出新書。Ethan Mollick是華頓商學院教授，專門研究AI在真實公司裡怎麼被使用。Kevin Roose在《紐約時報》寫了近十年科技專欄，新書訪問了150多位AI實驗室內部人士。談到一半，Roose丟出一題：動作慢的大公司，會轉型，還是會死？
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Roose說十人新創會吃掉大公司，Mollick說大公司高層正親手翻身。讀者會問：大公司層級多，包袱重，憑什麼跑得過十個人的團隊？Mollick的答案落在大家手上那套AI模型。兩人也談到AI該不該替你寫字，以及學生用AI作弊該怪誰。
◎十個人的新創，會不會吃掉一萬人的大公司
這題是被逼出來的。主持人Scott Reents在美國律師事務所Cravath負責AI轉型，他追問：法律工作牽涉很多人，組織要改，總得花時間吧？Mollick回說，最讓他緊張的就是大家指望這段緩衝。亨利·福特1911年開始做裝配線，1914年就推到所有工廠。他說現在該想的是：已經1912年了，怎麼辦？
Roose接著亮出他的看法：大公司不會轉型，它們會死。灣區某處有個10人小公司，做的是別處一萬人在做的事。他舉美國保險公司State Farm為例，說會有一家10人的AI保險新創，靠成本和利潤率優勢，年年搶走市占，直到對手倒下。
Mollick教的正是創業，他卻說這不全對。他的理由是，關鍵資產是語言模型本身，AI法律新創一樣得用ChatGPT。他說：「The startups don't have the special assets they do anymore.」（新創不再擁有過去那種特殊資產。）他看到高層重新掌舵，一家大銀行的技術長利用週末自己指揮AI寫程式，做出十億美元的新產品線。
挪威主權基金的負責人也親自壓過風控主管，如今機構裡一半的人在寫程式，雖然真正的工程師只占兩成。Roose把球丟給Reents，問會不會有十人版的Cravath打垮整間事務所。Reents說軟體優勢很難守，大事務所還有品牌，專業與客戶關係。Mollick則承認，不是每家大公司都會醒來。至於哪一種結局更常見，兩人沒有答案。
◎AI該替你寫多少字
模型人人都有，差別在怎麼用，寫作就是例子。Roose當場追問Mollick，署他名字的文字有多少出自AI。Mollick說約18%，但初稿一定自己寫，讓AI起草，他就再也想不出東西。Roose說他的書是0%，因為模型還寫不出引人入勝的章節，電子郵件約60%，LinkedIn訊息則100%交給Claude回。
◎學生用AI作弊，該怪學生還是教授
大公司的慣性，學校也有。Roose說，ChatGPT剛推出的頭幾年，作弊算學生的錯，現在該算教授的，因為課沒重新設計。Mollick承認教授天性懶，不想改，但他說作弊不是新問題。羅格斯大學的研究發現，2008年有寫作業的人，八成考試表現較好，到2020年只剩兩成。他的辦法是：在課堂上考試，不准用電腦。
大公司憑什麼贏？Mollick的回答是，最好的工具人人都拿得到，差別在高層肯不肯親自動手。兩人的共識是AI不會退燒，分歧在洗牌靠新創還是靠老店覺醒。接下來可以留意研究機構METR的數字：AI有五成把握獨立做完的工作量，從Mollick上一本書出版時的4分鐘，拉長到他交新書稿時的17小時以上。
引用METR的追蹤：AI能獨立完成的人類工作量，從他上一本書出版時的4分鐘，增加到他交出新書稿時的17小時以上，並說明從聊天機器人時代進入代理時代。
回顧2023年情人節與Bing聊天機器人Sydney的對話，以及微軟一路到技術長都回答不知道系統為何這樣表現。
期末發餅乾就讓學生自評的學習量多出30%，說明人很難判斷自己學到多少；直接向AI要答案會損害學習，把AI當家教則有正面效果。
談Anthropic執行長達里歐·阿莫戴（Dario Amodei）崇拜物理學家Leo Szilard，認為「必須搶先做出來」的曼哈頓計畫邏輯，仍主導今天的AI競賽。
以數學為例，說AI約三年內從不會基本算術變成超越人類；並提到自己新公司的法律文件由Claude起草，律師工時可能從100小時降到四五小時。
Roose主張大公司會被十人AI新創取代，Mollick以銀行技術長與挪威主權基金為例，認為大公司高層正在重新掌舵。
認為逐步公開發布模型的做法正在結束，實驗室內部與公開模型的差距拉大，並引用Anthropic部落格文章說26%的研發專案由Claude主導。
回答觀眾AI是否泡沫：Anthropic三年前累計營收約1,000萬美元，可能很快達到1,000億美元年化營收，並說今天的問題與網路泡沫相反，是算力不足以滿足需求。
看完今天的，讓明天的自己送上門
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