问题——随着人工智能加速进入生产与生活，学界和业界主要有两类担忧：一是企业家决策会不会被算法取代，二是“数字员工”扩张是否会带来大规模就业挤压；针对这些问题，张维迎提出，应将讨论重心从“机器是否更聪明”转向“未来能否由过去完全推导”。 原因——张维迎认为，人工智能的强项于处理海量历史信息，进行逻辑推演与统计归纳，因而更适合在相对稳定、规则清晰的场景中提升效率。但经济社会并非像自然系统那样可完全确定，未来固然与过去对应的，更取决于当下与未来的人类选择、行动和制度安排。因此，企业家决策往往不是对既有环境的被动适应，而是对新机会的主动开辟：他们能在数据之外识别可能性，在逻辑尚未闭合处做出“跳跃式”判断，并通过组织能力把设想落到现实。张维迎强调，这种基于想象力的创造过程，很难被主要依赖历史数据训练的工具完整复制。 影响——在产业层面，人工智能将明显提高信息处理、流程管理、内容生产和风险识别等环节的效率，帮助企业以更低成本完成标准化任务，同时对部分重复性岗位形成替代压力。但从更长周期看，他认为技术扩散通常带来的是就业结构的重新配置，而非简单“减少工作”。回顾农业机械化、工业革命和互联网发展，旧岗位被替代的同时，新产业、新业态与新分工也不断出现，带来更大规模的就业吸纳与消费需求扩张。他判断，人工智能可能把更多劳动从重复性工作中发出来，推动人力转向更需要创造、沟通、审美与综合判断的领域。 对策——张维迎提出两点应对方向：其一，企业层面应把人工智能定位为“效率工具”而非“决策主体”，在流程再造、数据治理、合规风控诸上用好技术，同时更重视企业家精神与组织创新能力，避免只盯短期效率而忽视长期探索。其二，社会层面要提升劳动者的可迁移能力，完善终身学习与职业转换支持体系，提高面向新岗位的技能供给；同时鼓励创新创业，营造更利于新想法落地的制度环境，更充分释放“创造需求”的潜力。 前景——他认为，未来竞争的关键不在于谁掌握更多数据，而在于谁能提出更有想象力目标并把它实现。人工智能将推动经济学研究与企业管理深入工具化、数据化，降低资料获取与分析成本；但真正决定增长质量与产业方向的，仍是对不确定性的理解、对新问题的提出，以及把设想转化为产品与制度安排的行动能力。面向未来，应在拥抱技术进步的同时守住创新源头，更好结合“机器所长”与“人之所长”。
在人类文明的演进中，技术始终是解放生产力的工具，而不是目的本身；正如张维迎所强调的，保持对创新的信念与勇气，也许是这个时代最重要的能力之一。当机器愈发擅长计算，人类更应珍视与生俱来的创造潜能——这既是应对变革的底气，也是通向未来的钥匙。