當機器人成了同事，你還能要求員工幸福感嗎？

作者：邢雷 華夏基石高級合伙人

孫波 華夏基石集團執行副總裁

來源：華夏基石《洞察》雜誌

邢雷:人工智慧終將影響組織的未來

我先給大家念幾個詩句：

……

是小鳥的密語

他卻能寫出極美妙的世界

與其我是太陽的光熹

催老了人眼認為稀奇的事迹

……

艷麗的玫瑰和藝術的情緒

極美妙的新生

曾經在這世界

在那寂寞的寂寞的夢

聽著怎麼樣？這些唯美、夢幻的詩句出自人工智慧機器人微軟小冰的詩集《陽光失了玻璃窗》。這個詩集據說是從上世紀20年代以後的1萬多首里，讓小冰學了幾千遍後，寫了一個詩集。有人曾經說，未來，詩歌藝術是人類抵抗人工智慧最後的堡壘。我卻懷疑，我這個熱愛詩歌的人如果去寫詩會不會有飯碗？

不過我也仔細看了微軟小冰寫的詩，基本上還是「梨花體」，唯美、華麗的詞語和意象的堆砌。這說明至少到目前為止，在情感、想像、意識等方面，小冰還比較「機械化」，拼不過人類詩人。但將來會怎麼樣不知道。

AlphaGo和柯傑的大戰，我也一直在關注。它和微軟小冰寫詩是兩個領域的智能。AhphaGo下圍棋是計算機最擅長的領域——邏輯和計算。在邏輯和計算方面，人工智慧的潛能基本上是無限的，可以說人類不可能是它的對手。

AlphaGo下圍棋和微軟小冰寫詩，這是兩個事情，一個是機器最擅長的邏輯和計算領域，另外一個是在詩歌藝術，就是情感情緒表達的領域。這兩個應該分開看待。我關心的是，如果說人工智慧在情緒、情感領域也有所突破的話，那在人力資源領域提出的員工幸福感、心理疲勞、敬業度等問題，將來會不會都不存在了？因為智能機器人根本不會存在這些困擾。

計算機科學裡有一個「圖靈測試」，簡單說就是讓人跟一台機器隔著一堵牆，通過對話來判斷對話的是人還是機器？能突破圖靈測試的機器人基本就是人工智慧機器人了。我覺得微軟小冰已經通過「圖靈測試」了，因為微軟小冰詩集里的一些詩，之前以著名詩人的名義在很多論壇上、雜誌上投稿，很多都發表了。

人工智慧領域有弱人工智慧和強人工智慧。弱人工智慧就是在一個專門的領域非常專長的機器人，比如說工業生線上的操作工作。強人工智慧具備智商，會計劃、會思考、會學習，會從經驗當中提煉概念。比如說管理最重要的是從現象當中提煉概念的能力，如果將來人工智慧可以做到這樣了，那管理可能就不需要人了。

我看高盛做了一個網上理財軟體，就是人工智慧設備通過大數據給客戶定製投資分析、投資策略方案。未來諮詢公司的一些工作，尤其是數字營銷領域，人工智慧設備可能通過大數據，通過計算就可以做了。

對組織來說，以前組織的目標是績效，是經濟競爭能力，那將來如果機器人取代了人類，效率提升了以後，績效可能就不再成為組織的目標了，組織追求的很多目標可能會發生改變。

孫波：分工仍是基礎理論，但組織內容或將大變

凱文·?凱利有本新書叫《必然》，當中他談到未來的12個「必然」趨勢。他是在解構未來，其實我們今天也是在解構組織。當我們解構一個東西的時候，我們自身有沒有帶著一個結構去解構它？這是很重要的。

如果我們要解構未來的組織，要不要帶著分工理論？經典組織理論在討論分工問題時，面對的是單一的「人」，所以分工表現為組織功能的劃分。如果現在仍然在分工理論下想像未來組織，則需要二維的視角來考慮，一維是人與人工智慧，另一維是承載功能，比如說未來人要承擔什麼樣的工作，機器承擔什麼樣的工作。可能未來組織里，人更多的是承擔創意、藝術類的工作，機器可能會替代大多數重複性的知識性的工作等。這是帶著一種理論結構去想像的未來的可能性。

還有一種可能性是，我們根本不帶著結構去認識，而是丟掉既有的認知框架，用嶄新的思維去認識一個新事物。我想這可能是截然不同的思維。

而我個人認為，無論是從過去的學科經驗還是各方面來看，一定會有一個預設的結構去解構未來。我認為，分工理論對未來組織仍然適用，只不過，具體的內容會變化。比如我們再去考慮分工時，不僅僅考慮人與人之間、部門與部門之間的分工，我們可能要考慮人和機器人之間的分工。再往下想像的話，或許不是人和機器之間的分工，而可能會出一個新物種：機器的軀殼加上人的部分智商或以往只有人可具備的某項能力。

也就是說，分工理論對我們思考未來的組織來說還是有價值的，只不過，組織的定義會變，它可能不再是「人的集合體」，組織的內容也隨之會發生巨變。比如凱文?凱利談到，「現在的汽車，人類用手的肌肉力量即可開動250馬力，我們假設將250馬力的車轉換成250種思想，那麼你開的就不是車，而是自動化的電腦。人類未來的目標，是將智力作為一種服務，可以像電力一樣傳輸」。也就是說，未來，效率將不再是人，或者組織追求的目標，因為機器的效率可以無限大，反而是對效率要求不高的工作更適合人類，比如要求創造力的工作。創造本身就是不講究效率的，不用考慮正確性，這才是人類適合去做的工作。同時，組織里的合作關係可能也轉變了，人與人，人與機器如何更好地合作，不是支配和被支配，也不是對抗，而是聰明的合作。

未來人類可能只適合，或者說更適合做創造性的工作，就像我們今天試圖做的一樣。當過去的理論不能解釋新事物時，我們就需要創新，重新構建一個認知模型。

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