朱翰墨 杨 忠 丁 雪
内容提要 人工智能的兴起对组织管理提出了新的要求,人工智能时代的组织管理面临着以不确定性、赋能性、生成性为主要特征的新情境。组织管理实践迫切需要能够适应人工智能时代要求的新的管理方法,而新的管理方法应在对具有旺盛生命力的经典管理思想进行回溯与反思的过程中产生。作为经验主义管理学派的重要代表,德鲁克的管理思想具有鲜明的人本性、整体性、过程性等理论特质,在人工智能时代仍表现出一定的活力与适应性,对组织管理实践有重要的指导意义。面向人工智能时代的组织管理,应通过规范伦理制度、调整组织架构、建立人才智库,在制度、组织、人才等维度进行系统变革与创新。
人工智能被视为第四次工业革命的加速器,给组织管理带来了新的机遇和挑战。人工智能的应用,引发了企业生产、服务与管理的创新变革,人工智能自动化技术提高了劳动生产率,但也对组织流程及管理标准等组织管理工作提出了新的要求①。尽管人工智能在金融、教育、医疗等多个领域迅速发展,但现有研究对于人工智能时代如何开展组织管理的探讨尚不充分。特别是,在人工智能时代,传统的管理思想理论是否依然适用,组织管理的实践工作又该走向何方,亟需深入探讨。
作为经验主义管理学派的代表,德鲁克管理思想有着从实践中萃取理论精华的鲜明特质,并以其深邃的洞见、博大的体系以及鲜明的人本主义特质,在管理学领域有重要的影响力。本文拟在分析人工智能时代组织管理的新情境特征的基础上,探讨德鲁克管理思想的理论特质及其在人工智能时代的适应性,进而讨论人工智能时代组织管理实践变革创新的维度方向,以期为人工智能时代的组织管理工作提供一定启示。
“人工智能”的概念在1956年被首次提出,历经半个多世纪的发展,伴随着互联网技术的日趋成熟,人工智能开始从理论走向应用。互联网、云计算、大数据的蓬勃发展,使得人工智能迎来爆发式增长,人工智能迅速从一个技术热词,变为一个重新定义这个时代的关键词。然而究竟什么是人工智能?人工智能时代组织管理又面临哪些新的情境?只有厘清这些问题才能更好地理解人工智能这一新的时代背景下的组织管理问题,更好地应对新的挑战,抓住时代赋予的新机遇。
人工智能是一个多学科交叉的概念,是一门关于如何让计算机像人类一样从事知识获取、使用与表述的科学。②人工智能的基础工具是计算机,目的是提升人类大脑能力,进而克服由于生物本性、结构以及功能等而产生的局限性。随着人工智能技术在生活和工作中的普及,组织管理面临的新情境主要是人工智能应用场景不同产生的不确定性、人工智能信息高效处理的赋能性以及人工智能技术的生成性。
人工智能时代的不确定性主要体现在其未来发展方向的不确定。乐观主义者认为,人工智能可以给社会带来美好前景,创造更大的价值;而悲观主义者则认为,人工智能犹如一个“潘多拉盒子”,人类完全无法预测人工智能会走向何方。
人工智能的价值主要体现在社会生产效率的提升以及人力资本的释放。由于人工智能工作时长更长、受情绪干扰更少,使得其工作效率远高于人类。在某些重复或繁重的工作岗位中,智能机器已经取代了人类。例如,自动分拣机代替了繁复易出错的人工分拣,VTM远程柜员机等银行智能设备在一定程度上减轻了银行柜员的工作负担。由于智能机器对工作环境的需求较低,使得人工智能在一些危险、有毒的特殊环境中也有用武之地。例如,水下搜救机器人在消防救援工作中的应用;新冠疫情期间,机器人在隔离区的无接触配送,在医院的消毒、问诊、巡检等。
然而,人工智能也存在一定的风险。尽管目前人工智能出色的逻辑能力与抽象能力还是人类赋予的,但是,人们担心随着人工智能的不断迭代,未来会出现拥有自主逻辑思维且与人类逻辑相悖的超级人工智能。那么,当人工智能的逻辑与人类逻辑相悖时,我们又该如何处理?一旦人工智能可以通过自我学习而进化到自我设置与自我指令时,人类是否还能够掌控它?③人工智能的潜在风险不仅来源于未来发展的不确定性,还来源于人工智能技术应用的不可控性。例如,在2019年出现的换脸软件ZAO,就是一个人工智能被滥用的典型案例。用户向ZAO上传一张正面照片,通过人工智能技术可以替换原有影视作品中的人物,并且上传的照片可以被平台免费、终身使用。ZAO这款App引发了无数争论,争论的焦点在于用户照片及个人信息的非法使用、换脸技术对人脸识别的风险冲击。此外,在其他领域,伴随人工智能出现的数字化、智能化技术还存在军事滥用、网络诈骗、隐私暴露等风险。
人工智能时代的赋能性主要表现为技术赋能与信息赋能两个方面,为组织管理工作的开展提供了便利以及新的视角。
人工智能技术通过会聚技术来模拟、延伸、拓展人类大脑的工作原理,以计算机为工具赋予机器思考的能力。随着人工智能技术的日趋成熟,智能机器不再局限于根据人类输入算法而被动接收知识,而是开始拥有自主学习知识的能力,因而可以承担一部分重复性的工作,在一定程度上释放了人类生产力。由于智能机器对环境及资源的需求不高,工作时长更长,在一定程度上对人力资本有替代作用,因而可以赋能组织的日常工作④,提高组织工作效率。例如,VTM远程柜员机、智能机器人等。
在人工智能时代,海量数据通过互联网、大数据及云计算的实时处理,使得信息在组织内部的充分及时传递与共享成为现实。⑤特别是随着物联网、移动互联网等信息技术的广泛应用,人工智能可通过为个体之间的连接提供基础工具赋能人际互动,进而提升人际互动的效率。⑥例如,依托自动调参、模型更新、算法优先等技术将数据信息汇聚到云端,组织内个体可以随时随地登录云端调取所需的数据信息,掌握即时动态。
人工智能时代的生成性,一方面体现在知识融合生成新的知识,另一方面体现在产业融合生成新的机会。知识的融合源于人工智能的本质,人工智能本身就产生于多学科的交叉融合;而产业的融合源于人工智能的技术基础以及连接效应,人工智能将个体、团队乃至组织纳入一个聚合性网络中,实现信息在网络中的快速流动与使用。
人工智能的诞生本身就涉及认知科学、神经生理学、计算机科学、心理学、控制论、数学、信息论等多个学科领域。伴随着知识在不同学科领域的渗透、交叉与融合,知识边界变得更为模糊。人工智能可以兼容不同感知通道、不同语言以及不同学科的信息,将不同来源的信息转化为统一的语义表达⑦,有利于以信息为载体的知识的快速融合⑧。人工智能为组织的知识管理提供了新的契机,能促进不同知识基于数字化平台的转译、整合与再创新。
人工智能通过促进不同行动主体之间的接触与连接,加速了社会网络的聚合。人工智能拓展了组织的连接网络,可实现信息在组织网络间的高效传播、共享与使用,促进不同产业之间的交流融合。此外,作为一项通用技术,人工智能具有与基础设施一样的外溢性特点。人工智能可以被用于生物医药、服务、公共安全等多个领域。党的十九大报告强调推动人工智能与实体经济的深度融合,使“人工智能+”上升为国家战略。无论是在传统产业还是新兴产业,人工智能为不同产业的组织提供了新的创新机会。
在迈向后现代世界的道路上,德鲁克在管理学领域为我们留下了极其重要的思想路标。德鲁克在其60余年的探索管理奥秘的研究生涯中,撰写了30余部广为人知的传世之作以及200余篇匠心独具的学术论文,在其纷繁丰富的面貌下,大致可以归纳出社会生态、组织管理以及创新研究三个有机联系的重要领域:社会生态聚焦人性关怀、社会愿景和趋势洞察三个方面⑨,关注人性和人类存在意义的根本问题;组织管理聚焦战略管理与目标管理两个方面,关注组织宗旨的确立以及高层管理结构和工作的设计⑩;创新研究聚焦创新定义、创新实践和创新精神三个方面,强调人才、目标、流程、组织结构等多方因素的整合。
时至今日,德鲁克管理思想仍具有重要的实践价值,其在社会生态、组织管理与创新研究方面的深入探索以及背后的人本性、整体性和过程性的哲学主张,对认识以及应对人工智能时代的组织管理问题仍有重要的现实指导意义,能够帮助组织管理实践与时俱进,在人工智能这个新的时代背景下仍具有一定的活力与适应性。
1.人本性:注重人的主观能动性
德鲁克以人本主义为线索在社会生态、组织管理、创新创业等领域构建了一系列环环相扣、有机关联的管理思想体系,回应了人与人如何通过组织有效率地承担社会功能,实现自身价值;人如何认识和感知外部环境,如何分析和研判发展趋势以及如何基于有效运转的组织和对机会的正确把握,创造性地提升产品和服务的生产能力,为人类创造更多的价值。
人本性为人们思考人工智能时代人的价值指明了方向。尽管悲观主义者认为,人工智能会替代人类进行工作与思考,降低人的价值。但是,人工智能不过是对传统生产方式的改变与重塑,人的主观能动性在这个时代仍然发挥着重要作用。人工智能作为一种生产要素拓展性技术,对劳动力进行了部分替代,一定程度上提高了劳动生产效率。但是,在一些复杂的难以自动化、规模化、集成化的工作中,人的价值仍然无法被替代。人工智能促进了劳动力需求的结构性调整,而并未降低经济社会对劳动力的总体需求。在人工智能时代,组织管理者应继续坚持人本原则:在创造性、自主性的工作中注重人的劳动生产价值;在自动化、规模化的工作中注重化解组织成员对人工智能技术的敌视,提升组织成员适应人工智能技术的主观能动性。
2.整体性:认识事物需把握整体
德鲁克强调的整体性是一种逻辑的整体,既反对将整体视作各部分之和,也反对由各部分决定整体。以往一种着眼于因果性的机械观念认为,只有确认和知晓部分才能把握整体。德鲁克对人的分析综合了人以及人所处的情境,从个体内部变通地理解人性的复杂性,同时还从外部灵活应对多元的管理情境,进而形成整体性认知。人性在不同个体上存在差异,并且经历不同的外部情境塑造,也会使人向不同方向和层次发展。
整体性不仅有利于组织管理者更好管理人,还有利于其更好认识人工智能。不同群体对人工智能的态度不一:乐观主义者认为,人工智能提高了劳动生产效率,可以给社会创造更大的价值;而悲观主义者则认为,人工智能潜在的伦理风险以及场景应用不当风险,可能给社会带来无序与混乱。因而,组织管理者应该正视人工智能的双刃剑效应,从人工智能应用的具体情境出发,对人工智能进行整体性分析认识,一方面,强化人工智能在快速信息流通、高效劳动生产等方面的优点;另一方面,克服人工智能因海量信息导致的信息过载、信息扭曲等方面的缺点,留意人工智能潜在的道德伦理、法律法规等方面的风险。
3.过程性:面向未来的发展变化
德鲁克倡导一种过程性的认知哲学,认为社会处在发展的过程之中,只有增长、变化和发展是常态和真实的,缺乏变化和发展就会衰败和死亡。只有着眼于发展的过程,研究潜在的风险、不确定性和持续性,才能创造出符合个体和社会发展要求的动态新秩序。德鲁克认为有生命力的管理理论应当因时而新,他在工业社会到来、企业组织崛起的背景下探讨了“经济人的终结”和“工业人的未来”,又在知识经济发展的背景下提出了“后资本主义社会”的管理挑战和对策,并在国际化和信息化不断发展深化的背景下及时发展和修正了自身的管理理论体系。
德鲁克面向未来发展变化的过程性哲学理念,有助于组织管理者在人工智能时代进行生产、服务、管理工作的创新。与蒸汽、电力以及信息技术类似,人工智能作为一种具有外溢性特征的通用性技术,对经济社会的方方面面均有一定的影响。人工智能为组织的创新发展提供了新的机遇,组织管理者应该着眼于组织管理工作的发展过程,一方面,面向未来看得见的趋势,基于人工智能这一通用性技术对组织的生产流程、产品技术等进行改进创新;另一方面,不断反思组织管理的现有问题,顺应人工智能的特点,对组织的管理策略、管理体系、管理方法进行适时修正、改进与创新。
人工智能作为21世纪影响人类社会发展的重要技术形态,为组织发展提供了新技术、新机会,但同时也使组织管理实践发生了巨大转变。人工智能时代看似是一个智能喧宾夺主而人的主体性被淹没的时代,实际上是智能为人的主体性彰显提供了更大可能性的时代。人工智能为组织管理提供了技术工具,而组织管理的流程、方法、制度的创新还依赖于人的主体性发挥作用。结合人工智能时代组织管理的新情境,对组织管理实践进行前瞻性分析,有助于深化组织管理者对这一新时代背景下组织管理工作的未来发展趋势、改进与创新方向的认识,为人工智能时代的组织管理提供一定的实践启示。
人工智能的潜在风险在于人工智能技术应用的不可控性,而这种不可控性主要来源于技术理性与工具理性的泛滥。所谓工具理性是指理性的技术化与形式化问题,与工具理性相对的是价值理性。德鲁克在其关于社会生态的论述中强调了价值理性以及关注人类生存意义对于社会生态健康发展的重要性。降低或解决人工智能潜在风险的核心,在于坚持将谋求人类共同福祉作为发展人工智能的目标理念,而这一目标理念的实现取决于如何科学把握工具理性与价值理性之间的关系。人工智能的健康发展,需要在已有的工具理性中嵌入价值理性,依托价值理性建立人工智能的规范约束。近年来,政产学界已在依托价值理性发展人工智能方面达成共识,强调并关注人工智能研究与发展过程中的伦理规范问题。
在组织层面使用人工智能的过程中,伦理规范问题同等重要。组织应建立保障人工智能有序发展的规章制度,避免人工智能技术在组织内部的滥用。尽管人工智能为组织提供了及时动态的数据,但数据的使用范围也应仅限于具体的工作内容,避免利用人工智能随意获取与组织成员工作无关的个人隐私信息。对于较为简单且重复的工作,避免借由大数据计算的结果规定工作完成的时间,并根据按时完成与否进行奖惩。这种行为的本质是基于算法的剥削,忽略了人作为一个复杂人、社会人的人性及需求。此外,为了更好地支撑人工智能相关制度规范的建立与施行,组织还应关注成员的价值观管理,树立正确合规、以人为本的价值观念,切实保障人工智能的价值理性。
组织受益于人工智能、大数据赋予的实时、动态、高效,却又湮没于海量的数据中,难以从复杂混沌的局部窥探全貌。海量数据信息增加了人类大脑认知处理的负荷,要在屏蔽无效信息干扰的同时,筛选出有价值的信息往往需要更长的时间及更多的精力。对于目前普遍采用的科层制组织架构而言,从海量信息中逐层筛选传递信息,还会产生信息延迟、信息选择偏差以及信息失真等问题,使得信息复杂性问题更为凸显。
在人工智能时代,组织需顺应新的管理情境,对组织架构进行相应的更新调整。例如,缩减组织层级以确保信息的真实、快速流动,设立新的人工智能部门或者更新原有提供互联网支持部门的工作责任与工作内容等。通过优化组织架构,使得信息能够更好地赋能组织内部的人际互动管理,通过数字化、智能化机器使得个体之间的连接更为及时紧密。在人工智能支持下信息的充分、及时流动,有利于解决员工之间、上下级之间的信息不对称问题,提升组织成员之间的信任水平,增强组织的整体凝聚力。此外,优化组织架构还有利于从组织的愿景与使命出发,统筹协调不同层次主体的目标,为组织的目标管理充分赋能。
德鲁克认为,创新是人立足当下、面向未来,主动认识和改造客观世界和人类社会的过程。对组织创新而言,需要人来发现、筛选并利用人工智能提供的技术和信息,实现对产品或服务的改进,进而创造新的价值。然而,人工智能的多学科交叉融合的特点,使得传统意义上的人才难以很好地运用和掌握该技术。在新时代背景下,组织需要更多掌握多学科知识的复合型人才,这就要求组织从内部关注复合型人才的培养工作,例如,加强组织内不同业务部门之间的交流与轮岗。此外,在人工智能时代把握创新机会还需要组织优化人才资源配置,依托人工智能的大数据优势建立人才智库,强化对组织内人才的管理以及组织外人才的储备。组织内人才管理主要包括组织内人才潜力识别、组织内人才流动管理、组织内人才离职预判等功能模块;而组织外人才储备主要包括组织外人才分类、组织外潜在人才识别、组织外人才离职追踪等功能模块。强化组织内外部的人才资源管理,有助于更好地应对行业技术环境的动态变化以及业务结构的多元创新。
①唐波、李志:《人工智能对人力资源的替代影响研究》,《重庆大学学报》(社会科学版)2020年5月27日网络首发。
②Nilsson, N.J.,ArtificialIntelligence:ANewSynthesis, Morgan Kaufmann Publishers, 1998, pp. 373~404.
③唐代兴:《基因工程和人工智能:人类向后人类演进的不可逆风险与危机》,《江海学刊》2020年第3期。
④王砚羽、苏欣、谢伟:《商业模式采纳与融合:“人工智能+”赋能下的零售企业多案例研究》,《管理评论》2019年第7期。
⑤徐鹏、徐向艺:《人工智能时代企业管理变革的逻辑与分析框架》,《管理世界》2020年第1期。
⑥李晓华、曾昭睿:《前沿技术创新与新兴产业演进规律探析——以人工智能为例》,《财经问题研究》2019年第12期。
⑦张志华、季凯、赵波:《人工智能促进公共卫生安全风险治理:何以可能,何以可为——以新冠肺炎重大疫情为例》,《江海学刊》2020年第3期。
⑧高山行、刘嘉慧:《人工智能对企业管理理论的冲击及应对》,《科学学研究》2018年第11期。
⑨Drucker, P. F.,TheEcologicalVision, Transaction Publishers, 2011.
⑩Drucker, P. F.,InnovationandEntrepreneurship:PracticeandPrinciples, Routledge, 2015.