學術研究者時常在尋找那一絲絲能夠串聯不同思想體系的線索，在看似迥異的理論之間建立橋樑。然而，真正的跨學科洞察往往難以捉摸，它需要深厚的知識積累，也需要一點點——有時是很多的——創造性火花。這兩天，我快速經歷一次跨領域學術探索過程，我想讓研究者、商管界人士，以及正在尋求未來方向的DBA學生們看到生成式AI如何不僅是提高效率的工具，更能成為啟發深度思考、催化理論創新的認知夥伴。
22分鐘的啟發
一切始於昨天（8月23日）曲祉寧教授對謝爾文·羅森（Sherwin Rosen）經典的「特徵價格函數」（Hedonic Price Function）的深入解讀。透過Google的NotebookLM工具，這份解讀被轉化為一段長達22分鐘的語音摘要。在聆聽這段AI生成的內容時，一個奇妙的連結在我腦海中浮現。
羅森的理論根植於個體經濟學，精確地解釋了產品價格如何由其內含特徵的市場價值所決定。他描繪了一個連續的「特徵空間」（Characteristic Space），市場參與者在其中進行理性的優化選擇。與此同時，我想到了過往我花費大量時間與精力研究的「組織生態學」（Organizational Ecology），這是由組織社會學家漢南與弗利曼（Hannan & Freeman）在1970年代發展出來的宏大理論體系。他們從宏觀視角出發，將市場視為一個「資源空間」或「利基空間」（Niche Space），組織在其中經歷著環境的選擇與淘汰，強調結構慣性而非靈活適應。
表面上看，一個是經濟學的均衡論，一個是社會學的演化論，它們的研究問題和基本假設南轅北轍。然而，當我專注於它們對「市場空間」的詮釋時，我感覺到兩者之間微妙而深刻的相似之處：它們都在試圖解釋市場的「異質性」（Heterogeneity），都在描繪行動者如何在一個多維度的空間中定位和競爭。
那一刻，我意識到，羅森的特徵空間與漢南/弗利曼的利基空間，或許只是同一枚硬幣的兩面。這個初始想法很粗糙，但我想看看他們對話的可能性！
AI作為對話夥伴
傳統的研究流程中，有了初步想法後，我們可能會花費數週時間回顧文獻、梳理邏輯、尋找論據。但在這次探索中，我選擇了一條不同的路徑：與生成式AI進行深度對話。
這不僅僅是讓AI幫我總結理論，而是將AI視為一個知識淵博的「學術辯論對手」。我向AI拋出了我的核心洞察，並提出了一系列挑戰性的問題：
1. 「如果讓羅森來看組織生態學的『資源劃分』理論，他會同意什麼？不同意什麼？」
2. 「反過來，漢南與弗利曼會如何批判羅森對市場競爭的預測？」
3. 「這兩個理論在核心假設、數理邏輯上有哪些根本的衝突和潛在的互補？」
在我們（我與AI）的對話歷程中，AI展現了驚人的知識整合能力和邏輯推演能力。它迅速地梳理出兩派理論的核心細節：
- 它指出了羅森會如何運用「隱含價格」來量化利基市場的價值，並挑戰「組織慣性」的假設。
- 它也模擬了漢南與弗利曼會如何強調「合法性」和「密度依賴」的重要性，並質疑羅森模型中隱含的「完美理性」和「靈活適應」。
- 更進一步，AI幫助我挖掘出更深層次的學術辯論，例如關於「市場集中度」是因還是果的「內生性」討論。
這個過程並非單向的知識提取，而是一個動態的、持續改進的共創過程。我提供直覺和方向，AI提供結構和細節。我們共同將最初那個模糊的「空間相似性」的想法，發展成一個嚴謹的、多層次的比較框架。
互動式學習模組的誕生
理論的價值最終體現在其解釋力和傳播力。為了讓更多人理解這一跨學科的洞察，我決定將這些深入的學術討論轉化為一個直觀易懂的互動式網頁。
在這裡，AI再次扮演了關鍵角色——這次是作為一個高效的「技術實現者」。我們共同設計了從入門到高階（L1到L3）的學習路徑。在入門階段，我們設計了互動模擬器，例如「動態資源劃分模擬器」，讓學習者可以親手調整市場集中度，直觀感受通用型組織如何擠壓中型競爭者，並最終為專業型組織釋放出利基空間。
在高階階段，我們保留了學術細節，提供羅森的「兩階段估計法」和組織生態學的「事件史分析」等方法論說明。
最終的成果，是一個涵蓋了基礎直覺、核心機制、高階研究以及跨學科交鋒的完整單頁互動學習網頁，目前已經上線：
https://537sonic.github.io/SONIC/rosen_and_ecology.html
這個網頁不僅是知識的載體，更是展示人機協作如何將複雜的學術對話，轉化為任何人都可以探索和學習的互動結構。
對研究者與DBA學生的啟示
我認為對於以解決複雜實務問題為導向的DBA學生而言，這種誕生於生成式AI時代的研究方式，有以下幾個重要啟發：
- AI作為「靈感放大器」：
我們看到，AI（如NotebookLM）改變了我們消化資訊的方式。將複雜的文本轉化為語音摘要，這種媒介的轉換有時能讓我們從不同的角度「聽見」理論的聲音，從而激發平時閱讀時可能忽略的連結。AI不是代替我們思考，而是提供了一個不同的認知視角，放大了我們的靈感。 - 跨學科整合的新路徑：
商管領域的重大挑戰往往無法用單一學科的理論來解決。我們需要整合經濟學的效率視角、社會學的制度視角、心理學的行為視角等。過去，這種整合極其困難，因為沒有人能精通所有領域。現在，生成式AI可以作為一個隨時待命的「跨學科專家團隊」，幫助我們快速建立理論之間的對話，識別衝突點和融合點。不過，我也得提醒一件事：你得先在某一個專業領域培養出「審美」能力，否則生成式AI弄出來的「縫合怪」你將無從辨識好壞。 - 從理論消費者到理論創造者：
對於DBA學生而言，你們的價值不僅在於應用現有理論解決實務問題，更在於能夠基於實務洞察，創造性地整合甚至發展新的理論框架。正如我們將羅森與漢南/弗利曼結合，提出一個潛在的「雙重空間模型」（Dual Space Model）一樣，你們可以利用AI的輔助，更自信地從理論的消費者轉變為理論的創造者。 - 研究的嚴謹性與速度的平衡：
在保持學術嚴謹性的同時，AI顯著加速了從想法到成果的過程。它能快速進行文獻梳理、邏輯驗證和內容結構化，讓我們可以將更多的精力投入到最需要人類智慧的地方——直覺的判斷、價值的取捨和創新的突破。
研究者的關鍵時刻（Moment of Truth）
顧客旅程（Customer Journey）是我在企業內訓的主要講題之一，這個方法著重於發現「關鍵時刻」，那是顧客在整趟消費過程中遇到的體驗抉擇點：Stay or Leave。針對顧客的關鍵時刻進行策略性的管理，將大幅提升顧客的愉悅感受（joyful），從而發展出更長久的關係。
最初的、至關重要的「關鍵時刻」——看見兩個理論在「市場空間」概念上的連結，因為AI提供了強大的運算能力和廣博的知識覆蓋，而讓我繼續了整個研究旅程。我有意識地讓生成式AI成為助手，重拾自己對學術研究的樂趣（準確地說，一直以來我喜歡探索跨領域知識，只是過去我自己一個人能力有限），並且強化了我本來熱衷的「傳遞知識」核心任務。我相信，生成式AI為學術研究和高階商管教育帶來了無限可能。當我們學會與AI共舞，我們不僅能更深入地理解這個複雜的世界，「創造新知、傳遞新知」這樣的核心使命也不再是空談。
