以 “智慧人”假设迎接“人工智能+”挑战

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随着人工智能的崛起，“人工智能+”无疑提高了劳动与工作效率，同时也对传统就业模式构成了挑战，许多传统岗位正逐渐被自动化取代。然而，企业家如果以为从此可以不再为人力资源犯愁，劳动者担心因此而找不到“饭碗”，则大可不必。这涉及到对劳动者人性的基本假设。如果说人工智能使得机器人可以替代劳动者的智慧，那恰恰证明劳动者原本是智慧人；而智慧人的认知则有助于实现劳动者的智慧与“人工智能+”的良性互动。

厘清可替代智慧源与流

随着集体劳动的出现，对劳动者的人性假设从来都是为管理服务的，不同的生产方式中会有不同的劳动者人性假设。正因为如此，西方行为科学曾先后提出过“经济人”、“社会人”、“自动人”、“复杂人”4种有关人性的假设，后来的假设都是对以前假设的校正与发展。“智慧人”假设的提出同样如此，其中既包含此前有关人性科学揭示的动因的认可，也体现了智能时代新的生产方式对新的关键潜能的需要。

所谓智慧人，指的是劳动者趋利避害的本能至少在自己的认知范围内，能够合乎时宜进行理智选择的动机与能力。这种本性并不是现在才有的，且不说远古人对火的利用，早在工业革命的初期，就有资本家抱怨工人：我雇用的是你的双手，你却带来你的脑袋。随着信息共享和通讯技术的普及，普通劳动者可以相对公平地掌握自己所需要的资讯，在他所擅长的领域内可能具有比管理者更丰厚的智力积累。劳动者智慧指向两个方向，一个是指向客观世界，体现为“善假于物”；另一个是在组织中指向各种管理举措，表现为与管理者和管理举措的博弈。自1994年诺贝尔经济学奖首次授予三位博弈论专家开始，在多位诺奖获得者有关博弈论的研究成果中，劳动者的表现是理性还是非理性，其实都是一种智慧选择。

当然，智慧人假设对人性假设研究的更新，是普适的；在神志正常的情况下，不是指劳动者中的一部分，没有普通人、聪明人、智慧人之类的区别，更不是精英的专指。至于不同的劳动者表现出来的智愚之别，那是因为各有所长各有所短，于是在某一件事上就有高下之分。究竟各自在那一件事上表现出自己怎样的智慧，劳动者会做出现实的选择。从当下的语境来看，那就是具有转型或者实现转型的潜能。在新质生产力的生成中，同样如此。在生物学那里，人类从猿猴进化为智慧人属于自然选择；在智能时代假如没有生存的智慧，就很难扮演好社会角色，难以获得成长空间，这也是适应环境的必然。管理模式出现“企业平台化、员工创客化”趋势，就是基于劳动者是智慧人的实践。

按照英国剑桥大学教授史蒂芬·霍金的说法，“智慧是随机应变的能力”，那它就不等于知识。“卑贱者最聪明”的经验告诉我们，即使劳动者没有高深的知识，也能表现出一定的智慧。但也应当看到，知识、信息的掌控的确会造成能否体现特定智慧的鸿沟，难怪过去会有知识分子、劳动者之类的区分。大模型对以往知识的储备包罗万象，人们获取与自己相关的知识将非常便捷。也就是说，随着人工智能的技术开发与普及，将会进一步提升劳动者的智慧水平。具有善假于物的劳动者当然不会拒绝智能智能工具，拓展自己的活动空间与领域；即使机器人抢了原有饭碗，也不乏应对挑战的智慧。所谓命运关闭一扇窗，会打开另一个门。在魔高一尺道高一丈的博弈中，劳动者一定会抓住重新思考人生价值的新机遇。

“人工智能+”还是要靠人

“人工智能+”提高劳动效率后，管理者如果以为在人力资源管理中从此可以进行“人工智能—”，那就可能会在新的一轮竞争中被淘汰；这是因为人工智能技术的开发本身还在不断迭代。如果说“互联网+”中豆腐还是豆腐、汽车还是汽车，那么“人工智能+”同样如此，不断迭代的“人工智能+”还是要靠人。人工智能这个概念本身就表明它是“智能”的人工化，注定无法脱离或者超越人之功，除非有生物智能的横空出世。

应当看到，劳动者的创造力提升、情感作用和道德判断力等优势往往有人工智能无法替代之处。机器人可以掌握知识，并不代表有良知。而没有良知的知识，被先贤列入十恶之一，不可持之无恐。智能与智慧也有明显的区别，体现为知性与悟性的不同。在佛家那里，悟性是对信仰的皈依，而在道家那里则叫做悟道，足以“执大象”。《道德经》第十四章里说，“道”是“无状之状，无物之象”，“无物之象”就是没有实物的象，没有形状的象，是无形的“大象”。“执大象，天下往”，意思就是把握了大道，才能通行、感召天下。这就表明，机器人尽管可以有“知”，识别有形的事物，却无法应对无形之“道”与“大象”。要想弥补由此带来的局限，还是要靠人的智慧指导。

在实践中，人的智慧与将其转换为智能之间，是一个互动的过程。机器智能固然可以让人更智慧，同时也离不开人的智慧裁决。比如机器人可以给人看病、开处方，却无法承担由此带来的后果，难以被追究责任。要想解决这个问题，还要考传统的医生来把关。这就像机器人可以提供答卷，最后还是需要自然人老师阅卷通过一样。况且机器人固然可以替代部分传统岗位，但由此形成的新质生产力也会催生出许多新型劳动者。比如对机器人生产上下游产业链各个环节的材料、零部件供应，以及机器人运行过程中的监控、维护（成效鉴别）、维修，回收（再生）等等岗位，这些都是原来所没有的工作。至于机器人的升级换代，开拓与常态化转换，更需要人与它两者之间台前与幕后的联动。

“人工智能+”靠人对现有工作的替代，既是市场（人际）智力竞争的表现，又离不开人的布局。按照科技向善的原则，当然需要考虑优先替代的事项，将那些在艰苦环境下从事危险工作的劳动者解放出来。比如用机器人疏通下水道等等。即使从节省劳动力成本的角度开发机器人，也可以坚持对普通技能工作替代的有序推进，提供人们逐渐适应和重新选择工作的缓冲期，避免将其打造成悬在打工人头顶上的“达摩克利斯之剑”。比如蒸汽机对人力车、马车的替代有一个过程；即使在今天，马车的一些身影仍然存在于我们的生活中，例如游客在风景区的观光车。为了避免“人工智能+”造成的内卷乱象，加强市场准入监管是必要的；乃至可以通过立法的形式，像保护环境那样保护就业市场的交替秩序。

发挥人的潜能是永恒主题

面对AI的“威胁”，掩耳盗铃式的忽视不可取，心存偏见的排斥更可能被淘汰。然而，在企业实施“人工智能+”的同时，唯有充分相信和发挥人的智慧优势，并且心存敬畏，才能实现个人与组织的共同发展。其中重新思考人力资源管理的理论和实践是必要的，从员工培养到人才使用，管理方式从资源占有、供求之间的博弈转变到合作（同舟共济），都需要从对智慧人假设的默认上抓起。

如果说在生产线上人不如机器，那么企业用人更应当强调人的创新智慧，用人标准应当坚持重视经验“名头”与对创新“偏执”状态相结合。知识、“名头”不是不重要，而是说知识不等于文凭。博士、专家等耀眼“名头”，过往的经验有时候可以会成为创新的羁绊，而创新往往具有颠覆性，恰恰需要打破对权威的迷信，通过“偏执”突破经验套路另辟蹊径。如同OpenAI一样，梁文锋为深度求索寻找到的，同样是一批由更多TOP高校应届毕业生，和一些毕业才几年的年轻人组成的队伍，虽没有“海龟”却取得了震惊海外的奇效。

如果说“人工智能+”需要将组织管理从控制导向转向赋能导向，那么管理模式需要将垂直赋能与正向闭环相结合。赋能式管理的逻辑基础是建立深厚的信任关系，相信员工能够胜任并超越期望，即相信劳动者具有解决问题的智慧。所谓垂直，指的是减少层级，避免智慧扭曲。智慧对利益的追求在道义上是中性的，因为对利益实现方式的不同会产生扭曲，因而需要价值导向与结果导向的互动，形成信息控制的正向闭环。这样的闭环既要防止泄密又可以防止内部信息孤岛的出现；正向的价值既是经济的，又是伦理的。

如果说管理不能不讲绩效，那么考核方式需要将技能考核与创意聚焦相结合。过去的关键绩效指标（KPI）考核对于成熟定型的经营状态比较适用；但这种状态很容易被市场波动打破，成为个人、部门寻租的机会。而创新活动的不确定性虽然不能沿用确定的绩效指标考核，但也需要智慧聚焦。在利用人工智能处理重复性任务的同时，要促使员工专注于工匠型、创造性工作。将现有工作做得极致，离不开技能提升。另一方面，尊重不同创意但要进行聚焦度选择，以聚焦度鼓励跨越层级和部门边界的参与，形成智慧硬核。

如果说“人工智能+”不等于企业的空心化，那么在人机协作中就需要实现资本与智本的互动。通过“人工智能+”实现了一线、门店的“无人化”，而产品与服务的迭代衔接难免有一时的“冗余”。这时候应当体现资本的“大度”和“耐心”，将其作为内部培训可以发力之处，促进“冗员”在替代的缓冲期内形成转岗技能，帮助员工实现提升目标，形成企业“备胎”。在尚未看清技术前景时也要积极布局员工“火力侦查”；同时及时确认取得突破的员工智慧成果的资本价值，用股权等方式使其产生杠杠效应。

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