管理AI比用人更難？領(lǐng)英中國(guó)前總裁談數(shù)字員工管理

受 訪|陸堅(jiān) 領(lǐng)英全球前副總裁、領(lǐng)英中國(guó)前總裁、CGL集團(tuán)全球業(yè)務(wù)首席顧問(wèn)

撰 文|齊卿

人工智能（AI）技術(shù)的迅猛發(fā)展正以前所未有的深度和廣度影響著社會(huì)的方方面面，尤其對(duì)企業(yè)運(yùn)營(yíng)模式、商業(yè)模式乃至整個(gè)社會(huì)結(jié)構(gòu)帶來(lái)了深刻的變革。2025年已來(lái)，關(guān)于AI智能體（Agent）的討論日益增多，其潛在的顛覆性力量引發(fā)了廣泛關(guān)注。在這一背景下，深入理解AI的核心概念、應(yīng)用前景及其帶來(lái)的挑戰(zhàn)，對(duì)于把握未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)至關(guān)重要。

領(lǐng)英聯(lián)合創(chuàng)始人、OpenAI早期投資人，里德·霍夫曼在《AI 賦能》（Superagency）一書(shū)中，對(duì)人工智能如何賦能社會(huì)生活的方方面面展開(kāi)了詳盡的討論，本刊專訪了《AI 賦能》的譯者——領(lǐng)英全球前副總裁、領(lǐng)英中國(guó)前總裁陸堅(jiān)，聚焦AI在商業(yè)領(lǐng)域?qū)ζ髽I(yè)商業(yè)模式、核心競(jìng)爭(zhēng)力、長(zhǎng)期趨勢(shì)的影響展開(kāi)深度探討。希望對(duì)企業(yè)更好地理解AI賦能的價(jià)值與方式，更有效地推動(dòng)智能化轉(zhuǎn)型，提供有益的借鑒。

“超級(jí)能動(dòng)性”

理解AI賦能的關(guān)鍵

在探討AI的影響時(shí)，“Agent”是一個(gè)核心概念。然而，將其簡(jiǎn)單翻譯為“代理”可能未能完全反映其內(nèi)涵。

本書(shū)中文版中把作者定義的Superagency翻譯為“超級(jí)能動(dòng)性”，做出這個(gè)選擇的原因是對(duì)“Agency”在人類文明史中多重內(nèi)涵的辨析。區(qū)別于日常語(yǔ)境中的“代理”（如保險(xiǎn)代理、旅行代理），社會(huì)學(xué)奠基者安東尼·吉登斯在其結(jié)構(gòu)化理論中強(qiáng)調(diào)：“Agency是行動(dòng)者改變既定社會(huì)規(guī)則的能力，是突破結(jié)構(gòu)約束的創(chuàng)造力本源。”這種哲學(xué)思辨投射到技術(shù)領(lǐng)域，揭示了歷次工業(yè)革命中人類焦慮的本質(zhì)——當(dāng)珍妮紡紗機(jī)取代手搖紡車，當(dāng)流水線替代工匠作坊，表面是對(duì)失業(yè)的恐懼，深層則是對(duì)主體能動(dòng)性被技術(shù)體系剝奪的憂懼。

霍夫曼通過(guò)硅谷二十年技術(shù)觀察發(fā)現(xiàn)：AI革命的特殊性在于其首次觸及人類認(rèn)知核心領(lǐng)域。書(shū)中實(shí)證研究表明，79%的受訪者擔(dān)憂AI將削弱人類的決策主導(dǎo)權(quán)。而“超級(jí)能動(dòng)性”的終極定義正是對(duì)這種焦慮的回應(yīng)：在AI技術(shù)賦能下，個(gè)體與群體突破生理、認(rèn)知與社會(huì)結(jié)構(gòu)的傳統(tǒng)限制，實(shí)現(xiàn)潛能最大化。

AI技術(shù)，特別是大語(yǔ)言模型（LLM）的出現(xiàn)，常常引發(fā)人們對(duì)于自身能動(dòng)性是否會(huì)受到限制的擔(dān)憂。然而，AI的真正潛力在于其作為“超級(jí)能動(dòng)性”（Super Agency）的賦能者。這種賦能不僅體現(xiàn)在提升個(gè)體能力上，更在于通過(guò)技術(shù)手段，使個(gè)人和群體能夠突破既有局限，最大化自身潛能。這是一種在社會(huì)層面累積并使每個(gè)人受益的效應(yīng)。因此，將AI視為一種增強(qiáng)人類能動(dòng)性的工具，而非替代人類主體性的存在，是理解其積極意義的關(guān)鍵視角。

AI能與人類共情嗎

關(guān)于大模型的本質(zhì)，一種常見(jiàn)的觀點(diǎn)認(rèn)為其僅是基于海量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)計(jì)算和模式匹配，缺乏真正的理解與情感。這種質(zhì)疑在涉及情感交流的應(yīng)用場(chǎng)景，如心理健康護(hù)理時(shí)尤為突出。例如，科技開(kāi)發(fā)者羅布·莫里斯（Rob Morris）使用名為KokoBot的AI助手參與同伴互助的心理健康支持項(xiàng)目，其初衷是模擬人類同伴的共情與支持。然而，當(dāng)其AI身份被公開(kāi)后，引發(fā)了關(guān)于“模擬共情”的倫理爭(zhēng)議。

盡管存在質(zhì)疑，但實(shí)踐表明，AI在特定情境下的表現(xiàn)可能超出預(yù)期。研究表明，在醫(yī)患對(duì)話等場(chǎng)景中，經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的大模型在共情能力的評(píng)分上甚至可能超過(guò)人類專業(yè)人士。這從一個(gè)角度說(shuō)明，判斷AI價(jià)值的標(biāo)準(zhǔn)或許不應(yīng)僅僅局限于其是否具備“真正”的情感或意識(shí)，而更應(yīng)關(guān)注其在實(shí)際應(yīng)用中所產(chǎn)生的效果和價(jià)值。當(dāng)用戶在知曉其對(duì)話對(duì)象為AI后，仍能感受到被理解和支持，這本身就說(shuō)明了AI在情感交流輔助方面的潛力。

當(dāng)然，AI的局限性也不容忽視，例如其可能產(chǎn)生的“幻覺(jué)”（即生成不真實(shí)或誤導(dǎo)性信息）。但這并不意味著AI在心理健康等領(lǐng)域的應(yīng)用毫無(wú)價(jià)值。關(guān)鍵在于明確其定位：AI更適合作為護(hù)理的輔助工具或參與支持性服務(wù)，而非替代專業(yè)醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療。同時(shí)，隨著技術(shù)的進(jìn)步和應(yīng)用模式的成熟，人們對(duì)于AI在情感交流方面的接受度也在逐步提高。或許，人類自身的反應(yīng)和決策機(jī)制也并非完全基于深思熟慮的情感加工，有時(shí)也可能是基于習(xí)慣或大量經(jīng)驗(yàn)形成的快速反應(yīng)。從這個(gè)角度看，AI通過(guò)學(xué)習(xí)海量數(shù)據(jù)而生成的“即時(shí)”回應(yīng)，與人類的某些反應(yīng)模式或許存在某種相似性。

AI原生應(yīng)用

與商業(yè)模式的演進(jìn)

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)誕生了諸如Uber、抖音等基于移動(dòng)互聯(lián)技術(shù)的原生應(yīng)用，創(chuàng)造了嶄新的商業(yè)模式，也造就了新的一批行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)。AI時(shí)代的原生企業(yè)會(huì)有哪些特點(diǎn)？

從技術(shù)層面看，AI技術(shù)的爆發(fā)催生了大量AI原生應(yīng)用。這類應(yīng)用的核心在于，AI大模型或AI系統(tǒng)本身就是產(chǎn)品的主角，而非僅僅是附加功能。典型的例子包括可以直接與用戶進(jìn)行對(duì)話的大型語(yǔ)言模型（如ChatGPT），以及能夠根據(jù)提示詞生成圖像或藝術(shù)作品的AI繪畫(huà)工具（如Midjourney、DALL·E）。這些應(yīng)用在AI技術(shù)出現(xiàn)之前是無(wú)法想象的，它們代表了AI技術(shù)直接驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品創(chuàng)新的可能性。

然而，與移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代涌現(xiàn)出如Uber、抖音等利用移動(dòng)特性創(chuàng)造全新商業(yè)模式的“原生APP”相比，當(dāng)前AI時(shí)代的商業(yè)模式創(chuàng)新尚處于早期階段。盡管AI原生應(yīng)用已大量出現(xiàn)，但真正意義上成熟、可大規(guī)模復(fù)制的全新商業(yè)模式（如Uber式的共享經(jīng)濟(jì)模式）還未完全顯現(xiàn)。這可能是因?yàn)锳I技術(shù)從爆發(fā)到大規(guī)模商業(yè)化落地仍需時(shí)間沉淀，商業(yè)模式的創(chuàng)新往往滯后于技術(shù)發(fā)展。

展望未來(lái)，AI時(shí)代的商業(yè)模式可能出現(xiàn)以下幾種變化趨勢(shì)：

1.從“羊毛出在豬身上”到直接用戶付費(fèi)：傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)常采用“羊毛出在豬身上”的模式，即通過(guò)向B端（廣告主）收費(fèi)來(lái)補(bǔ)貼C端（用戶）的免費(fèi)使用。這種模式依賴于大規(guī)模用戶群體和標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)。然而，AI驅(qū)動(dòng)的個(gè)性化服務(wù)使得每個(gè)用戶的需求和體驗(yàn)都可能不同，這降低了大規(guī)模標(biāo)準(zhǔn)化廣告投放的效率。因此，未來(lái)可能會(huì)有更多服務(wù)轉(zhuǎn)向直接向用戶收費(fèi)，前提是AI能提供足夠高價(jià)值的個(gè)性化體驗(yàn)，讓用戶愿意為之買(mǎi)單。

2.服務(wù)即廣告，價(jià)值驅(qū)動(dòng)付費(fèi)：對(duì)于直接嵌入答案或內(nèi)容中的廣告形式，用戶普遍接受度較低。但如果AI提供的是一種持續(xù)的、高價(jià)值的服務(wù)（如個(gè)人助理、專業(yè)咨詢等），用戶則更可能接受為其付費(fèi)。這要求AI服務(wù)必須真正解決用戶痛點(diǎn)，創(chuàng)造可感知的價(jià)值。

3.雇傭與租賃模式的放大：AI智能體（Agent）因其能夠獨(dú)立完成特定任務(wù)，正逐漸被視為“數(shù)字員工”。企業(yè)可能會(huì)按部署的智能體數(shù)量或完成的任務(wù)量來(lái)支付費(fèi)用，類似于人力資源的派遣或外包模式。在C端，家用服務(wù)機(jī)器人等也可能采取租賃而非購(gòu)買(mǎi)的方式，由服務(wù)提供商負(fù)責(zé)機(jī)器人的維護(hù)和更新。

AI企業(yè)的增長(zhǎng)模式與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)有所不同。以O(shè)penAI為例，其用戶增長(zhǎng)速度遠(yuǎn)超歷史上任何一家科技公司，ChatGPT僅用兩個(gè)月便達(dá)到一億用戶，而抖音用了九個(gè)月、Facebook用了四年半。這顯示了AI技術(shù)極強(qiáng)的用戶接納速度和市場(chǎng)滲透潛力。

然而，收入增長(zhǎng)方面，當(dāng)前AI企業(yè)普遍面臨高投入、低（或無(wú)）直接收入的局面，商業(yè)模式仍在探索中。盡管如此，從用戶規(guī)模和查詢量等指標(biāo)來(lái)看，AI的增長(zhǎng)速度依然驚人。

AI是否會(huì)成為像操作系統(tǒng)或智能手機(jī)那樣的新“底座”，并與現(xiàn)有巨頭并駕齊驅(qū)？

目前看來(lái)，AI更可能作為一種新的操作系統(tǒng)或交互范式存在。傳統(tǒng)的操作系統(tǒng)是人與計(jì)算機(jī)交互的界面，而未來(lái)的AI操作系統(tǒng)（或智能體平臺(tái)）可能是AI自主規(guī)劃和執(zhí)行任務(wù)的后臺(tái)系統(tǒng)。人類與AI的交互方式將發(fā)生根本性變化，從指令式交互轉(zhuǎn)向目標(biāo)導(dǎo)向的委托式交互。這種AI操作系統(tǒng)將與現(xiàn)有的操作系統(tǒng)（如Windows、iOS）共存，但功能和定位截然不同。

智能體如何

有效融入企業(yè)管理

AI智能體代表了人機(jī)交互方式的一次范式轉(zhuǎn)移，其意義堪比從命令行到圖形界面，或從PC到移動(dòng)設(shè)備的轉(zhuǎn)變。它不僅僅是技術(shù)的迭代，更是交互邏輯和關(guān)系的重構(gòu)。智能體具備自主規(guī)劃、決策和執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的能力，有望成為用戶的數(shù)字助理甚至數(shù)字分身。因此，智能體并非一個(gè)短暫的過(guò)渡階段，而是一個(gè)長(zhǎng)期的發(fā)展趨勢(shì)。

企業(yè)將智能體深度整合進(jìn)核心業(yè)務(wù)流程，尤其是涉及決策環(huán)節(jié)時(shí)，面臨著一系列復(fù)雜且亟待解決的挑戰(zhàn)。

首要挑戰(zhàn)來(lái)自技術(shù)本身的不確定性。大模型常被視為“黑箱”，其內(nèi)部的推理過(guò)程和決策依據(jù)難以追溯和解釋。其輸出存在固有的不穩(wěn)定性，相同的提示在不同時(shí)間或環(huán)境下可能產(chǎn)生差異化的結(jié)果。在涉及多步驟、長(zhǎng)鏈條的任務(wù)執(zhí)行中，模型產(chǎn)生“幻覺(jué)”（即編造事實(shí)或錯(cuò)誤信息）的風(fēng)險(xiǎn)會(huì)顯著增加，這對(duì)需要高精度和一致性的業(yè)務(wù)場(chǎng)景構(gòu)成威脅。

其次，權(quán)責(zé)歸屬的模糊地帶構(gòu)成重大管理難題。當(dāng)智能體基于其判斷自主執(zhí)行任務(wù)并導(dǎo)致失誤甚至損失時(shí)，追責(zé)機(jī)制尚未明晰——是設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)者、部署企業(yè)、操作員工，還是智能體本身（在現(xiàn)有法律框架下不具備主體資格）承擔(dān)責(zé)任？人類員工與自主AI系統(tǒng)之間的責(zé)任邊界如何清晰劃分？如何確保智能體的輸出和行為始終符合行業(yè)規(guī)范、公司政策以及法律法規(guī)（合規(guī)性保障）？這些問(wèn)題目前缺乏成熟的解決方案。

再者，生態(tài)依賴帶來(lái)的運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)不容忽視。編程助手Windsurf與OpenAI洽談收購(gòu)后其API服務(wù)被Anthropic切斷的案例，突顯了依賴單一閉源大模型平臺(tái)提供核心能力的應(yīng)用提供商所面臨的脆弱性。雖然開(kāi)源模型提供了規(guī)避供應(yīng)商鎖定的可能性，但對(duì)大多數(shù)企業(yè)（尤其是中小企業(yè)）而言，自行維護(hù)高性能開(kāi)源模型的開(kāi)發(fā)、調(diào)優(yōu)和運(yùn)維成本高昂，且當(dāng)前開(kāi)源模型在性能上與頂尖閉源模型尚存差距。

為應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，領(lǐng)先企業(yè)開(kāi)始構(gòu)建“企業(yè)級(jí)AI治理三角框架”：建立嚴(yán)格的審計(jì)機(jī)制以實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵操作的全鏈路追溯和可解釋性。設(shè)計(jì)有效的對(duì)齊機(jī)制，通過(guò)提示工程、微調(diào)等手段確保智能體行為符合企業(yè)價(jià)值觀和業(yè)務(wù)目標(biāo)。構(gòu)建信任機(jī)制，通過(guò)透明度提升和技術(shù)流程優(yōu)化，緩解員工和客戶對(duì)AI輸出的普遍不信任感。

在技術(shù)架構(gòu)上，采用模型解耦設(shè)計(jì)（Model Agnostic Agent Design）和多云/多模型策略，避免對(duì)單一技術(shù)平臺(tái)的深度綁定，成為保障業(yè)務(wù)連續(xù)性和降低風(fēng)險(xiǎn)的務(wù)實(shí)選擇。

AI的賦能潛力正在多個(gè)戰(zhàn)略領(lǐng)域加速釋放，深刻重塑產(chǎn)業(yè)格局。知識(shí)密集型領(lǐng)域首當(dāng)其沖，軟件開(kāi)發(fā)（代碼自動(dòng)生成、函數(shù)補(bǔ)全、Bug檢測(cè)、測(cè)試用例生成）、市場(chǎng)營(yíng)銷（個(gè)性化文案創(chuàng)作、用戶畫(huà)像分析、廣告內(nèi)容制作）等白領(lǐng)工作場(chǎng)景的效率正經(jīng)歷指數(shù)級(jí)提升，同時(shí)也降低了專業(yè)技能的入門(mén)門(mén)檻。

教育領(lǐng)域迎來(lái)革命性變革，AI驅(qū)動(dòng)的個(gè)性化學(xué)習(xí)平臺(tái)能夠根據(jù)每個(gè)學(xué)生的理解能力、學(xué)習(xí)節(jié)奏和興趣偏好，動(dòng)態(tài)調(diào)整教學(xué)內(nèi)容和路徑，使“因材施教”這一教育理想有了大規(guī)模落地的技術(shù)基礎(chǔ)。

專業(yè)服務(wù)領(lǐng)域也在升級(jí)，法律文書(shū)輔助生成、高精度多語(yǔ)言實(shí)時(shí)翻譯（正如譯者翻譯《AI 賦能》一書(shū)時(shí)得益于AI大幅提升效率的實(shí)踐）等應(yīng)用，顯著提升了服務(wù)的速度和質(zhì)量。企業(yè)運(yùn)營(yíng)層面，客戶服務(wù)（智能客服）、銷售支持（線索分析、話術(shù)建議）等環(huán)節(jié)的響應(yīng)速度和精準(zhǔn)度獲得跨越式提升。

然而，伴隨著效率提升的，是對(duì)就業(yè)結(jié)構(gòu)的深遠(yuǎn)影響。知識(shí)密集型崗位的人力需求可能面臨結(jié)構(gòu)性縮減。相比之下，需要高度復(fù)雜環(huán)境適應(yīng)力、精細(xì)手眼協(xié)調(diào)和即時(shí)物理反饋的精密體力勞動(dòng)領(lǐng)域（如頂尖外科手術(shù)），短期內(nèi)受AI自動(dòng)化替代的壓力相對(duì)較小，更可能走向深度的人機(jī)協(xié)作模式（如機(jī)器人輔助外科手術(shù)）。但值得關(guān)注的是，隨著機(jī)器人技術(shù)在感知精度、動(dòng)作控制和環(huán)境適應(yīng)能力上的持續(xù)突破，這些曾被視為人類專屬堡壘的領(lǐng)域，未來(lái)也可能逐步被更智能、更可靠的機(jī)器系統(tǒng)滲透。例如，在外科手術(shù)中，機(jī)器人手臂理論上可以達(dá)到遠(yuǎn)超人類生理極限的穩(wěn)定性和精確度。

人類與AI智能體將形成一種新型的協(xié)同關(guān)系——人類負(fù)責(zé)設(shè)定目標(biāo)、提供價(jià)值判斷和監(jiān)管，AI智能體負(fù)責(zé)高效執(zhí)行、信息整合和方案建議。這種協(xié)同要求企業(yè)在部署和管理智能體時(shí)，必須采用全新的思維框架。這意味著企業(yè)既要包容當(dāng)前技術(shù)存在的不確定性（如幻覺(jué)、輸出波動(dòng)），更需前瞻性地建立完善的AI治理框架，涵蓋倫理準(zhǔn)則、責(zé)任劃分、安全審計(jì)和持續(xù)評(píng)估機(jī)制。這樣才能真正邁入人機(jī)協(xié)同進(jìn)化、共同釋放潛能的新時(shí)代。

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