当机器人成了同事，你还能要求员工幸福感吗？
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作者：邢雷 华夏基石高级合伙人
孙波 华夏基石集团执行副总裁
来源：华夏基石《洞察》杂志
邢雷:人工智能终将影响组织的未来
我先给大家念几个诗句：
……
是小鸟的密语
他却能写出极美妙的世界
与其我是太阳的光熹
催老了人眼认为稀奇的事迹
……
艳丽的玫瑰和艺术的情绪
极美妙的新生
曾经在这世界
在那寂寞的寂寞的梦
听着怎么样？这些唯美、梦幻的诗句出自人工智能机器人微软小冰的诗集《阳光失了玻璃窗》。这个诗集据说是从上世纪20年代以后的1万多首里，让小冰学了几千遍后，写了一个诗集。有人曾经说，未来，诗歌艺术是人类抵抗人工智能最后的堡垒。我却怀疑，我这个热爱诗歌的人如果去写诗会不会有饭碗？
不过我也仔细看了微软小冰写的诗，基本上还是“梨花体”，唯美、华丽的词语和意象的堆砌。这说明至少到目前为止，在情感、想象、意识等方面，小冰还比较“机械化”，拼不过人类诗人。但将来会怎么样不知道。
AlphaGo和柯杰的大战，我也一直在关注。它和微软小冰写诗是两个领域的智能。AhphaGo下围棋是计算机最擅长的领域——逻辑和计算。在逻辑和计算方面，人工智能的潜能基本上是无限的，可以说人类不可能是它的对手。
AlphaGo下围棋和微软小冰写诗，这是两个事情，一个是机器最擅长的逻辑和计算领域，另外一个是在诗歌艺术，就是情感情绪表达的领域。这两个应该分开看待。我关心的是，如果说人工智能在情绪、情感领域也有所突破的话，那在人力资源领域提出的员工幸福感、心理疲劳、敬业度等问题，将来会不会都不存在了？因为智能机器人根本不会存在这些困扰。
计算机科学里有一个“图灵测试”，简单说就是让人跟一台机器隔着一堵墙，通过对话来判断对话的是人还是机器？能突破图灵测试的机器人基本就是人工智能机器人了。我觉得微软小冰已经通过“图灵测试”了，因为微软小冰诗集里的一些诗，之前以著名诗人的名义在很多论坛上、杂志上投稿，很多都发表了。
人工智能领域有弱人工智能和强人工智能。弱人工智能就是在一个专门的领域非常专长的机器人，比如说工业生线上的操作工作。强人工智能具备智商，会计划、会思考、会学习，会从经验当中提炼概念。比如说管理最重要的是从现象当中提炼概念的能力，如果将来人工智能可以做到这样了，那管理可能就不需要人了。
我看高盛做了一个网上理财软件，就是人工智能设备通过大数据给客户定制投资分析、投资策略方案。未来咨询公司的一些工作，尤其是数字营销领域，人工智能设备可能通过大数据，通过计算就可以做了。
对组织来说，以前组织的目标是绩效，是经济竞争能力，那将来如果机器人取代了人类，效率提升了以后，绩效可能就不再成为组织的目标了，组织追求的很多目标可能会发生改变。
孙波：分工仍是基础理论，但组织内容或将大变
凯文·凯利有本新书叫《必然》，当中他谈到未来的12个“必然”趋势。他是在解构未来，其实我们今天也是在解构组织。当我们解构一个东西的时候，我们自身有没有带着一个结构去解构它？这是很重要的。
如果我们要解构未来的组织，要不要带着分工理论？经典组织理论在讨论分工问题时，面对的是单一的“人”，所以分工表现为组织功能的划分。如果现在仍然在分工理论下想象未来组织，则需要二维的视角来考虑，一维是人与人工智能，另一维是承载功能，比如说未来人要承担什么样的工作，机器承担什么样的工作。可能未来组织里，人更多的是承担创意、艺术类的工作，机器可能会替代大多数重复性的知识性的工作等。这是带着一种理论结构去想象的未来的可能性。
还有一种可能性是，我们根本不带着结构去认识，而是丢掉既有的认知框架，用崭新的思维去认识一个新事物。我想这可能是截然不同的思维。
而我个人认为，无论是从过去的学科经验还是各方面来看，一定会有一个预设的结构去解构未来。我认为，分工理论对未来组织仍然适用，只不过，具体的内容会变化。比如我们再去考虑分工时，不仅仅考虑人与人之间、部门与部门之间的分工，我们可能要考虑人和机器人之间的分工。再往下想象的话，或许不是人和机器之间的分工，而可能会出一个新物种：机器的躯壳加上人的部分智商或以往只有人可具备的某项能力。
也就是说，分工理论对我们思考未来的组织来说还是有价值的，只不过，组织的定义会变，它可能不再是“人的集合体”，组织的内容也随之会发生巨变。比如凯文凯利谈到，“现在的汽车，人类用手的肌肉力量即可开动250马力，我们假设将250马力的车转换成250种思想，那么你开的就不是车，而是自动化的电脑。人类未来的目标，是将智力作为一种服务，可以像电力一样传输”。也就是说，未来，效率将不再是人，或者组织追求的目标，因为机器的效率可以无限大，反而是对效率要求不高的工作更适合人类，比如要求创造力的工作。创造本身就是不讲究效率的，不用考虑正确性，这才是人类适合去做的工作。同时，组织里的合作关系可能也转变了，人与人，人与机器如何更好地合作，不是支配和被支配，也不是对抗，而是聪明的合作。
未来人类可能只适合，或者说更适合做创造性的工作，就像我们今天试图做的一样。当过去的理论不能解释新事物时，我们就需要创新，重新构建一个认知模型。