AI-NATIVE 系列 · FUTURE MAKERS STRATEGIC COLLAB 第一篇（共四篇）
不止是技术分享：Future Makers Strategic Collab（FM-SC）有何独到之处
一分钟速览
内容简介 本文是 Future Makers Strategic Collab（FM-SC）系列四篇文章的第一篇。FM-SC 是一个邀请前沿 AI 公司参与的技术分享系列，目标是让每次活动后都能带来实际改变。文中对比了 FM-SC 与学术、行业会议的本质差异，并梳理了 FM-SC 独有的八项机制。
为什么值得关注 一项针对医生的 14 项随机对照试验回顾发现，单靠讲座并不能改变医生的实际工作方式，而有证据显示互动式环节更有效。如果你是分享的主办方或参与者，大部分时间可能都悄无声息地溜走了。问题不在于谁来讲，而在于怎么讲。
读完后你能做什么？ 把这八个机制带到你下次的分享、交流或团队活动中，并试试文末的“一句话检验”：写下你会因此做出哪一项具体改变，并注明日期。如果写不出来，文中会帮你找出缺失的环节。
Future Makers Strategic Collab — 系列脉络
▶ 看它实际运行：打开在线演示 公开 · 无需登录
- 不是普通技术分享——FM-SC 有哪些不同 本集
- 为什么选现在——AI 便宜后，优势会复利在上下文 第 2 集
- 真正的“匹配”，是走出来的，不是聊出来的 第 3 集
- 头、钱包、心、魂——每条实践两位见证人 第 4 集
标签说明：EVIDENCE 表示有证据来源，DESIGN 表示 FM-SC 的设计思路，OPEN 表示尚未验证，LENS 表示我的个人观点。
本系列内容简介：一场真正能带来改变的技术分享
本系列共四篇，聚焦 Future Makers Strategic Collab（FM-SC）Future Makers Strategic Collab（FM-SC），这是我们在埃森哲先进AI中心与受邀的前沿公司共同策划的技术分享系列。面向那些主办或参与分享，却常常疑惑“为什么会后没什么实际变化”的工程师、创始人、研究者和管理者。第一篇将FM-SC与学术界、业界的会议形式做对比：各自的定位，以及FM-SC独有的八项变革。
先来思考一个问题
以下哪一项最能预示一场专业活动结束后，参与者真的会在工作中做出改变？
- A. 知名讲者。
- B. 庞大的听众规模。
- C. 互动：听众和讲者一起动手解决实际问题，而不是单纯听讲。
- D. 可以回放的录制视频。
你会选哪一个？这个答案来自一项随机对照试验的综述，稍后揭晓。
缘起
2022年9月，南方数据科学大会结束后，我写了两篇文章。一篇是对活动的「非正式趣味调查」，结尾那句话我至今认同：「all models are wrong, but some are useful, some time.」（中译：所有模型都是错的，但有些在某些时候有用。）(Wu, 2022a)。另一篇则提出，会议应从一次性快照转向持续互动：讲者抛出真实问题，学习者与导师组队，关系能延续到活动之后（Wu, 2022b).
四年后，在埃森哲先进AI中心，我们把这个想法首次落地实践。我们称之为Future Makers Strategic Collab（FM-SC）。受邀讲者就是Future Makers。2026年10月2日，首场讲者是XTrace的Felix Meng和Austin Cai，他们专注于打造人类与AI智能体的共享记忆。
大多数分享会和会议的真正目标
客观来说，每种形式都有自己的优化方向，大多数也确实在为最适合自己的目标努力对他们而言.
学术会议 的核心任务，是决定哪些论文能够被接收。EVIDENCE 这个流程比大多数人想象的要嘈杂得多。以 2021 年 NeurIPS 为例，882 篇论文由两组独立委员会评审，结果有 23% 的论文两组意见不一致（NeurIPS consistency experiment）。据我根据公开数据计算，一组接收的论文中，大约有一半会被另一组拒绝。这并不是丑闻，而是专家各自为政、时间紧张、没有统一标准时的常态。
行业会议 主要服务于信息交流和人脉拓展。LENS 以我的经验，这类会议通常以参会人数和会后反馈为主要评价标准：人气如何？大家满意吗？
绝大多数分享会 都在掌声中画上句号。掌声是唯一能现场、即时、全员收集到的指标，反映的其实只是最后一句话的效果。EVIDENCE 答案是：C。一项针对继续医学教育的 14 项随机对照试验综述发现，"didactic sessions do not appear to be effective in changing physician performance"（中译：讲授式课程似乎并不能有效改变医生的实际行为），而且有一些（但样本更少的）证据显示，互动式课程则有效（Davis et al., JAMA 1999）。当然，这些研究对象是医生，不是工程师，所以这更像是一个强烈的提示，而非定律。
这并不是说会议有什么问题。它们本就为信息传递、筛选或建立联系而生，至于能否改变人的行为，从来不是它们的本职。
FM-SC 的八项创新
FM-SC 的设计始终围绕一个问题展开：这场分享之后，究竟会发生什么变化？我们如何验证？ 下文这八点，每一项都是普通分享会很少做到的。
- 问题先于邀请。 设计 在发出任何邀请之前，我们会先写清楚自己真正想搞明白的问题，以及什么样的实际观察能推翻我们的假设。证据 科学界有类似做法，叫 Registered Report（注册报告）：方法在数据产生前就要接受同行评审。有一次对比显示，96% 的常规心理学论文报告了正面结果，而 Registered Report 只有 44%（Scheel, Schijen & Lakens, 2021）。先写好验证标准，能让我们对自己学到的东西保持诚实。
- 座位按契合度分配，而不是按资历排序。 每位受邀者的工作都和主讲人正在推进的内容有直接关联。
- 每人都需提前提交一个问题。 每个人在活动前都要登记一个真实的问题、挑战或请求，Q&A 就从这个队列中展开。
- 会前预沟通，现场实测。 会前与主讲人的工程师和负责人提前碰面，并安排一个主讲人事先知晓的简短现场测试，确保公平。
- 最后十分钟专用于行动承诺。 每项承诺都明确负责人和截止日期，并在现场宣读。
- 由非邀请方独立裁定结果。 五个工作日内，需明确是确认、否定还是继续开放。设计 希望活动顺利的人，永远不能是判定活动是否达标的那个人。
- 主讲人先获得实际成果，然后我们再请他推荐三位新嘉宾。 先给主讲人量化反馈，再请他介绍一位前沿实验室、一位 builder 和一位研究者。证据 有些加速器确实加快了初创公司的进展，实地调研发现，关键驱动力之一正是 "broad, intensive, and paced consultation"（中译：广泛、深入且有节奏的持续交流）：多次交流，而不是只做一次演示（Hallen, Cohen & Bingham, Organization Science 2020).
- 每次的经验教训都会沉淀为规则，并在下次行动前就提前生效。我们把学到的内容写进规则，由系统在每个后续环节前自动检查，而不是仅仅留在没人回看的录像里。
坦率承认：这些机制其实都是借鉴来的
这八条单独拿出来都不新，我宁愿实话实说，也不想装成原创。
- 先写测试标准： 也就是前面提到的 Registered Reports。
- 开放讨论想法： 在 Xerox PARC，Bob Taylor 会在“豆袋”房间组织非正式会议，员工们现场展示新点子，直接收到同事坦率甚至有些尖锐的反馈（Computer History Museum).
- 小型、受邀、实做型闭门会： Dagstuhl 研讨会，邀请制，持续三到五天（Schloss Dagstuhl).
- 买产品，不买股份： BMW Startup Garage 的 venture-client 模式。EVIDENCE BMW 报告称已和 280 多家初创企业做过试点，其中 38 家以上成为正式供应商；用这两个下限一除，大约是 13.6%，按我的算法（BMW Startup Garage).
DESIGN FM-SC 的创新在于把这些机制整合成一套完整闭环：每场都跑一遍，由软件自动检查，承诺不会悄然消失。这个循环共九步：登记 问题，召集 合适的成员，准备, 参与, 记录 讨论内容，跟进 承诺事项，裁定 所学内容，回馈（先感谢讲者，再请其引荐新嘉宾），沉淀（将经验教训固化为规则）。
实际运行演示：FM-SC 网页应用
DESIGN 负责检查整个流程的软件，是一个智能体化网页应用：你向它提问，它会根据记录给出答案。任何人都可直接访问 strategic-collab.vercel.app，无需登录。首页只问一个问题：你想了解什么？ 你可以问它 我们做得如何？ 或者 谁是 Future Makers？，每个答案都遵循同样的结构：一句标题、一个数字、一个下一步，以及答案的依据。九个步骤、沉淀为规则的经验，以及每项内容的可见权限，都有独立页面收纳在菜单下。
在点击前，有两点需要注意。首页展示的会谈记录是真实数据，达到我们可公开的标准。菜单下的演示页面用的是虚构人物和事件，页面顶部有明显提示。真实会议的姓名、笔记和裁定结果只保存在本地，绝不会上传到线上。
真实成绩单
FM-SC 目前只举办过 一场会谈。按照自定规则，现状如下。
- 本场会谈的问题是在会前两天写下并标记了时间。这是我们的第一个失误：机制 1 要求应在发出邀请之前。所以，系统从首场会谈学到的第一条规则，就是针对组织者自身。
- 目前会谈内容还未有任何部分经过实际验证。一旦有验证，讲者会提前看到测试内容。
- EVIDENCE 据我统计，会前有三场以上的深度讨论，会中及会后共收到十五个以上的问题。
- 首轮循环尚未闭环。按我们的规则，这一轮不能计入，因为我们未能在当天前记录准备过程。我们把这次失误写进了新规则，现在每场活动前系统都会提前提醒。
潜在的失败风险
- 流程流于形式。 如果九个步骤让人觉得只是填表而非真正帮忙，大家自然会绕开流程。届时，准备和跟进环节就会逐渐流失。
- 裁定无人负责。 独立裁定需要有时间的第三方。缺了这一步，循环就会在第七步（裁定）停滞。
- 将严谨误认为敌意。 公正的测试有时会让人觉得像被突然袭击。这也是为什么讲者能提前看到测试内容，无论通过还是未通过，都会及时反馈。
- OPEN 未能形成积累效应。如果第十场分享并未比第一场做得更好，那所有努力就成了无谓的消耗。
本周建议行动
回想你最近参加的一场分享。写下一件你因此真正改变了的做法，并注明日期。如果想不出来，不妨反思一下八个机制里缺了哪一环。
接着，花五分钟体验一下FM-SC web app。进入九步流程，看看你上次参与的分享遗漏了哪一步。
预告
第二部分将探讨，为什么这件事在当下尤为重要。AI模型正变得越来越便宜、越来越同质化。当人人都能租用同样的智能，真正能拉开差距的，还剩下什么？
参考资料
- Wu, P. J. (2022a). How come this Southern Data Science Conference ranking #1. LinkedIn. https://www.linkedin.com/pulse/how-data-science-conference-becomes-ranking-1-paul-jialiang-wu-phd/
- Wu, P. J. (2022b). Here comes the 12X-Future Southern Data Science Conferences. LinkedIn. https://www.linkedin.com/pulse/here-coms-12x-future-southern-data-science-conference-wu-phd/
- NeurIPS (2021). The NeurIPS 2021 consistency experiment. https://blog.neurips.cc/2021/12/08/the-neurips-2021-consistency-experiment/
- Davis, D. 等（1999）。正式继续医学教育的影响。JAMA, 282(9). https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/191423
- Scheel, A. M., Schijen, M. & Lakens, D.（2021）。阳性结果过剩。Advances in Methods and Practices in Psychological Science. https://forrt.org/curated_resources/an-excess-of-positive-results-comparing/
- Hallen, B. L., Cohen, S. L. & Bingham, C. B.（2020）。加速器有效吗？如果有效，机制是什么？Organization Science, 31(2). https://doi.org/10.1287/orsc.2019.1304
- Computer History Museum, Xerox PARC.https://www.computerhistory.org/revolution/input-output/14/348
- Schloss Dagstuhl，Dagstuhl Seminars. https://www.dagstuhl.de/en/seminars/dagstuhl-seminars
- BMW Startup Garage。https://bmwstartupgarage.com/