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文陳曉萍 謝小云

陳曉萍

浙大EMBA《跨文化管理》授課教師

華盛頓大學(xué)福斯特商學(xué)院Philip M. Condit講席教授

最近回國(guó)訪學(xué)，發(fā)現(xiàn)我住的酒店里，有一位白色機(jī)器人，經(jīng)常和我一起坐電梯。它舉止文雅、彬彬有禮，進(jìn)入電梯時(shí)，會(huì)說(shuō)請(qǐng)大家讓一讓。之后，它會(huì)不好意思地說(shuō)：“請(qǐng)大家不要吃驚，我馬上要隔空按樓層的數(shù)字了?！彪娞堇锏钠渌硕紩?huì)心地笑。小朋友還會(huì)好奇地去摸機(jī)器人，想和它說(shuō)話。我去商場(chǎng)的時(shí)候，有時(shí)也會(huì)看到機(jī)器人在送花；在餐館，則看見(jiàn)機(jī)器人送餐，在桌椅間穿梭自如。有意思的是，在美國(guó)住酒店的時(shí)候，卻從來(lái)沒(méi)見(jiàn)過(guò)機(jī)器人，在商場(chǎng)和超市也沒(méi)有。我不禁想到，人與機(jī)器和諧合作相處的時(shí)代，也許提前在中國(guó)到來(lái)了。

據(jù)國(guó)際機(jī)器人聯(lián)合會(huì)（International Federation of Robotics）的調(diào)查，從2017年到2022年，中國(guó)市場(chǎng)的機(jī)器人數(shù)量的增長(zhǎng)率是300%，而美國(guó)的對(duì)應(yīng)增長(zhǎng)只有43%，英國(guó)則是16% 。數(shù)據(jù)還顯示，中國(guó)目前已經(jīng)達(dá)到在每1萬(wàn)個(gè)雇員里就有392個(gè)機(jī)器人的驚人比例。在這個(gè)全新的領(lǐng)域，中國(guó)在一定意義上似乎已成為機(jī)器人與人協(xié)作的大試驗(yàn)場(chǎng)。

在這樣的背景下，我們不禁追問(wèn)：我們和機(jī)器人如何成為同事？如果你所在的討論群里，除了你本人，其他成員全是不同的AI大模型，人機(jī)又該如何協(xié)作？AI時(shí)代的人與組織管理，是否會(huì)被徹底重構(gòu)？當(dāng)AI模仿人類時(shí)，它是否也形成了一種類人的行為模式？

研究AI的人力資源管理學(xué)者傾向于將AI視為一種能力或資源，并提出了AI的14種主要能力。他們認(rèn)為，這些能力不僅會(huì)影響AI的具體應(yīng)用場(chǎng)景，還會(huì)改變?nèi)祟惞ぷ鲌?chǎng)所的特征，例如工作設(shè)計(jì)和工作自由度，從而進(jìn)一步影響組織的運(yùn)行與發(fā)展。

如何與AI合作呢？我非常同意伊森·莫里克在《合成智商》（Co-intelligence）一書(shū)中提出的幾個(gè)觀點(diǎn)，因?yàn)槟且卜衔覀€(gè)人與以大模型為基礎(chǔ)的AI協(xié)同工作的經(jīng)驗(yàn)。這主要涉及下面幾點(diǎn)：

1. 把AI當(dāng)作“人”，而不是單純的機(jī)器。傳統(tǒng)機(jī)器通過(guò)軟件運(yùn)行，通常表現(xiàn)得可靠且可預(yù)測(cè)；但AI卻更像人，時(shí)而不可捉摸，甚至?xí)昂紒y想”或出現(xiàn)“幻覺(jué)”。

AI的能力令人印象深刻。它可以像人一樣寫作、查資料、總結(jié)文章、編程、做分析，能和人進(jìn)行對(duì)話，這大大提升了工作效率。此外，AI還能模擬人類的思維模式，針對(duì)具體問(wèn)題進(jìn)行分析。當(dāng)你賦予它不同的“人設(shè)”，例如讓它扮演老師、學(xué)生、長(zhǎng)者或幼兒時(shí)，它的反應(yīng)和考慮因素的權(quán)重也會(huì)隨之變化。這種擬人化的表現(xiàn)令人驚訝，也顯得非常逼真，進(jìn)一步增強(qiáng)了協(xié)作的實(shí)用性并提高了效率。

2. 要重視AI的創(chuàng)造力。盡管AI可能不夠準(zhǔn)確、不夠可靠，甚至?xí)霈F(xiàn)“幻覺(jué)”，但這些特性反而賦予了它獨(dú)特的創(chuàng)造力。創(chuàng)造力既包括完全原創(chuàng)的想法，也包括對(duì)現(xiàn)有想法的整合與重組，從而生成新想法。

AI在整合能力上的表現(xiàn)尤為突出，甚至超越人類。你可以讓它結(jié)合兩個(gè)甚至三個(gè)完全不相關(guān)的領(lǐng)域，它往往能迅速提供許多全新的思路。這種能力為創(chuàng)新提供了無(wú)限可能，幫助我們發(fā)現(xiàn)新的解決方案與發(fā)展方向。

3. 把AI當(dāng)作同事。曾有一項(xiàng)深度研究對(duì)AI能夠執(zhí)行的工作與現(xiàn)有職場(chǎng)工作（約1061種）之間的重合程度進(jìn)行了比較，結(jié)果顯示，幾乎所有的工作都可以被AI取代。其中，許多是高薪工作，比如高知類工作和需要?jiǎng)?chuàng)造力的工作，包括大學(xué)教授的崗位。只有36種工作不容易被取代，這些大多是機(jī)械類工作或是非人類無(wú)法完成的工作。面對(duì)這一現(xiàn)實(shí)，保持良好的心態(tài)非常重要。我們可以將AI視為同事或助理，利用AI來(lái)縮短工作時(shí)間并提高工作質(zhì)量。這樣，AI不僅不會(huì)是威脅，反而能成為我們的得力助手。

4. 把AI當(dāng)成教練，提高學(xué)習(xí)的有效性，然后成為專家。專家是那些有能力評(píng)判AI的答案并提出尖銳意見(jiàn)的人，而不是唯AI是從的人。能夠評(píng)判AI的正確與否，則需要有扎實(shí)穩(wěn)固的基礎(chǔ)知識(shí)和對(duì)客觀事實(shí)的準(zhǔn)確認(rèn)知。

人機(jī)之間

在正常的人際交流和合作中, 不同個(gè)體對(duì)于與他人合作的意愿和態(tài)度存在差別。同樣, 在人機(jī)協(xié)同工作場(chǎng)景下, 人對(duì)于機(jī)器算法也存在兩種截然相反的態(tài)度。

現(xiàn)階段，人對(duì)機(jī)器智能的接受程度會(huì)影響人機(jī)協(xié)同的效果以及能否實(shí)現(xiàn)智能增強(qiáng)。新興技術(shù)的引入改變了員工的工作慣例及原有的利益分配格局,往往會(huì)造成人員的不確定感并遭到抵制, 其中涉及控制與信任的問(wèn)題。從更一般的意義上看, 控制與信任是組織管理中的永恒問(wèn)題, 上級(jí)對(duì)下屬的過(guò)度控制會(huì)導(dǎo)致下屬的不信任, 而上級(jí)不施加控制又可能導(dǎo)致下屬無(wú)法達(dá)成目標(biāo)。

一方面，人們可能對(duì)AI心存擔(dān)憂，甚至?xí)a(chǎn)生“算法厭惡”。在某些情況下，即使人們知道算法的決策優(yōu)于人類，他們?nèi)匀豢赡鼙憩F(xiàn)出抵觸情緒，甚至寧愿犧牲效率來(lái)反對(duì)AI的介入。

這種厭惡在一定程度上可能受到媒體關(guān)于AI威脅人類的報(bào)道的影響。研究表明，在AI應(yīng)用興起之初，那些看到AI自主運(yùn)行且無(wú)視人類指令的人，更傾向于認(rèn)為AI不僅會(huì)威脅人類的工作、安全和資源，還會(huì)沖擊人類的身份認(rèn)同和獨(dú)特性。相比之下，那些看到AI缺乏自主性且遵循人類指令的人則較少產(chǎn)生這種憂慮。此外，觀看具有自主能力的AI后，人們對(duì)機(jī)器人的情緒更為負(fù)面，并且更加反對(duì)與機(jī)器人相關(guān)的研究。

另一方面，人類也可能對(duì)算法產(chǎn)生“欣賞”。有研究提出了“機(jī)器啟發(fā)式”（machine heuristic）的概念，指人們傾向于認(rèn)為機(jī)器是機(jī)械化、客觀且沒(méi)有意識(shí)形態(tài)偏見(jiàn)的。相比之下，人們認(rèn)為人類決策者容易受到偏見(jiàn)和情緒的影響，而算法則更為公正和無(wú)偏。

調(diào)查顯示，在高等教育招生場(chǎng)景中，人們普遍認(rèn)為人工智能的錄取過(guò)程更加客觀，比人類決策更公平。在解雇決策的研究中，被解雇的員工通常認(rèn)為算法中立、理性且客觀。在招聘決策中，應(yīng)聘者認(rèn)為AI的決策一致性顯著高于人類決策。他們還認(rèn)為算法篩選簡(jiǎn)歷的過(guò)程比公司代表篩選的過(guò)程更加一致，并且算法能夠在招聘場(chǎng)景中更快速地做出決定。

算法厭惡和算法崇拜都會(huì)阻礙在AI大背景下實(shí)現(xiàn)高效的人機(jī)協(xié)同。我們知道，AI大模型開(kāi)展深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)是人類專家的決策數(shù)據(jù)。輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量直接決定了人工智能算法在后續(xù)任務(wù)中的決策水平。

要實(shí)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)的人機(jī)協(xié)同，關(guān)鍵在于人類與機(jī)器的相互促進(jìn)。人類工作者需要不斷積累處理新問(wèn)題的經(jīng)驗(yàn)，并將這些經(jīng)驗(yàn)反哺給機(jī)器智能。同時(shí)，人類還需發(fā)現(xiàn)機(jī)器算法依賴數(shù)據(jù)的不足之處，并糾正算法中存在的偏差。只有通過(guò)這種循環(huán)改進(jìn)，人機(jī)協(xié)同的質(zhì)量才能持續(xù)提升。

總體而言，管理學(xué)者在技術(shù)掌握方面不及人工智能領(lǐng)域的專業(yè)人士，但其優(yōu)勢(shì)在于能夠深入不同行業(yè)的典型企業(yè)，通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)研究了解企業(yè)的商業(yè)模式和工作流程。在企業(yè)調(diào)研中，我們發(fā)現(xiàn)，學(xué)者由于研究工作的學(xué)術(shù)屬性而非盈利導(dǎo)向，比商業(yè)化的第三方機(jī)構(gòu)更容易贏得企業(yè)的信任。這種信任使學(xué)者能夠更全面地理解企業(yè)在AI轉(zhuǎn)型和人機(jī)協(xié)作探索過(guò)程中面臨的問(wèn)題。

作為一種通用技術(shù)，AI正對(duì)當(dāng)代生產(chǎn)力和生產(chǎn)關(guān)系產(chǎn)生巨大影響。中國(guó)的各類商業(yè)場(chǎng)景，正處于大規(guī)模人機(jī)合作應(yīng)用的階段，這一現(xiàn)象在全球范圍內(nèi)獨(dú)樹(shù)一幟，積累了豐富且獨(dú)特的場(chǎng)景和數(shù)據(jù)。我們中國(guó)的管理學(xué)者應(yīng)抓住這一難得的研究機(jī)遇，深入研究各類場(chǎng)景下的人機(jī)互動(dòng)，創(chuàng)造大量原創(chuàng)性的研究成果，才能不辜負(fù)時(shí)代賦予的使命。