内容来源："AI未来2025阅读新风向"发布会。 生成式人工智能出现以后，这一现象将会逐步得到改观。 分享嘉宾：李宁，清华大学领导力与组织管理系Flextronics讲席教授、系主任。 责编| 柒 排版| 鹅妹子 第 9013 篇深度好文：3939 字 | 10 分钟阅读 商业思维 笔记君说： 数据驱动的管理决策，并非一个全新的概念，尤其在中国，许多企业在数据驱动决策方面已经走在世界前列。 比如精准营销、库存管理等业务端的数字化转型。在这方面，我们已经积累了海量数据，并利用数据来持续优化决策。 但在组织端，在人的决策方面，依靠数据驱动管理却相对滞后。组织在管人时，更多还是依赖领导的直觉、感觉和经验来做判断。 一、人的价值度如何衡量？ 在过去，数据驱动的组织管理决策，往往是大厂的专利，巨头企业的软性护城河。 但人工智能的出现，某种程度上改变了这一逻辑。 为什么组织管理端的数据驱动决策很有限？来看几个例子： 我在高管课程中经常问决策者一个问题：你们支持员工远程或混合办公吗？ 绝大多数人的回答是"否"，他们仍然倾向于让员工到岗，即到办公室来工作。 这背后反映了一个核心问题——当员工不在眼前时，管理者就很难衡量其贡献 ...

技术突破 - 美国西北大学团队开发出基于生成式AI的计算工具TWAVE，能从有限基因表达数据中识别复杂疾病背后的多基因组合 [1] - TWAVE模型通过模拟健康和患病状态下的基因表达，将基因活动变化与表型变化对应，并精确定位引发细胞状态转变的关键基因变化 [1] - 该方法绕过了基因序列隐私问题，且基因表达数据天然包含环境因素影响，使模型能间接反映外部因素作用 [2] 技术优势 - TWAVE不依赖基因序列本身，而是聚焦基因表达水平，通过临床试验数据训练识别健康或患病状态的表达谱 [2] - 相比传统全基因组关联研究（GWAS），TWAVE能检测多基因协同效应，弥补了GWAS仅寻找单个基因关联的局限性 [2] - 测试显示TWAVE不仅能识别已知致病基因，还能发现现有方法忽略的新基因，并揭示同种疾病在不同人群中可能由不同基因组合引起 [2] 应用前景 - 该技术为精准医学和药物开发提供强有力工具，尤其为基于患者个体遗传驱动机制的个性化治疗提供理论依据 [2] - 人工智能在生命科学领域的应用正加速破解多基因协同致病机制，推动疾病早期诊断和个性化治疗发展 [3] - 生成式AI通过分析海量基因组和临床数据，挖掘多基因组合与疾病的隐藏关联，驱动精准医学时代加速到来 [3]

市场观点 - 股市正在形成"新的'牛市论'"，源于过去30天内对"对等关税"的几乎完全逆转以及与中国贸易紧张局势的成功缓和带来的市场反弹 [1] - 风险市场已完全收复"解放日"后回调的失地，年初至今回报率转为正值 [1] - 标普500指数目前约为6,000点，较2月19日历史最高点仅低约2.3% [1] - 纳斯达克指数已从低点反弹超过25% [1] 市场指标 - 市场波动性（以VIX衡量）已大幅下降，读数低于其五年平均水平 [1] - 远期市盈率被推高至21.5倍以上，股权风险溢价仅为6个基点 [2] 牛市论依据 - 关税是可控的未知因素，不会造成重大影响 [1] - 2025年盈利不重要，2026年盈利修正变得不那么负面 [1] - 美元疲软被视为利好因素 [1] - 通胀风险被高估，低油价是有利因素 [1] - 美联储将很快开始降息 [1] - 前期加载的企业减税将推动资本支出和生产力繁荣 [1] - 生成式人工智能仍处于早期阶段 [1] 盈利预期 - 预计标普500指数2026年盈利增长将从2025年的7-8%加速至13-14% [2] 潜在风险 - 全球收益率曲线陡峭化和美国预算赤字扩大可能是"美国例外论的不利因素" [2]

生成式AI技术演进 - 生成式人工智能（GAI/GenAi）基于算法模型生成文本、图像、音频等多模态内容，是AI领域关键分支[2] - 技术发展历经三阶段：20世纪50-80年代奠定概率模型理论基础（马尔可夫链等），2014年GAN网络实现图像生成突破，2018年后大语言模型（GPT系列）推动自然语言生成跨越式发展[2] - 2022年ChatGPT上线标志大规模商业化应用开启，2023-2024年全球政策框架加速形成（中国工信部/联合国标准）[2] 行业应用价值 - **效率提升**：处理海量数据生成文献综述/科普素材，学术研究场景可缩短70%文献梳理时间，科普内容创作周期压缩50%以上[3] - **创新驱动**：多模态模型（如DALL-E）打破学科壁垒，通过跨领域知识关联分析助力科研突破点发现，设计行业创新效率提升40%[4] 技术局限性 - **知识产权风险**：训练数据70%涉及未授权内容，生成成果归属存在开发者/用户/模型三方争议，学术领域署名纠纷增长300%[5] - **数据质量缺陷**：因逻辑推理局限导致15%生成内容含事实错误，医疗/金融领域错误信息传播可能引发决策失误率上升25%[5] 生态发展方向 - 需建立数据授权/内容溯源技术体系，通过联邦学习降低30%隐私泄露风险，同时开发事实核查算法将错误率控制在5%以内[6]

电影节规模与影响力 - 第二十七届上海国际电影节金爵奖评选收到来自119个国家和地区的3900余部影片报名，创历史新高 [1] - 报名作品中近1820部为世界首映，520余部为国际首映，综合首映率为历年最高 [1] - 入围主竞赛单元的12部作品中11部为世界首映，1部为国际首映 [1] - 拉美影片表现突出，主竞赛单元中的拉美影片首次达到3部 [1] 评奖体系与评委构成 - 金爵奖评选分为主竞赛、亚洲新人、纪录片、动画片和短片5个单元 [1] - 21名评委来自13个国家和地区，意大利导演朱塞佩·托纳多雷担任主竞赛单元评委会主席 [2] - 亚洲新人单元评委平均年龄35岁，为历届最年轻评委团 [2] - 亚洲新人单元颁奖典礼首次与金爵奖颁奖典礼正式合体 [2] 新人培育与产业创新 - SIFF YOUNG×上海青年影人扶持计划新增制片人名额，扩充对专业人才的扶持范围 [2] - 电影项目创投组收到有效项目申报530多个，同比增长39% [3] - 迷你电影单元升级为"SIFF ING青年新锐影像计划"，征集到3600余部作品 [3] - 国际影视市场展示超高清创制、拍摄机器人、VR院线电影等数字影像创新成果 [3] - 电影节积极接洽虚拟现实电影项目参加展映，推动产业与技术融合 [3]

数据安全是"国之大者"，个人信息保护系"民之所盼"。6月12日，在广东省委网信办指导下，广东省网络数据安全与个人信息保护协会第一届会员代表大会 在广东珠岛宾馆红棉厅召开，标志着协会正式成立。这是我国首个网络数据安全领域的社会组织，也是我国首个个人信息权益保护领域的社会组织。 广东省委网信办副主任王敏伟出席大会并讲话。他首先向广东省网络数据安全与个人信息保护协会的成立表示祝贺，并寄望协会积极支撑广东打造"衔接国 际、全国领先"的个人信息权益保护水平，助力广东优化国际营商、旅居、就业环境。 据介绍，协会是由广东省涉及网络数据安全和个人信息保护相关工作的事业单位、科研院所、企业平台、专业机构、社会团体、新闻媒体、专业人员等自愿 组成的专业性、非营利性社会团体。业务主管单位为广东省委网信办，登记管理机关为广东省民政厅。 回应时代所需 全国首个专注该领域的社会组织 互联网时代，网络数据安全和个人信息保护是经济社会发展的基石，与公众利益息息相关。随着数据体量不断增长，以及生成式人工智能、大数据、云计算 等技术高速发展，数据，尤其是个人信息安全面临的问题也日益错综复杂，对相应的安全治理体系建设也提出了更高要求。 习近平总书 ...

公司动态 - 极光旗下AI Agent开发平台GPTBots成功完成广东省生成式人工智能服务登记 模型名称为GPTBots 登记单位为深圳市和讯华谷信息技术有限公司 上线编号为Guangdong-GPTBots-20250512S0013 登记时间为2025年5月12日 [1][2] - 此次登记依据《互联网信息服务深度合成管理规定》和《生成式人工智能服务管理暂行办法》等法规要求 旨在加强AI服务管理 维护国家安全和社会公共利益 [2] - 2023年以来广东省累计完成17款生成式人工智能服务登记 极光GPTBots的加入为区域AI生态发展注入新活力 [2] 合规意义 - 成功登记标志着公司在技术创新、服务模式和数据安全等方面获得关键合规性认可 为AI服务可持续发展奠定基础 [3] - 公司将在服务界面显著位置展示上线编号 增强服务透明度和用户信任度 [3] - 登记是公司提供安全可靠AI服务的公开承诺 未来将继续在法规框架下优化技术和服务 保障用户权益 [3]

SIGGRAPH 2025技术论文奖项总结 会议概况 - SIGGRAPH是全球图形学顶级会议，涵盖动画、模拟、成像、几何、建模、渲染、生成式AI等广泛技术领域[2] - 2025年会议将于8月10-14日在加拿大温哥华举行，接收306篇技术论文[3] 最佳论文奖 - 5篇获奖论文中，国内机构表现突出，上海科技大学、华中科技大学、厦门大学、清华大学等均有斩获[5] - **Shape Space Spectra**：提出形状-空间特征分析方法，通过变分原理计算连续参数化形状家族的特征函数，应用于声音合成、动力学模拟等领域[6][7][8] - **CAST**：基于单幅RGB图像的组件对齐3D场景重建方法，结合GPT模型分析物体空间关系，采用遮挡感知3D生成模型确保几何纹理对齐[12][13][14][15][16] - **TokenVerse**：利用预训练扩散模型实现多概念个性化，支持从多张图片提取复杂视觉元素组合生成[21][22] - **Transformer IMU Calibrator**：突破惯性运动捕捉系统静态假设限制，通过Transformer模型实现动态标定[26] 最佳论文荣誉提名 - 包括加州大学圣地亚哥分校与谷歌合作的论文，以及厦门大学、清华大学等机构联合研究[28][29] - 涉及神经场精确不连续性、蒙特卡洛渲染框架、矩形表面参数化等前沿方向[30] 时间检验奖 - 评选2013-2015年间对业界影响深远的4篇论文[32] - **Unified Particle Physics**：提出实时统一动力学框架，广泛应用于气体、液体、固体等多物理模拟[33] - **CNN视觉相似性**：首次将现代CNN引入图形学，推动跨类别视觉搜索技术发展[34] - **Embree**：开源CPU光线追踪框架，持续为研究社区提供高性能支持[39] 技术突破亮点 - CAST论文团队2024年已获两项SIGGRAPH最佳论文提名，显示持续创新能力[11] - 时间检验奖论文中，粒子物理框架和Embree系统至今仍被工业界广泛采用[33][39]

星巴克与微软合作推出AI助手 - 星巴克股价涨幅扩大至3% [1] - 公司计划本月在35家门店推广生成式人工智能助手 [1] - 该AI助手是与微软Azure OpenAI平台合作开发 [1]

星巴克AI助手推广计划 - 公司计划本月在35家门店推广与微软Azure OpenAI平台合作的生成式AI助手"绿点助手"(Green Dot Assist)，旨在简化咖啡师工作并加快服务速度 [1] - 该技术已在拉斯维加斯领导力体验会上向1.4万名北美门店经理展示，计划2026财年在美国和加拿大全面推出 [1] - 咖啡师可通过配备该助手的平板电脑快速获取操作指南和设备故障排除答案，无需查阅手册或内网 [1] 战略背景与执行目标 - 此举是公司重振美国疲软销售的重要举措，CEO Brian Niccol将缩短每单服务时间至四分钟列为首要任务 [1] - 首席技术官Deb Hall Lefevre强调该技术能简化运营流程，提升员工工作效率与工作体验 [1] 行业AI应用趋势 - 自OpenAI推出ChatGPT后，沃尔玛、摩根大通等企业巨头已推出员工AI助手，微软与星巴克的合作包含确保信息准确性的基础引擎 [2] - 餐饮行业中百胜集团与英伟达合作开发AI点单系统，但麦当劳因测试效果未达预期终止了与IBM的AI免下车点餐合作 [2] 微软与星巴克的合作关系 - 在微软CEO Satya Nadella退出星巴克董事会一年后，双方通过AI项目强化合作关系 [2]