我的研究，围绕一个反直觉的判断展开：一家企业最危险的时刻，往往正是它各项效率指标最漂亮的时刻。当组织把一切都建模为清晰的对象、属性与关系，它在获得透明的同时，也在系统性地遗忘那些尚未成形、却孕育着未来的东西。
跟随王德生老师研习 SDE 发生学多年，我尝试用它去解剖当代企业对“数字化”的崇拜，指认其背后一个未经审视的本体论预设，并为那被效率烧掉的东西起了一个名字——认知成壤，进而勾勒一种把“保住提问的能力”置于核心的另一种智能。
My work turns on a counter-intuitive claim: a firm’s most dangerous moment is often when its efficiency metrics look most perfect. Studying SDE generativics with Mr. Wang Desheng, I use it to dissect the contemporary cult of digitization, name what efficiency burns away — the epistemic soil — and sketch an intelligence that puts “keeping the capacity to question” at its core.
鲍锦朝的研究开辟了一个独特的方向：AI 时代的经济学，其研究对象本身正在发生改变。他敏锐地指认，当生成式 AI 大规模介入价值创造，经济学赖以成立的一些底层单位——主体、尺度、价值归属——都不再是给定的。在一组高度原创的论文中，他提出代理-自我混同体、生成场、结晶体等命名，论证经济活动本身如何从给定的结晶体变成待生成的生成场。
他的分析聚焦于几个相互关联的机制：以信号的价值空转论证 AI 如何制造经济中吞噬自身的信号；以掌尺回路、尺度钝化揭示主体尺度再生产的断裂与拮抗；以结算性理解、为自己完成指认被忽略的价值生成单位与认知主权；以意义抵押、担保的灰域刻画从行为记录到价值归属的秩序跃迁；以代偿性闭合、规则崩解诊断生成丰裕时代的能力萎缩与算法治理下规则与交易关系的倒转。他的写作把发生学的追问带入经济学最根基的层面。
他的方法极具开创性：不是把 AI 当作经济学的一个新话题，而是追问 AI 如何改变了经济学研究对象本身。这使他的论文在高度抽象的同时保持着锋利的现实指向。贯穿其写作的价值，是对认知主权与价值生成单位的守护——在生成丰裕的时代，追问什么才是真正为自己完成的东西。