哈佛商业评论

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。

“共生”源起于生物学，为相互生活的生物体间的营养性联系，如动物与植物的生态循环关系、人体与体内微生物的共生现象等。延伸至人与机器的关系，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。美国劳动统计局公报早在1960年即预测，长期的人机共演过程中，80%以路径化流程化为特征的工作，包括邮政、对账、记录、档案、计算、制表、打字、机械化运营等，将会由AI来承担，而农牧、教育服务、企业管理、科技服务等创造力与专业技能要求较高的职业将会由人主导。这与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一致：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。

医疗领域的AI应用也是如此。2019年谷歌I/O大会发布的肺癌预防性监测AI系统，基于美国国家癌症所和西北大学提供的肺癌病例进行图像训练，以及对肺癌患者CT影像提前一年的监测，构建起预防性监测恶性肺癌肿瘤能力的神经网络，辅助医生医疗决策、病人自我监管与病害预防，将肺癌患者的生存率提高40%。在中国，腾讯开发AI医学影像阅读器“腾讯觅影”，辅助医生精准阅读超过1亿张医学影像，实现大数据为基础的精准评估与健康管理；柏视医疗自主开发基于AI的鼻咽癌放疗靶区勾画系统实现对鼻咽癌放疗靶区的精准定位。AI在以上应用中不断迭代升级，实现精准度与能力的持续优化。

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。典型如美国银行业ATM机的使用。ATM机取代了人工的存取款及信贷理财业务岗位，最终降低银行经营成本，提升银行业务的工作效率。通过更多营业厅和ATM机的开设，银行人员的工作岗位得以增加，银行组织也可以服务更多的客户以创造价值。

再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。

在多种数字化系统的支持下，浪潮智慧工厂实现了柔性智能产线、智能立体仓库、智能老化中心、品控实验室，以及智能物流中心等的高效协同，并为百度春晚红包、阿里“双十一”等定制化服务器制造需求提供了高品质的技术与产品支撑。数字化和机器人的加入不仅提升了浪潮的生产效率和能力，更促进浪潮向联合开发定制商业模式（Joint Design Manufacture，JDM模式）的转型。

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

对于组织而言，技术革命带给人类工作模式重构的冲击，产生潜在的替代风险，但又能辅助人与组织实现工作效率的改善，延伸人与组织的能力边界。

新技术在工作场景中的应用不断深化，将人从不擅长的程式化重复性劳动中解放出来，从事更具创意和决策属性的工作；云技术的成熟、移动办公类产品的普及，让组织协作更灵活无界，人力资本在组织内外流转并创造价值；语音识别、智能翻译、聊天机器人等智能工具的应用让人类技能充分得以表达和延伸，人类智慧的效能被放大。

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。

国内外的互联网巨头都逐步认识到“科技向善”的重要意义并启动相关实践。20年前，腾讯为自己定义的组织使命愿景是“做一家最值得尊敬互联网公司”。而今，腾讯将AI 浪潮视为与工业革命同样深刻和广泛变革的技术驱动力，“科技向善”不仅上升至腾讯的公司愿景，作为全腾讯人面向未来的使命和价值，更是在其产品与业务的快速迭代中的关键信仰。2017年8月腾讯推出的AI医学影像产品“腾讯觅影”，辅助医生阅读超过1亿张医学影像，对结直肠息肉的实时定位准确率达96.93%，腺癌准确率达97.2%，服务百万名以上患者。这可以看作是腾讯拥抱AI，将人机结合面向客户价值创造、社会可持续发展与人类重大问题正向价值创造的典型案例。

谷歌的AI开发实践也在坚持不断融入“科技向善”理念，强调搭建以AI与人群对象间“善意”的联结与传递，以实现有温度的AI应用，典型如针对电话恐惧症患者的谷歌语音助手、服务失语性残障人士的谷歌摩斯密码输入法、面向写作惰性用户的智能编写器（Smart Compose）、方便语言能力低下群体的智能语音分离翻译，以及保护信息过载受害者和假新闻受害者的Google News智能传播服务等。

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。

已有实践中，在政策端，2019年4月8日，欧盟委员会发布《人工智能伦理准则》，强调AI应用规范的合法性、道德伦理可接受等要求。2019年6月17日，中国国家新一代人工智能专业委员会发布《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》，强调和谐友好、公平公正、包容共享、尊重隐私、安全可控、共担责任、开放协作、敏捷治理等八项准则。

在研究端，美国加州大学伯克利分校的机器学习之父迈克尔·乔丹（Michael Jordan）和斯坦福大学李飞飞教授等为代表的学者，积极倡导以人为中心的AI研究与开发，认为AI的研究与发展需要积极引入社会科学、心理学、人文科学、认知科学等跨学科专家的共同参与，以将智能系统与人类价值观恰当整合，推动满足社会需要的人机交互协作。

在企业端，百度与联合国开发计划署于2016年底启动“极·致未来”责任创新挑战赛，倡导“责任创新计划——用技术解决社会问题”，收取共计2075份责任创新计划方案，重点围绕环境可持续、精准扶贫、应对自然灾害等主题。而今，“AI寻人：技术温暖回家路”“智能分拣机：果农的好帮手”“百度回收站：变废为宝，城市矿产”“DuLight小明：盲人的科技之眼”等项目均已成为人机协作下百度面向社会可持续发展的重要解决方案输出。谷歌也在2018年12月启动全球责任创新经理招聘计划，明确责任创新团队的职责在于遵照谷歌AI 发展准则与底线，客观评估AI 应用的机会与威胁，以确保谷歌所开发部署的AI 应用符合公司的价值观，实现公司员工和社会在伦理层面接受与满意。

由此，组织需要了解如何有效界定AI的应用准则与边界，开展人机共生的责任式创新。首先，CEO需要为公司运营团队提供AI开发的责任式创新指导，重点面向管理层，CEO需阐释公司价值并用公司价值统领AI的开发，包括公司价值在AI应用中的目标转化、AI 开发的偏差与公平性评估、AI应用的组织人才选拔等；面向运营层，CEO和管理层需与AI开发应用与运营团队开展深度互动，包括数据使用与获取的规则、AI应用的过程公平与数据监控、AI开发的工作流程改进等。进一步，组织需要立足避害的底线准则与行善的激励准则，设计并构建制度框架（见图：人机共生责任式创新的制度框架），以规避AI的负外部性，激励人机协作的正向价值创造，真正将AI应用引导至组织可持续发展与社会满意的方向路径。

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。基于此，组织可从对内与对外两个方面展开全员学习与人资管理，提升全员的智能化、数字化技能，以适应未来。

对外，组织应积极联结高校与科研机构，打破科学研究与企业创新的人才流动壁垒，探索产学研共创的人才学习与培养。2018年8月，教育部、创新工场人工智能工程院、北京大学联合主办“2018年中国高校AI人才国际培养计划”，就着力整合产学研各方的研究平台、教育资源、人才基础，紧密结合工程与商业实践中的AI应用问题，为AI的人才培养提供平台。全球优质学研资源方面，强调培养隶属生物、化学、政治、历史、语言等学科领域，同时精通计算技术“双语者”的麻省理工学院的人工智能学院，以及“以人为本”“社会需求导向”“学科交叉协同”的斯坦福大学人工智能研究院，都是构建企业外部产学研协同平台的优质标的，为组织人才智能化、数字化等能力的提升提供重要保障。

对内，组织需要从上到下展开不同岗位类别人员的AI培训教育，以实现组织层面人才应对智能化变革的能力提升。如面向组织领导者对AI如何赋能组织、如何影响组织文化变革等方面的理解能力；面向分析人员的数据应用能力；针对业务人员的AI应用的基础性实战技能培训；以及针对一线工作人员的AI工具应用操作学习等（详见《哈佛商业评论》中文版2019年7月刊《构建AI型组织》）。同时，组织可基于AI技术，对传统的人力资源管理模式进行重构，以保障人力资源管理体系对未来趋势的适配。如中国平安人力资源管理的HR-X系统，其体系开发基于平安30多年人力资源管理经验总结，通过人岗画像及业务场景底层数据的技术联通，用智能算法支撑并整合招聘、薪酬、绩效、培训和员工服务五大模块，打造全智能、全连接、赋能员工的最佳人事服务体验。以功能实用性为例，HR-X给平安传统人事服务降本增效，如将员工入职时间由2天缩短为10分钟、应用智能机器人自动解答97.2%以上常见人事问题、使平安各类证明办理从跑腿办理升级为线上3分钟搞定等。

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。

陈春花 梅亮 | 文   齐菁 | 编辑

陈春花是北京大学国家发展研究院教授。梅亮是北京大学国家发展研究院助理研究员。