要点总结 #
生成式AI（AIGC）自2018年GPT-1问世以来，迅速成为全球企业和学术界关注的焦点。 本文通过对407篇国内外核心期刊文献的分析，结合LDA模型和人工编码，系统梳理了AIGC的研究脉络。研究首先追溯了AIGC的兴起缘由、构建基石和驱动能力，揭示了其在技术、组织与环境（TOE）框架下的演进过程。AIGC的快速发展不仅推动了技术的突破，还深刻影响了企业的管理实践，尤其是在人机协作、信息管理、技术创新等方面。然而，AIGC的应用也带来了数据泄露、虚假信息传播等负面影响，亟需进一步研究应对策略。
本文基于TOE理论，提出了AIGC研究演进的知识框架，并从技术与商业价值、管理实践与理论、负面影响与组织环境三个维度展开论述。 研究发现，AIGC技术的突破，尤其是预训练模型和多模态技术的出现，极大地提升了生成式AI的通用学习能力，推动了其在企业管理中的应用。然而，AIGC的广泛应用也带来了文化颠覆、数据泄露等风险，对企业的组织运营、信息管理和市场营销提出了新的挑战。未来研究应进一步探讨AIGC在宏观管理视角下的赋能作用，引入多元理论视角，构建跨学科的理论框架，并深入探索AIGC在企业管理中的负面影响及其应对策略。
关键要点 #
论文重要性 #
本文的研究为生成式AI（AIGC）在管理实践中的应用提供了系统的理论框架和实践指导。 随着AIGC技术的快速发展，其在企业管理中的应用日益广泛，但同时也带来了诸多挑战，如数据泄露、虚假信息传播等。本文通过梳理AIGC的研究脉络，揭示了其在技术、组织与环境（TOE）框架下的演进过程，为未来的研究提供了清晰的方向。此外，本文还提出了AIGC在企业管理中的负面影响及其应对策略，为企业在数字经济背景下应对复杂系统管理问题提供了参考。未来研究应进一步探索AIGC在宏观管理中的赋能作用，构建跨学科的理论框架，并深入探讨AIGC在企业管理中的负面影响及其应对策略。
深度解读 #
AIGC溯源 #
AIGC（生成式人工智能内容）的研究起源于哲学问题，特别是关于机器是否具备智能思维能力的讨论。从17世纪霍布斯的“思维即计算”到1950年图灵提出的“图灵测试”，这些哲学思考推动了AIGC技术的探索。2014年，生成对抗网络（GAN）的出现使得AIGC技术摆脱了早期模板化生成的局限，能够处理更复杂的语言、图像和视频内容。AIGC的构建基石包括算据、算法和算力，这三者共同支撑了AIGC技术的发展。随着数字经济的兴起，AIGC的孪生、编辑和创作能力逐渐增强，推动了其在企业管理中的应用研究。AIGC的兴起不仅是技术进步的产物，更是哲学思考与市场需求共同作用的结果。
技术演进 #
AIGC技术的演进主要体现在预训练模型和多模态技术的突破。预训练模型如BERT和GPT系列极大地提升了自然语言处理和视觉识别的能力，使得AIGC在文本生成、图像处理等领域的应用更加广泛。多模态技术如CLIP模型的出现，使得AIGC能够处理跨模态的任务，如图像与语言的结合，进一步拓宽了AIGC的应用场景。这些技术的进步不仅提升了AIGC的生成质量，还推动了其在商业领域的广泛应用，如医疗、金融、新闻等行业。然而，技术的快速发展也带来了新的挑战，如数据安全和隐私保护问题，这需要在未来的研究中加以解决。
管理实践 #
AIGC技术在管理实践中的应用主要体现在人机协作、信息管理和技术创新三个方面。在学术研究、营销和教育等领域，AIGC已经与办公软件紧密结合，推动了传统办公模式向智能辅助的人机协同模式转变。AIGC在信息管理中的应用也显著提升了企业的智能化水平，如图书情报与档案管理行业中的虚拟馆员功能，帮助企业更高效地管理信息资源。此外，AIGC在技术创新方面的应用也引发了新一轮的科技革命，特别是在医疗、科技创新和元宇宙娱乐行业，AIGC的创造力为企业的技术创新提供了新的动力。然而，AIGC的应用也带来了员工思维固化、文化颠覆等风险，这需要在未来的管理实践中加以应对。
负面影响 #
AIGC技术的广泛应用虽然带来了诸多便利，但也伴随着显著的负面影响。首先，AIGC在组织运营管理层面可能导致员工过度依赖智能机器，弱化其创造性思维，进而影响企业的生产力。其次，AIGC在信息管理中的应用可能引发数据泄露和虚假信息传播的风险，增加了企业的信息管理负担。特别是在新闻传媒和图书情报领域，虚假信息的传播已经严重影响了AIGC工具的应用环境。此外，AIGC在市场营销中的应用也可能引发商标权益纠纷和伦理道德风险，增加了企业营销管理的复杂性。这些负面影响不仅对企业管理提出了更高的要求，也对相关法律和外部环境的健康发展提出了挑战。
未来展望 #
未来的AIGC研究应重点关注其在更广泛的宏观管理视角下的赋能作用和创新模式，特别是在中小民营企业和多产业链协同的背景下，探索AIGC如何赋能企业管理变革。理论视角的多元化和跨学科研究将成为未来AIGC研究的重要方向，如结合利益相关者理论和资源编排理论，构建更全面的AIGC管理实践理论框架。此外，未来的研究还需要深入探索AIGC在企业管理各环节中可能产生的负面影响，并提出应对之策。在研究方法上，未来的研究应采用多样化的研究方法，如案例研究、机器学习、深度学习等，以提升AIGC管理研究的解释力。最后，AIGC作为管理实践中的应用工具，未来的研究应进一步探讨如何充分利用AIGC进行管理创新和实践，创造并维持合规性强、可解释性高的AIGC研究生态。
完整论文 #
