做扎根現實的學術，吳肖騰被命運“推著”走到北大光華丨光華新師力

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“我現在主要研究的是兩個大方向，一個是社會網絡，一個是可持續發展。”北京大學光華管理學院組織與戰略管理系助理教授吳肖騰這樣介紹自己。

2024年從新加坡國立大學博士畢業加入光華至今，他習慣用客觀的二手數據和數學思維去揭示商業現象背后的規律。從數學奧賽的起點走向管理學研究，從海外求學到光華講臺，他始終相信，學術要與現實相關。帶著這份理念，他正在走出一條屬于自己的研究道路。

從數學到戰略，被“推著走”的學術之路

吳肖騰的學術起點，帶著濃厚的數學底色。“上大學前一直在做奧數。” 這段經歷讓他習慣用邏輯、模型與數據看待問題，也為后來的研究埋下嚴謹的種子。本科就讀管理學，碩士階段原本計劃畢業就業，卻因機緣巧合與博士生一同上課，遇到了影響自己一生的導師。“我是被命運推著走的，很多時候并不是自己做的選擇。碩士的時候遇到特別喜歡的導師，很大程度上受到了他的影響。”

博士階段在新加坡求學，新加坡封城的經歷，也推著他走向了二手數據研究。“當時幾乎天天只能待在宿舍里，所以就希望看看二手數據里能不能用一些純數學的思維去解決一些問題。”

2024年，吳肖騰正式加入北大光華。對他而言，回國是自然的選擇。“在外面待久了，就更想回國。”而光華的學術氛圍，讓他感到安心與專注。“光華對于年輕老師來講，學術氛圍很好，上課的壓力并不大，能投入更多的時間在研究上。”

當然，教學同樣是教師生活的重要組成部分。作為光華的青年教師，吳肖騰承擔兩門課的教學：一門“國際貿易”的博士生課程，另一門是本科生的“組織與管理”討論班。兩類學生的差異很明顯，“博士生需要有清晰的研究問題，然后去尋找答案。本科生我對他們強調的是，一定要非常仔細地觀察周圍的事物，這樣才能在三四年后畢業該做選擇的時候更好地去選擇。”他舉了一個例子，之前有一個學生介紹了在當年并不火的“拼好飯”模式，因為長期的觀察，這位同學計劃在明年畢業后也從事相關領域。

社會網絡與可持續發展在研究什么？

吳肖騰對社會網絡的興趣，源于一個日常卻難以回答的問題。“我們常用‘圈子’這個詞，那圈子的邊界究竟在哪里呢？比方說一個市場上100個公司，我怎么知道哪些公司在我的圈子里面？哪些不在？”他的答案是：用算法，根據公司過往的交流經歷去劃定邊界。

有意思的是，他做這類研究時，刻意選擇與企業保持距離。“如果和企業走得很近的話，會受到企業自身認知的一些干擾。如果你問一個公司，你的朋友在哪里？它一定會說他第一手能夠接觸到的一些公司。”但客觀的二手數據能夠更好地揭示真實的關系。他也清楚二手數據的局限，所以對于一個數據他會做來自不同數據提供方的交叉對比，以確認數據的可靠性。

吳肖騰的另一個研究方向是可持續發展。他對這個方向的未來判斷很明確：“我相信未來10年、20年所有企業，特別是中國近幾年的出海企業，很大的競爭優勢是在可持續的前提下去做一些自身的戰略調整。”

具體到他的研究，他會使用全球衛星熱成像數據來識別工廠和制造層級的二氧化碳排放，覆蓋了水泥、鋼鐵、發電廠、海運、空運等高排放行業。他用這些數據做政策評估。“比方說我國前些年開始實行一些碳交易政策。但在政策制定的時候，很多時候很難考量一些企業自身的戰略，就是我們常說的‘上有政策，下有對策’。所以如果我們在能夠解釋企業自身的行為之后，可能會更好地去制定政策。”

未來三四年，吳肖騰想要做關于這兩個方向的交叉研究，他這樣設想：“以社會網絡的視角去理解企業如何在可持續發展的過程中創造影響力。”他舉了一個例子：“企業做減排，通常只想著改造自己的設備。但如果換個視角，看看市場上其他企業在做什么、需要什么，可能會發現不一樣的機會。比如刀片電池的成功，背后一定是產業鏈布局的結果。再比如現在AI算力卡脖子，卡在了變壓器上。如果相關企業能提前看清整個網絡布局，就會發現‘變壓器’這個關鍵節點。我們缺的，正是幫企業提前識別這些節點的系統化方法。”

“好的學術一定是跟現實相關的。”吳肖騰分享道，雖然做研究有可能最后做出來的東西非常抽象。但是抽象的前提一定是它有現實基礎的。但他也坦承，如何讓研究真正落地，他還沒有答案，但他非常愿意朝著這個方向探索。

“AI會不會讓我們失去信任？”

吳肖騰最近和同系的姜鎧豐老師合作研究AI對職業市場的影響。他們的發現是：“AI浪潮下，工種的價值取決于多大程度上能為最終結果買單。”鑰匙保管員、卡車司機等慣常意義上大家認為更容易被AI取代的基礎崗位，因需承擔結果責任反而不易被取代；而與之相對的是中層管理者。“我們發現大量中層在AI浪潮之后，產生了10%到30%的降薪。是因為工作流程變短了，AI可以去中心化，把很多東西省略掉。”因此他們的預測是在這一次AI浪潮下，公司的層級可能會越來越少。

不止對職業市場，AI對學術的沖擊同樣巨大。“我寫論文1萬字大概需要一個月。AI寫1萬字只需要1分鐘。所以現在很多期刊面臨大量的問題，比方說他們以前一年會收到100篇投稿，現在可能是以萬為單位的增長。”

他更擔心的是信任問題。“人和人之間失去了信任。比方說我現在收到任何投稿的第一反應是拿去給AI檢測它是不是由AI寫的。我以前完全不會有任何這樣的懷疑。”當發現收到的稿件AI痕跡過重時，他也要花很多時間來去AI化。“我會思考這個過程究竟有必要嗎？萬一以后所有東西都是由AI生成的，我們可能也不需要在乎它的AI率。”

吳肖騰最近關注了一個很有趣的項目，由經濟學頂刊JPE的副主編發起讓AI完全自主地寫論文。“他們讓AI自動收集數據、想研究問題、寫成論文，然后再自己改到第60多個版本。改到滿意之后和已經發出來的經濟學論文來評比，評分是由人和AI共同完成的。”在將近500篇論文中，約有五分之一是AI寫的。“我上周看的時候，AI排名最好的論文還在42名，前天看的時候已經是32名了，可能再過半年就已經能沖進前十了。”對于這種被AI追趕的壓力，吳肖騰說：“AI的底層邏輯還是一個隨機過程。你輸入它ABC，它得出來的一定是BCD。但有一天如果能夠克服這個過程， AI就會變得更像人，我也不知道那是不是一件好事。”

天衍四九，人遁其一

整場采訪，他語速不急不緩，遇到給不出確定答案的問題，從不模糊處理，而是坦然承認：“這個問題我還沒有答案。”

但沒答案不等于放棄思考。采訪結束后，他特意發來一段話，作為這次交流的總結：

“第12版《新華字典》收錄了13,000多個漢字，其中常用字約3,500個。用這些常用字完全隨機出‘飛流直下三千尺，疑是銀河落九天’的概率是十的負49次方。人工智能的出現只是優化了這個過程，但在這之前的1300年，已經有人找到了那十的49次方之一。天衍四九，人遁其一。”

或許這正是他的學術態度：面對復雜世界，不急于給出確定答案，但始終相信，在看似隨機的混沌中，總有人能找到那一個。

吳肖騰，北京大學光華管理學院組織與戰略管理系助理教授。主要研究領域包括社會網絡、可持續發展、風險投資、國際貿易等。最新研究成果發表于Academy of Management Journal。2024國際戰略管理學會Responsible Research Paper Award獲獎者。

來源| 北大光華對外關系部

排版| 李珅

編輯 |王小雅

審閱| 塔娜

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