人工智能（Artificial Intelligence，AI）是信息化时代最具颠覆性的使能技术，从根本上改变了经济社会的运行方式与人的生活方式，对人类社会影响深远。美国布鲁金斯学会2018年发布的《人工智能改变世界》报告显示，至2030年，AI将推动全球GDP增长超过15.7万亿美元，推动经济增长14%；埃森哲分析表明，到2035年，AI将有潜力拉动中国经济增速提升1.6%，劳动生产率提升27%并重振中国产业。

经济效应之外，在新一轮科技革命与产业变革的推动下，AI正快速应用于各个产业，并深度渗入组织运营与管理过程，为组织生态带来颠覆性变革。埃森哲全球经理人调查数据显示，AI在组织内部的应用覆盖面包含组织沟通、营销、客户关系管理、人力资源、安全、运营改进、设备检测、物流供应链、生产运作、交易，以及移动设备等（见图“AI组织职能应用范围”），深度影响组织中人的角色，将逐渐引发组织的管理变革。

然而，AI的快速发展与广泛应用在收获积极反馈的同时，也引发对组织人员劳动力替代的危机。花旗集团研究预计，AI将威胁美国47%的劳动力岗位和经合组织（OECD）国家57%的劳动力岗位，对亚洲新兴经济体国家印度与中国的劳动力岗位影响更是分别达到69%和77%。牛津大学未来人文研究中心进一步给出24项人类工作被AI替代的未来时间表，他们预测如翻译、速记、电话银行运营商等工作约在2024年就会被AI替代，而卡车司机、流行音乐制作等工作则在2027年左右被AI取代。

AI已经成为组织中除雇主与雇员之外不容忽视的第三角色。随着AI的渗透和应用，“取代人类”还是“助力人类”的讨论愈发深化与广泛。AI会对组织运营产生什么变革性影响、未来组织的形态如何，AI广泛应用下的组织工作环境中“人机”的基本关系是什么，AI能否真正替代组织中人的作用、如何有效应用AI提升组织效率等成为迫切思考的问题。

人机共生新范式

《机器之心》 《人工智能的未来》的作者雷·库兹韦尔（Ray Kurzweil）认为：未来的世界，人类将不再是万物之灵，人类和机器将难分彼此。

AI在组织运营中的快速普及和应用的确引发“人机”关系重思与“人机”边界重构。我们认为，相比互补或是替代，共生更适合用来理解未来人机的关系，“人机共生”将成为未来组织的新形态。组织人以协作导向与分立导向应对机器人，机器人反之亦然，由此构建出互利共生、偏利共生、偏害共生和吞噬取代四种范式（见图“人机共生框架”）。

人机共生模式1——互利共生

互利共生即组织人与机器人互为协作实现共赢，是组织人与机器人实现价值互惠与价值共创的最优模式。新加坡银行金融研究中心和新加坡货币当局，对超过100个金融产业工作岗位在AI应用下的未来转变调查结论显示：未来三至五年，技术分析、自动化等工作逐步由AI承担，组织人将会更多从事与判断、创造力等相关的新工作角色。这一宏观趋势将逐步实现组织人与机器人的分工协作与价值创造。

具体应用场景中，以AI翻译器为例，多国语言深度学习下的AI翻译器，使得跨语种、跨肤色、跨文化的实时沟通与知识传递成为可能，打破人类沟通的认知限制，极大程度上延伸了人的交流范围与交流能力。同时，以AI算法为设计基础的翻译器能够在应用场景中不断学习进化，提升翻译的可靠性与智能化水平。人的交流能力和机器的智能化在相互的协作中都有所提升，实现互利共生。

人机共生模式2——偏利共生

偏利共生模式中，机器人仅仅为组织人完成工作服务，并无自身智能化水平的提升（未有知识累积或深度学习等经验能力的优化），组织人则视AI为工具，相对忽略机器自身潜在的学习能力与社会属性。由此，偏利共生模式下，组织人获得了机器人应用产生的正向价值提升，改善了工作效率与效益，而机器人则未获得智能水平的改善与进化。

具体而言，偏利共生模式下机器主要以重复性规则性的工作为主，如工业规模化制造、仓储物流、餐饮服务、房屋租赁等的工作角色。

比如中国浪潮集团打造的智慧工厂，着力建设适配于云计算服务器等主营业务的高端装备智能制造产线。为了满足客户差异化和定制化需求，浪潮自主设计了服务器模块装配线与整机柜服务器装备线，并通过智能装配机器人、智能分拣机器人、智能锁附机器人等应用，高效覆盖产线重复性工作内容，减少40%的工人用工数，同时，将大规模定制化的客户交付周期缩短至5至7天，提升整体生产效率超过30%。此外，智慧工厂机器人的应用，引导工人由传统的重复性生产装配工作，向工业现场的异常性诊断与分析工作转型，极大程度上提升工人的技术能力。

人机共生模式3——偏害共生

偏害共生模式强调机器与人共生过程中机器的智能化提升，进而逐步实现对人与组织的价值挤压，最终引发潜在的人的功能替代。机器人在共生中得到了能力进化，获取价值收益，而组织人则因人机共生关系的强化而受到一定的反作用。

以谷歌围棋AlphaGo为例，已有棋谱的深度学习强化AlphaGo的计算与智能水平，通过与人类棋手的不断博弈，AI进一步修正算法，优化实战模拟程序，最终实现对人类围棋计算能力与围棋博弈水平的全面赶超与替代。再如AI引导的论文写作、音乐编曲等职业，机器智能基于人机交互，依赖现实复杂场景的深度学习，不断实现AI从功能实现、性能改进再到可靠性提升的能力迭代，最终完成对人类文职等工作的直接替代。

此外，伴随机器人智能化水平的提升，以聊天机器人等为代表的AI社会心理议题涌现，机器人在获得近人类能力的同时引发了对组织人的负面影响：如微软聊天机器人Tay上线24小时就被紧急关闭，原因在于其对Twitter平台中脏话等负面内容的深度学习与快速应用。

人机共生模式4——吞噬取代

吞噬取代是指人机共生过程中人与机器的分立关系模式，最终由于人机协调失灵与机器智能的任意发展，导致已有组织关系与人类价值的负外部性涌现，甚至走向危机与毁灭，形成人机双输的价值收益。

2018年在瑞典斯德哥尔摩举行的AI联合会议上，以特斯拉、SpaceX创始人埃隆·马斯克（Elon Musk）为代表的2000余名科学家与企业家共同签署《致命性自主武器宣言》，承诺停止“杀人机器人”等自主武器的研发，以防止AI面向军事等社会安全领域的滥用风险。

除了面向未来的前瞻性防范之外，现实应用场景中的例证同样存在。2018年3月18日，优步公司在美国亚利桑那的一辆无人驾驶汽车在运行中遇到一位正路过马路的女性行人，汽车处于无人驾驶模式，并未识别出这一场景，未能启动减速、转向或停车，直接导致了该行人的死亡，引发各界对无人驾驶是否应该继续展开与法律规制等的重大社会讨论。

组织应对新生态的三大法则

未来组织在人机共生的新范式下，需要考虑如下三个方面的机制，以实现人机价值共创，获得AI技术变革引导下的正向价值收益。

法则一：培育“科技向善”的共生信仰。拥抱机器智能，形成人机共生的信仰，塑造拥抱科技、科技向善的组织文化是组织实现人机协作的第一步。这将从认知层面引导组织人与机器人展开协作，为人机互利共生的价值实现提供共识基础。

法则二：开展“组织+AI”的责任式创新。人机共生吞噬取代模式下的潜在负外部性影响呼唤组织开展责任式创新（Responsible Innovation），以引导人机共生向正向价值创造的协同模式发展。责任式创新强调嵌入行善（Do Good）与避害（Harm Avoidance）的基本责任准则，辅助组织人前瞻性地评估AI应用的机会与风险，并通过多主体参与和过程响应，引导人机共生的演进。

法则三：推动“智能+”的全员学习与人资管理。智能导向的人员学习与管理是组织实现互利共生、偏利共生价值效益的基础，也是规避偏害共生、吞噬取代的重要保障。在人机共生的范式引导下，AI并非真正意义上替代组织人的工作，相反，AI改变人类工作的核心在于驱动组织中的人做不同的工作，并适应人机协作的工作场景，这对未来组织的人员技能提出了新的要求。花旗全球视角与解决方案的研究显示，AI对未来组织中人的工作的首要影响在于——超过三分之二的工作需要组织人具备数字化相关的技能。

摆脱焦虑，拥抱AI

AI技术带来大规模失业的焦虑依然普遍。可当我们回溯人类历史，科技进步在替代工作岗位的同时，也创造了更多新的工作环境与工作角色，引导组织形态与管理模式的变革。

本质上，这是技术发展与社会进步的“边界”重塑。美国劳工部研究指出，65%的小学儿童将会在长大后从事现在完全不存在的工作岗位，而部署机器人的公司也会在未来创造更多新的工作条件，引导组织人才结构、技术水平、价值创造方式、工作环境等的变革。AI将会改变组织的工作方式，而以人机协作为主导的共生模式将是未来组织的重要形态。

在长期的人机共生演进关系中，机器将趋于承担常规性、重复性的工作，聚焦“信息”的处理与智能的优化；而人的作用将会被逐步引导至创造性、复杂决策性的工作种类之中，发挥理解、整合与创造“知识”的作用，最终实现人机共生条件下组织效率的提升与人机协作的价值共创。企业组织在这其中大有可为，通过培育“科技向善”的共生信仰、开展“组织+AI”的责任式创新、推动“智能+”的全员学习与人资管理，企业能够真正实现人机共生下的价值共创，收获AI赋能组织所带来的正向价值。

作者介绍

陈春花｜北京大学国家发展研究院教授

来源：36氪