2022年11月底，人工智能聊天机器人ChatGPT推出，迅速在社交媒体上走红。短短5天，注册用户数就超过100万（Baidoo-Anu和Owusu，2023），而仅在两个月后，这一数据已经突破1亿，成为史上增长最快的消费者应用。微软联合创始人比尔·盖茨甚至表示，这项技术诞生的意义不亚于互联网或个人电脑的诞生。马斯克在使用ChatGPT后的感受是“好到吓人”，甚至称“我们离强大到危险的AI不远了”。ChatGPT，全称聊天生成预训练转换器（chat generative pre-trained transformer），是由人工智能研究实验室OpenAI推出，OpenAI是在2015年由连续创业家埃隆·马斯克、美国创业孵化器Y Combinator总裁阿尔特曼、全球在线支付平台PayPal联合创始人彼得·蒂尔等人联合创立，主要目标包括制造“通用”机器人和使用自然语言的聊天机器人（Metz，2022；Mhlanga，2023）。ChatGPT使用基于GPT-3.5、GPT-4架构的大型语言模型并以强化学习训练，通过文字语言的方式实现人机交互，凭借强大的算力、算法和数据库为机器赋予人的智慧，ChatGPT可以是可靠高效的文本翻译工具，可以是优质有趣的智能聊天工具，亦可以是高质量自动化的写作工具，总之，ChatGPT是人工智能领域的颠覆性创新。

在ChatGPT爆火两个月中，整个教育系统似乎都被颠覆了（陈禹同，2023）。学生用得不亦乐乎，而老师们迫不得已，纷纷打响了ChatGPT反击战，甚至通过没收手机、关闭网络等极端方式进行应对（Lim等，2023）。在美国，许多大学教授、系主任和管理人员，都在对课堂进行大规模的调整，以应对ChatGPT对教学活动造成的巨大冲击。为此，有很多大学开始起草针对学术诚信政策的修订方案，让剽窃的定义包括“使用生成式AI”。

但是，另有很多教育工作者对ChatGPT持有更加开放的态度，认为ChatGPT将能够解放很多教育工作者的工作，使其可以专注于更多有利于学生长远发展的工作上。上海市教委副主任倪闽景认为“ChatGPT出现，应该是教育自身改革的一次重大机会，因为如果传统的教育方式不改变，教育是不可能靠屏蔽ChatGPT来维持下去的。”华东师范大学研究员吴永和表示“虽然ChatGPT面临诸多问题，但是就像最开始互联网诞生一样，极大降低了普通人获取知识和信息的成本。在教育领域，ChatGPT并不会颠覆现有的教育系统，且利大于弊。”

近年来随着我国经济的持续稳步增长，商科愈发受到青睐与重视，为金融、经济与管理等相关行业输送了大量的高质量人才，对国家经济健康、稳定、有序发展有着重要的推动作用。然而，新工业革命颠覆了现有的商业模式，也加快传统商科教育向智能化、数字化方向的转型，培养新时代理论与应用兼优的复合型人才迫在眉睫，ChatGPT的出现既是对传统商科教育的挑战，更是构建新商科教学、研究与实践的重要契机。那么，ChatGPT对于商科教育来说，会是怎样的一种情形？会对商科教育产生颠覆性的影响吗？商科的教育工作者应该如何应对这样的新技术？

要了解商科教育目前面临的窘境与困境，首先要明确什么是商科以及什么是商科教育，商科是指教育体系中对商业有关科目的总称，包括经济、商业、会计、市场学、管理、财务、统计学等，试图用学科去解释现今市场的情况，分析商界会用的宏观策略。商科教育则是以职能为导向，以强调业务素质为主要内容，培养满足行业需求的商科人才。商科教育主要包含商科教学、商科研究和社会服务实践三个方面，合格的商科教育一定具备三种要素，即完善先进的理论知识体系、科学有效的教学研究方法和产教协同的社会实践。商科教育逻辑关系见图1。

图 1 商科教育逻辑关系图

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在2018年中国人民大学首届中国管理模式全球论坛上，徐淑英老师发出了让商学院教授们大为震动的演讲：“商学院教授们，别躲在象牙塔里”。在演讲中，徐淑英教授谈到，目前的商科“研究的科学严谨性其实是退步了，因为是象牙塔研究，不跟企业打交道，不去采访企业，实践连带性越来越退步了”。徐淑英老师提出“我们应该真正了解企业，去企业中研究到底它面临什么困难，然后再抽出它们的逻辑，提出一个核心的理论，再去验证这个理论，重复地去验证这个理论，不对的把它推翻，对的就留下来继续地去验证，这样才是一个科学的方法。”进而，上海交通大学安泰商学院的陈方若院长，在2018年12月8日推动成立上海交通大学行业研究院，行业研究院所确立的行业研究新模式，将重新建立起对学术的认识，通过将行业作为载体，研究行业发展的内在规律和未来趋势，打破学科之间的分割，建立起多元的价值体系。

显然，从徐淑英教授的演讲和陈方若院长的推动中都可以看到，大家对于目前商科发展中商科教学与研究脱离实践的担忧。为什么商学院的教授们会愈发脱离实践呢？很多学者对此进行了很多研究并给出各种解释。比较主流的如徐淑英教授所谈到的：“学者们的薪酬、职称聘用在很大程度上取决于他们的学术发表，而到底他们有没有创造帮助企业成长或者造福企业的知识，这个倒不是最重要的”“学院的声誉或认证指标在很大程度上也取决于学术发表数量，取决于在一系列的期刊上发表了多少文章，而到底这个学院对研究的哪方面产生了重大的影响，作出了什么贡献，这个也是其次的”。这样，“学术发表”就成为了商学院教授们的核心任务，而且决定是否能够发表的人也是商学院教授。自此，商学院教授就形成了一个“独立的”“封闭的”“自我欣赏式”的学术发表闭环，这样的闭环不用考虑社会的反应，不用考虑企业家的态度，不用考虑实践的有用性（谢陶和梁宏亮，2022）。

尽管自2018年开始徐淑英教授和陈方若院长在推动实践上要么大声疾呼，要么积极行动，但是收效甚微，传统的评价指标、学科评估、人才帽子等等，都或明或暗地指向“学术发表”，甚至愈演愈烈、越来越卷。

（一）商学院教学的基本路径

一般而言，传统商科以“专业职能教育”为主。商科教育是以培养商业经营管理人才基本素质为目的的教育类型，它涵盖范围广、涉及专业多以FAME（金融、会计、管理、经济学）四大类为代表。

传统商科教学，尤其是商学院的“学校教育”有自己的一种模式，这样的模式主要由时间、空间、能力（简称“时空力”）三个要素组成，即同一群学生、在同一个时间里、在同一个地点、听取同一个老师进行知识传授、讲解、训练等。传统商科教育中，教师会通过使用教材讲解、案例讨论、方法训练、PPT展示、沙盘模拟、计算机模拟、实践调研、课后作业等方式对商科知识进行传授，学生也主要通过以上的方式进行学习（白长虹，2022）。“时空力”逻辑关系见图2。

图 2 “时空力”逻辑关系图

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显然，对于一个学生来说，这样的教育受到了极大的“时空力”的限制约束，即教育局限在同一个时间、同一个地点，由同一个老师完成。过去的教育为改变“时空力”的限制做了大量的创新和尝试。比如广播电视上的课程改变了“时空”，MOOC也通过互联网改变了“时空”。但是，这些教育创新没有改变“力”，即授课教师能力的变化，商科教育也是同样存在这样的问题。

（二）商学院教学的挑战

搞清楚ChatGPT对商科教育挑战的第一步是明晰教育的含义。根据百度百科，教育（education）狭义上指专门组织的学校教育，广义上指影响人的身心发展的社会实践活动。拉丁语educare是西方“教育”一词的来源，意思是“引出”。“教育者按照法律法规和行业规范，根据学校条件和职称，有目的、有计划、有组织地对受教育者的心智发展进行教化培育，以现有的经验、学识授人，为其解释各种现象、问题或行为，以提高实践能力，其根本是以人的一种相对成熟或理性的思维来认知对待事物。”同时，“教育又是一种思维的传授，而人因为其自身的意识形态，又有着别样的思维走势。所以，教育当以最客观、最公正的意识思维教化于人。教育也是一种教书育人的过程，可将一种最客观的理解教予他人，而后在自己的生活经验中得到自己所认为的价值观。教育，是一种提高人的综合素质的实践活动。”显然，“现有的”“客观的”“传授式的”是传统教育中非常核心的要素。

那么，为什么ChatGPT对“学校教育”的教学活动造成如此巨大的冲击？为什么引起教育界的如此不安，甚至恐惧呢？显然，ChatGPT通过自己的深度学习，已经超越了几乎任何教师已有知识和能力的边界。因此，ChatGPT从拥有的教育能力来说，突破了“时空力”三个方面的限制，将毫无意外地改变目前的教育模式。重复性的、技术性的、概念性的、记忆性的知识教育，将会在不远的将来被基于ChatGPT的智能教育平台所取代（Peres等，2023）。

一方面，目前的商科教育严重缺乏实践场景和应用，以至于商学院教授讲得头头是道，商学院学生听得云里雾里（陈春花和吕力，2017；白长虹，2021）。商科教育是一个场景式的知识传授、知识学习、方法训练、价值塑造的过程，这样的场景常见的是教室、实验室、工厂、企业等。显然，教育不是一个靠文本式知识提供就可以完成的过程，教育需要有场景化的构建，需要提供给学生符合传授知识的场景，才能够让学生更好地对知识产生兴趣，对所学知识有更好的理解和掌握。

另一方面，由于缺乏学生的有效反馈，教师对于学生的掌握情况很难掌握，以至于很难为每一个学生进行定制化的教育培养方案。商科教育是针对学生个体的教育，其具有标准化知识的部分，但是同时还有针对每个学生的非标准化知识的部分。这些非标准化的部分，可以是一部分的课程知识、习题、书籍，也可以是一些专门的实践等。因此，如何进一步结合每一个学生的个体差异，为每一位学生提供定制化的学习内容、学习方式、学习训练等方案，做到“千人千面”，将促进“每个学生”发展和成长作为核心内容。同时，对于学习的效果，如何进行及时反馈，也是一个非常核心的问题，而现有手段主要是靠做作业来完成。

（三）商学院教学的机遇

正是因为商科教育需要突破场景限制、突破能力限制、突破反馈限制，而当前的ChatGPT将为能力突破和反馈突破提供极其强大的力量（Eloundou等，2023），同时，Meta元宇宙，又为构建场景提供技术基础。因此，未来ChatGPT+Meta的模式，将完全改变商科教育中实践场景缺乏、实践场景多变的问题，商学院将可以积极利用“ChatGPT+Meta模式”，开发具有商科理论的相关课程，用场景式、沉浸式、游戏式的方式，进行商科教育（Pham和Sampson，2022）。在这样的“ChatGPT+Meta模式”下，学生将面对类真实公司场景，学习商科理论、方法和技术，并及时地将这些理论、方法和技术应用到公司的真实场景中。这样的“ChatGPT+Meta模式”学习方式，可以将理论知识分段化、标准化、定制化，并根据每个学生的学习情况及时反馈学习效果，进行诊断，并进一步设计定制化学习方案，进行学习加强。

商学院教师教学职责一：课程设计，理论讨论。因为有了人工智能，大部分课程的“标准版内容”已经不需要教师进行实地实时的课程教学了。但是，标准版的内容并不能保证学生能够完全掌握管理理论，且标准版内容还缺乏多样性。一方面，管理是一种科学，科学部分的模型、技术和方法，可以通过课程学习进行训练。另一方面，管理还是一种艺术，艺术部分的沟通、协调、组织，是无法完全通过课程学习就可以掌握的。因此，“新型商学院教授”应该具备与学生进行深入课程内容讨论的机会和时间，同时需要为此专门设计讨论内容。这样的“新型讨论课程”应该具备以下几个特点：（1）以核心管理知识点为中心，深入讨论核心知识点的应用场景、应用方式。（2）以管理理论的多样性为中心，深入讨论不同管理理论的差异，讨论不同管理理论的原始逻辑，讨论不同管理理论的特色特点。因此，如何在基于人工智能的“标准版课程内容”之外，互补式地设计“新型讨论课程”，将会是未来“新型商学院教授”的第一个核心任务。

商学院教师教学职责二：实践领导，调查研究。因为有了人工智能，传统的案例教学必须进行改变，内嵌于相应的课程内容中，以理论结合“虚拟场景”进行实践应用，用游戏式的方式让学生对学习的理论、方法、技术在“虚拟场景”中进行应用（王鹏，2023）。但是，“虚拟场景”的应用毕竟无法替代“真实实践场景”。因此，如何在“虚拟实践场景”之外，互补式地设计“真实实践场景”，进行真实的商业场景的实验，以及对已有商科理论进行检验，将会是未来“新型商学院教授”的第二个核心任务（Cooper，2023）。

商学院教师教学职责三：道德强化，价值塑造。因为有了人工智能，商学院的教授、学生不需要被限定于教室中进行授课，不需要被限制在一个简单的空间中。通过人工智能和虚拟现实，商学院的教授和学生可以在不同的“时空”下进行学习、交流、互动。同时，“标准版课程内容”又解放了商学院教授大量的授课时间。尤其是目前人类面临百年未有之大变局，全球面临多重危机，因此，如何理解人与自然、人与社会、人与人之间的关系，塑造新的商业价值体系、商学院教授和学生成为新的使命。基于新使命，如何在“专业知识”之外，互补式地设计“管理价值伦理”，将会是未来“新型商学院教授”的第三个核心任务。

商学院教师教学职责四：知识展望，思想思辨。因为有了人工智能，商学院的教授解放了大量的授课时间，商学院的教授可以有更多的时间去进行研究工作。同时，倒逼商学院教授的是，ChatGPT对已有的专业知识及专业能力的掌握可能都超过一般的商学院教授。那么，商学院的教授们，应该拥有的是“未知”的知识，是“探索中”的知识，是“未来型”的知识展望（万力勇等，2023）。这些“未知”“探索中”“未来型”的知识，都需要商学院教授结合实践、深入研究，在研究中理解“未知”、研究中理解“探索”、研究中理解“未来”。同时，管理理论不仅是一种简单知识的堆砌，还是一种“智慧”。这就需要商学院的教授，对已有知识进行提炼，形成管理“智慧”。因此，如何在“已有知识”之外，互补式地探索“未知知识”、提炼“管理智慧”，将会是未来“新型商学院教授”的第四个核心任务。

（一）商学院研究的基本路径

一般而言，传统商科研究以解决“实际问题”为出发点，从泰勒的科学管理时代，到关注“人”在管理中的作用的社会人时代，到现代管理理论，大多数都是以解决实际问题为出发点，比如：大家都熟悉的泰勒的“搬运生铁试验”、哈佛大学梅奥教授的“霍桑实验”等等，都是以现实企业中的实际问题进行的管理学研究（胡国栋和王天娇，2019；王永贵等，2021）。然而，正像徐淑英教授所谈到的一样“从1990年开始，商学院的研究又有转变了，变得越来越严谨了，退回到象牙塔里面去了，开始做很宏大的理论研究，慢慢离实践越来越远了。”对此，很多教授和学者都进行了很多解释，包括评估、评价方式，以及管理学在理科面前缺乏自信，等等。ChatGPT未来也将逐步具备一定的重复式、模拟式、试错式研究的能力，而商科的研究，无论是目前的实证研究、优化研究、实验研究、模拟研究等研究范式，将会逐渐被ChatGPT所掌握，而且，它将会比人类目前的研究人员算得更快、试错的能力更强、模拟的情况更多。那么，人类的研究不能被替代的东西在哪里（Thorp，2023）？需要目前的商科教授们进一步思考。也许，教授们未来的工作是“思考有价值的研究问题”，因为很多有价值的研究问题，可能还刚刚出现一些现象，只有人类才可以捕捉到；是“思考如何把研究结果价值化”，因为人工智能做了很多研究，但是很多结果如何使用才有价值，可能需要人类去判断，等等（Stokel-Walker和Van Noorden，2023）。当然这些都还是设想。但是，无论哪种，都将改变商科教授，都将需要商学院的教授更加贴近实践。

与此同时，对于商科研究者来说，研究创新也将面临巨大的挑战。传统的试错式、模拟式、简单交叉式的创新将被大量替代。传统的研究者将面临明显的“窘境”，甚至是“困境”。一般来说，传统的研究者存在一定的基本要求，这就是“有理论、会方法、熟文献、能写作”。目前，商学院对于博士生的训练，也基本上按照这样的套路。首先，学习本领域的经典教材，对已有的理论进行熟练掌握；其次，进行研究方法训练，比如：管理科学方法、计量经济学、博弈论、田野调查方法、行为实验方法、计算机模拟方法等等；然后，进行研究领域的文献阅读，通过大量阅读本领域的经典文献、最新文献，掌握研究动态；最后，由于研究工作还需要通过文字的形式进行表达，还需要学会运用专业语言进行写作的能力。显然，以上四个方面“有理论、会方法、熟文献、能写作”对于ChatGPT这样的多模态大型语言模型来说，是完全可以掌握的（Ouyang等，2022）。尽管这样的掌握需要一定的时间进行训练，短时间内不会立刻对我们的研究者们产生替代。但是，ChatGPT具备“有理论、会方法、熟文献、能写作”专业能力的时代一定会到来。那么，对于商学院的研究者们来说，是否会面临着很难做研究的窘境，甚至到了无法做研究的困境呢？

（二）商学院研究的挑战

这就需要从研究的本源开始寻找。那么，什么是研究？研究就是探求事物的真相、性质、规律等。英文research=re+search，也就是反反复复寻找的意思。因此，研究指人对事物真相、性质、规律等进行的无穷尽的积极探索，由不知变为知，由知少变为知多。简单地说，研究是认真提出问题，并以系统的方法寻找问题答案的过程。因此，传统的研究范式为：想问题、建模型、找方法、验结果、构理论。显然，若是对比GPT的能力，其中的“找方法”可能是GPT最具有能力的部分，也是目前大部分博士生、青年学者耗费大量时间和精力在进行的“脏活、苦活”。同时，由于大量的研究者耗费了大量的时间在方法寻找、结果验证上，导致研究者在研究问题上缺乏思想性，构建理论成为几乎不可完成的任务。正如徐淑英教授谈到的，目前的商科“研究的科学严谨性其实是退步了，因为是象牙塔研究，不跟企业打交道，不去采访企业，实践连带性越来越退步了。”从中可见，商科的研究，离“实践”越来越远，离“认真的提出问题”渐行渐远。

与此同时，由于人工智能具备的特殊科研能力，过去的研究范式、研究能力、研究发表，需要进行重构，甚至被颠覆。挑战1：研究模式。过去的研究处于“中间大两头小”的模式，就是想问题的时间少、做问题的时间多、实践问题的时间更少。未来的研究将改变为“中间小两头大”的模式，就是想问题的时间多、做问题的时间少、实践问题的时间多。挑战2：研究能力。目前，大量的博士生工作、研究助理的工作、似是而非的一些商科研究、自编自演的研究等等，都将不可避免地被替代。挑战3：研究成果。由于有了这样的快速研究工具，使得过去需要一定的“有理论、会方法、熟文献、能写作”才能够写出学术论文的能力瓶颈一下子被打破，导致人人都可以成为专家，人人都可以做研究，“灌水”型的论文突然大量涌现（Lund等，2023）。挑战4：研究出版。过去的研究出版，需要通过各种复杂评审之后才能够出版，也许不远的将来，变成了“自媒体”公开网站式的论文张贴，通过市场、同行、企业、政府等来检验论文的学术性、有效性。

（三）商学院研究的机遇

可见，面对新的因为人工智能带来的颠覆与推动，将会让传统的商学院研究面对一种尴尬的“窘境”和“困境”。如何面对研究中的“窘境”，并进一步走出“困境”？笔者认为，应该回到商科自身的特点上来，那就是商科不仅具有科学性，还具有实践性。简单的科学性的方法、理论、手段，将不可避免地被GPT为代表的人工智能所取代，若是不进行重构以及迭代，商科教授的研究将不可避免地需要面对“窘境”，并进一步走近“困境”。商科教授的研究脱离这样的“窘境”甚至“困境”，其核心是深入“真实践”、凝练“真问题”、创造“真价值”、创新“真研究”，具体可以从以下几个方面开展：

商学院教师研究新职责一：观察现象，凝练问题。当实践在不断进行中时，问题就会随之并存。但是，如何敏锐地从实践中发现问题、提出问题、凝练问题，也许是未来研究者们需要去做的第一件事情。也许，对于所有的商科教授来说，是一件非常好的事情，因为之前的商科教授，由于种种原因，多久居于象牙塔，与实践脱离。大量的学术论文都是从“论文到论文”的研究，很多研究都是“为赋新词强说愁”，只是为了完成工作量或者为了晋升而自己“编造”的研究，而不是将一个真问题做成真研究。因此，研究者们需要更多地去贴近实践，观察实践，并从实践中获取“灵感”，提出研究问题。

商学院教师研究新职责二：设计模型，检验结果。在完成现象观察和问题提出之后，如何能够将这样的问题进行结构化、抽象化，形成科学的语言，构建科学的模型，可能是未来的研究者们主要重点关注的领域。当然，在构建模型中，可以借助人工智能，对已有研究进行总结，提供模型构建的参考方式。但是，如何能够精确构建与科学问题贴切的模型，还是需要研究者们自己深入思考，浓缩提炼的科学工作。特别地，人工智能可以利用其强大的计算能力和试错能力，从方法论上对模型进行试错式、模拟式的试验，大大加快了过去人工计算、试错的成本和时间，极大地提高研究的效率。同时，对于人工智能获得的结果，可能还需要研究人员进行正确性、合理性、科学性的检验。

商学院教师研究新职责三：价值判断，实践应用。目前对于商科的研究，存在巨大的弊端，这样的弊端主要体现在“研究结果不具有重复性”和“研究结果不具有很强的实践性”。这样的情况，一方面是由于期刊标准造成，另一方面由于大学晋升方式导致。然而，当研究者们从繁重的研究推导中脱离出来，对于研究结果的价值判断以及实践应用就成为需要考虑的核心工作了。如何能够体现“你”的研究工作的价值？如何能够体现“你”的研究结论的应用性？都将是未来研究者们需要改变和推动的新工作、新任务。

商学院教师研究新职责四：综合集成，构建理论。目前，大量的研究工作都是在一些细枝末节上的研究，甚至是自我虚构的问题，耗费了大量的时间和精力。这就导致了大量的研究者只见树木不见森林，甚至是“海市蜃楼”。因此，除了在某些方向上进行深入研究之外，还需要对已有理论进行集成，形成和构建这一领域的理论集成。

总之，GPT的出现，为研究者提供了一种可以进行快速试错式、模拟式的研究的能力，使得大量的研究人员可以从繁重的“体力式”研究工作中脱离出来，以“实践”为核心，推动商科研究面向“真实践”、“真问题”、“真价值”。只有这样，商学院研究者才有更多的时间去贴近实践、提出问题，有更多的时间思考成果的应用价值，有更多时间把理论进行集成。显然，旧的商科研究必定会面对“窘境”甚至“困境”。这样的颠覆与推动必将到来，需要商学院的研究者，改变旧思路、冲破旧藩篱，从“书斋”为核心走向以“企业”为核心，深入“真实践”、凝练“真问题”、创造“真价值”、创新“真研究”。

显然，GPT将逐步拥有过去商学院教授具备的教学能力和研究能力，也正是因为GPT拥有了这些能力，将迫使商学院教授进行改变。这样的改变就是“贴近实践、拥抱实践、热爱实践”。只有以实践为核心，商学院教授才能够继续拥有GPT所无法拥有的教学能力和研究能力。对此，核心准则将是“源于实践、高于实践、用于实践”。

源于实践。科学研究源于实践，课程设计需要源于实践。深入实践，观察现象，提出问题。当实践在不断进行中时，问题就会随之并存。但是，如何敏锐地从实践中发现问题、提出问题、凝练问题，也许是未来研究者们需要去做的第一件事情。同时，深入实践，观察实践，可以将实践的场景应用于课程设计和教学实践，让学生可以尽快了解和知晓一线企业的商业实践，能够让学生在毕业后快速理解企业实践，而不至脱节（张国平等，2022）。高于实践。科学研究需要高于实践，课程设计需要高于实践。只有深入实践，在实践中观察了问题，提出了问题，才能够进行研究。这样的研究需要进行凝练和提炼，总结成为一种相对规范的理论体系，这就需要“高于实践”。同样，这样规范的理论体系，可以应用于课程教学中，成为“高于实践”的课程内容，能够为学生未来面对实践问题提供框架性的知识结构。用于实践。科学研究应用于实践，课程知识需要用于实践。“实践是检验真理的唯一标准”，作为一门应用性的学科，商科的知识、商科的研究，更加不例外。对于在“源于实践”中发现的问题、提出的问题，以及在“高于实践”的标准下形成的理论研究成果，都需要在最后“用于实践”，在实践中能用于指导实践开展，只有在实践中创造价值，才能够显示出无论是做的研究工作还是进行的教学工作是具有价值的。

面对呆在高档、体面、闪亮的商学院里的商学院教授们，尽管已有大量的学者专家，呼吁商学院教授们“走出象牙塔走进实践”。但是，现实的舒适度和评价体系，却让商学院的教授们无动于衷。然而，未来已来，改变商学院教授们未来发展方向的不是我们的著名专家们，不是我们的院长们，也不是我们的主管部门，而是来自于完全不属于商科教育和研究领域的“技术”，这样的新技术将会毫无情感地将我们推向必须改变的境地。对于商学院的教授们，留给大家的时间不多了，拥抱技术，拥抱实践，才能够拥抱明天。

同时，作为商科教育过去的三大职能，“教学”“研究”“实践”的内涵，都将发展重大的变化。“新型商学院教授”的职能将会是“课程内容的讨论者、实践活动的领导者、商业价值的塑造者、管理思想思辨者”。传统的“教学”功能将会大量弱化，耦合式的、互补式的、多样式的“新型讨论课程”将需要被大量开发，以与“标准版课程内容”进行耦合与互补。传统的“服务”功能将会大大改变，新型的“真实实践场景”的实践活动将会大量涌现，以与“标准版课程内容”的理论、方法、技术进行耦合，形成理论、方法、技术与实践的互动与印证，形成正向反馈。传统的“研究”功能将会大量强化，由于GPT拥有了巨量的已有知识的集成，对于“未知”“探索中”“未来型”的知识的研究，将是商学院教授的核心竞争力，这样的“未知型”的知识与已知的知识之间的思维碰撞，思辨讨论，将是商学院教授未来的一个核心工作。特别地，面对如今全球面临的“多重危机”，重新塑造有利于长远健康发展的价值观，将成为未来的一个核心命题，这也是商学院教授们应该积极加强和提升的素养。

相应地，对于“新型商学院教授”的考核，也将发生重大变化。这样的考核内容可能是，社交式的“讨论课堂”、田野式的“实践活动”、前沿式的“探索研究”和思辨式的“价值探讨”。这个过程中，基于GPT的理论学习是其中的重要组成部分，“新型商学院教授”如何设计基于GPT的“讨论课堂”“实践活动”“探索研究”“价值探讨”将是新的命题。当然，如何耦合与协同，如何进行演变和迭代，可能需要逐步摸索，需要逐步改变，需要逐步试验。面对未来已来的新形势，我们需要且行且看，且行且努力。