Mollick 提醒：AI 加速演进正令工作微观过程研究失焦

沃顿商学院教授、AI 应用研究者 Ethan Mollick 近日在社交平台 X 上发文指出，AI 的快速加速正在带来一个副作用：我们正逐渐失去对「后 2026 年长时智能体时代」工作中实际微观过程的实证把握。他写道：「我们对聊天机器人（chatbot）对工作影响已有一定的学术认知，但对智能体（agent）影响的了解则要少得多。」

核心观点

Mollick 的判断聚焦于两层差距：

• 研究对象迁移滞后：现有学术研究主要围绕以 ChatGPT 为代表的对话式 AI，对具备自主规划、多步执行能力的「智能体」在工作场景中的实际行为研究严重不足。
• 实证数据空缺：随着 AI 能力向长时任务、自主决策演进，工作中由 AI 介入或主导的微观流程（如信息检索、文档处理、代码生成、跨工具协作）正在快速变化，但学术界与产业界尚未建立起系统性的观测手段。

背景与局限

Mollick 本人长期跟踪一线企业使用 AI 的方式，其观察常被引用为 AI 落地现实的参考。但需要指出的是，本次内容仅为一条简短的社交媒体发文，并非正式论文、行业报告或调查数据，因此：

• 没有提供具体研究案例、数据来源或方法论；
• 「后 2026 年长时智能体时代」属于前瞻性表述，尚无统一定义；
• 观点本身具有提示意义，但暂不足以构成可验证的事实结论。

小结

这条短评的价值更多在于提出问题——当 AI 智能体开始嵌入工作流时，我们是否有能力「看见」它们究竟在做什么、改变了什么。答案目前仍是开放的：相关学术研究和企业内部实践记录都明显落后于技术本身的迭代速度，这或许是未来一段时间内 AI 治理与生产力研究需要补齐的关键短板。