自从去年AI技术在全球范围内爆火，尤其到了年初Sora模型的震撼登场，引发了业界深度思考：为何国内至今未能研发出与GPT系列匹敌的大模型？又为何无法孕育出如Sora般颠覆性的AI成果呢？实际上，在组织内部，除了个体人才之外，还存在着一种无形的力量——场域效应，它与人的作用叠加后，共同塑造了组织的独特特征。
    当我们在困扰于国内大模型相较于GPT-4的差距时，Sora的出现仿佛在揭示一个事实：从AGI的角度观察，经过一年的努力追赶，国内外团队之间的距离非但没有缩小，反而呈现出扩大的趋势。
    这一问题追溯起来错综复杂，可以从多个维度进行探讨：
    1. 我们是否可以认为，在AI发展的早期阶段，国内外团队曾处于相近的起跑线上？
    2. 为何自AlphaGo以来，国内团队似乎缺乏原创突破，而是在不断追赶国际先进水平？
    3. 在追赶的过程中，为何看似难以缩小的差距反而被进一步拉大？
    一、回溯历史脉络
    回顾语音识别和人脸识别领域的发展历程，我们可以说国内外团队曾经处于相对均衡的竞争状态，甚至由于国内丰富的应用场景和数据优势，在这两个领域中，国内团队的表现可能更胜一筹。无论是过往的各项竞赛成绩，还是实际应用范围，尤其是国外对人脸识别技术的应用程度不及国内，都佐证了这一点。
    自动驾驶作为一项耗资巨大且历经十数年研究的技术领域，目前尚未展现出显著的领先者，因此在该领域内，国内外团队并无明显差距。
    所以，将时间轴定格在2010年后十年间，国内外AI团队在许多基础层面上确实保持了相当的起始条件。当时普遍共识是AI技术并无秘密可言，因为任何关键性进展都会迅速以论文形式公之于众。
    然而，转折点出现在大模型的研发上。在原本相对平衡的竞争格局中，OpenAI率先推出大模型后，其他团队在奋力追赶的同时，双方的差距不仅未见缩小，反而有所扩大。即使Google等巨头也尚未实现类似的突破，但这并不意味着其他国家和地区的问题不严重。横向对比可见，在AI领域的众多创新中，我国似乎并未贡献太多具有划时代意义的研究成果，如AlphaGo、ChatGPT，甚至是智能音箱、自动驾驶等技术，大多是对已有成果的模仿和再创造。这种在追赶过程中陷入重复他人故事的怪圈，无疑是一个值得深思的问题。
    二、资源因素反思
    面对追赶困境，人们常常将原因归咎于人才密度、资金投入及硬件设备等方面。然而，对于拥有充足实力调度这些资源的公司来说（例如，据统计，在ChatGPT发布之前的2022年，很多公司的融资额度甚至超过了OpenAI），这些表面因素并非问题的核心。
    深入剖析需要更大的勇气，因为它会触及到人类固有的自尊心。就如同向一位充满自信的人指出其不足之处，往往引来反感或冲突。
    若不能正视并挖掘差距的根本原因，那么十年后的今天，我们将再次陷入同样的循环：起初看似平起平坐，然后被拉开差距，继而全力追赶，最后反思表面因素。这个循环周期长，消耗的时间成本极高。
    更为可怕的是，不同领域的特性决定了这一循环结果的影响程度。对于天花板较为明显的领域，到达某一限度后，各竞争者之间其实差异不大；但对于那些无明显上限、活性极强，并且当下成果能极大推动未来进步的领域，一旦进入上述恶性循环，可能导致差距指数级增长，后果可能是灾难性的。人工智能恰好属于这类极具挑战性的领域。
    有人提出“人才密度”这一概念，并将其视为问题症结所在。但实际上，这种观点本身就存在问题。尤其是在AI行业，顶级学府培养出的人才素质相差不多，真正的核心问题并不在于个体能力，而是存在于组织结构中的“场”。
    “场”包含了价值观、文化、制度和信念等多个无形要素。在AI开发中，单纯堆砌人财物等有形资源并不能解决问题，更重要的是构建先进的“场”。如同修筑长城的组织方式，即便拥有再多的人力物力财力，也无法在需要灵活探索和开拓创新的大模型领域取得领先地位。
    三、组织的间断平衡论
    我们可以将此问题形象地比喻为不同类型的团队运作模式。有的团队像外科手术团队一样，围绕主刀医生运转；有的则类似足球队，每个成员都有明确的角色定位，需要灵活补位和配合；而最高级别的则是网球团队式的协作，无固定角色，全员灵活互补。
    针对大模型开发，至少需要高效的足球式团队协作，而且仅有合适的团队模式还不够，还需要与文化和制度相结合，形成适宜的“场”。
    理想的“场”具备高度活性且富有力量，能够在维持组织稳态的同时，持续推动跃迁式发展，犹如终结者的液态机器人相对于植物大战僵尸的僵硬化生命体。这种先进性的内涵在于精神与物质的综合，而非简单的二元对立关系。
    两类偏颇的“场”均存在弊端：一类是过度稳定的超稳态“场”，另一类则是活性过剩易于崩溃的“场”。从组织间断平衡角度看，有些组织可能会陷入超稳态，在既有赛道上强化自身，却内置了阻碍跃迁的机制。
    四、忽视“场”视角的影响
    如果仅关注个体人才而忽视“场”的构建，组织在面临内部大规模混乱和效率下降时，往往会采取相似的应对措施，比如通过严格的管理手段强制秩序，而这正是只关注有形要素而不注重“场”的表现。这样的组织行为会导致对强人领导的依赖，崇尚刘邦式的管理模式，尽管短期内有效，但在AI这样高度进化和创新的领域，此类做法恐难以为继。
    真正需要弥补的认知鸿沟在于理解并构建这种兼顾稳定与活性的先进“场”。虽然无形的“场”建设成本高、难度大，但借助AI技术或许能够降低构建成本，认知层面的转变才是困难所在。一旦转变观念，问题的反思角度也将发生根本变化，从原先聚焦于个体层面转向如何激发更多的活性个体，并确保整体活力增强，即使经历动荡也能有序迭代。
    五、扩散影响与跃迁力量
    若将整个AI行业比作一池带有颜色的水，其中独立的“缸”代表各个企业或研究机构，那么缸内的问题在一定程度上反映了池子的整体偏好。尽管每个“缸”保持着一定的自由度，但池子的长期偏好仍会对所有参与者产生深远影响。
    总结来说，组织特性并非仅由个体人才决定，还包括与之叠加互动的“场”。如果我们继续沿用人才密度、资金短缺等传统视角去审视问题，将在高速进化的AI领域中陷入追平落后再追赶的恶性循环。只有意识到并着力构建具有高度活性和适应性的组织“场”，才能真正破局，引领未来的科技跃迁。