AI 技术很强大,但这3件事只有你能做

作者：Jared Spataro，

微软公司首席营销官，AI at Work

最近，媒体上出现了大量关于 AI 技术的悲观叙事。例如某科技企业 CEO 等人公开表态，将 AI 技术描绘成一种存在性威胁，仿佛它注定会带来失控的失业潮、社会动荡，以及财富与权力的高度集中。部分报道显然是为了抓眼球，但更多的，是对 AI 技术时代真实走向的不确定与焦虑。技术正在飞速进化，这一事实本身就值得我们认真对待。对某些组织和岗位而言，AI 技术已经在改变日常工作的面貌；而在另一些地方，它受到政策约束、被限定在特定场景，甚至根本不在优先议程上。所以，我们每个人经历的 AI 技术现实，其实并不相同。

正视风险是必要的，但保持清醒同样重要。AI 技术拥有巨大的潜力，可以真正改善我们的生活；但它也带来了一些问题，需要我们主动做出选择，而不是被动等待结果。类似的故事我们并不陌生，社交媒体的崛起就是前车之鉴。当年平台迅速普及，激励机制围绕增长和流量被不断优化，等到人们意识到它带来了心理健康问题、信任的瓦解与虚假信息泛滥等人与人之间的工作与沟通方式时，一切都已覆水难收。商业模式和行业规范，早在更深层的影响被充分认知之前，就已经固化成型。

与此同时，我们也要警惕过度自信的断言。这项技术仍处于非常早期的阶段，尽管 AI 技术可能正在推动一场深远的变革，但没有人能从当下的位置，完整地勾勒出它的长期影响。无论来自哪个方向，任何关于“确定性”的宣称，都超出了现有证据的支撑范围。但有一件事是确定的：现在正是发挥人的能动性的时刻。我们每个人，都需要直面那些将定义我们与AI共同未来的抉择。

对抗，

还是顺从？

让恐惧缩窄对话，是一件太容易的事。当不确定性上升，人们本能地陷入“战斗或逃跑”的模式。但在刺激与行动之间，我们始终有选择的空间。这包括我们怎么思考，也包括在组织里，工作如何被设计、被评估、被激励。这种能动性并不只属于创始人、CEO 或 AI 技术研究者。每一位员工，都在日常的点滴中，做着关于如何使用 AI 技术的决策。领导者或许能在更大规模上重新设计流程，但个人同样可以实时地重塑自己的工作方式。正是这些大大小小的决策叠加在一起，共同决定了工作的演化走向。

如果一个人现在能完成过去需要多人协作才能完成的工作，这确实引发了合理的经济问题，也意味着同等人数的团队，能够创造出更多的价值。但接下来会发生什么，并非命中注定。它取决于领导者如何整合 AI 技术，以及每个人如何选择使用它。

这一切都不是单纯的“发生在我们身上”的。它正是通过每个人每天关于 AI 技术如何被采用、被部署的决策，一点一点展开的。

权力越集中，

越不能放弃决策

少数几家公司训练和运营着最大的基础模型，在 AI 生态系统的顶端握有高度集中的权力。这一现实确实抬高了赌注，但它并不决定 AI 技术如何在每一家企业内部重塑工作。各个组织的领导者，仍然在决定这些工具如何被部署、哪些环节被自动化、哪些决策保留人类判断，以及愿意接受哪些权衡。

当然，能动性的分配并不均等。领导层承担着更重的责任，因为他们掌控政策与系统，设定激励机制，定义何为"优秀"，而无论底层使用的是哪种模型。

AI 技术的影响力，

在哪里被真正定义

模型的能力，由少数几家公司决定。但技术如何重塑工作，则由 AI 技术在组织中扩散的过程里，人们一个个具体的决策来决定。

扩展，

从来都是一种选择

能动性不只存在于政策层面，它更体现在人们如何诠释自己的角色，以及领导者如何回应这种演变。

我们团队的数据科学家亚历克斯·法拉奇（Alex Farach），就是一个很好的例子。从职责描述来看，我们雇用他是为了处理数据、生成报告。随着 AI 技术系统逐渐承担起越来越多的机械性综合工作，他的角色本可以慢慢收窄为“监督产出”，但他没有。

亚历克斯很清楚，雇用他并不只是为了完成那些具体任务，而是回答一个关键问题：洞察与判断，究竟该如何定义数据的价值。他开始指挥 AI 技术系统更快地发现规律、验证假设，实际上为自己构建起了一支智能体团队，不断拓展着自己的职责边界，也加深了自己的影响力。亚历克斯没有任何直接下属，但他已经是一位极具成效的管理者。

这一转变并非由模型决定，而是亚历克斯如何选择使用技术的结果，以及我们如何选择看待这种贡献的结果。

在组织里，能动性很少以正式宣言的形式出现，它藏在一个个小的、反复发生的日常决策中。AI 技术不会自动提升一个人的判断力，也不会让人变得更有好奇心。它能放大的，是系统中本就存在的激励机制。如果速度被优先，速度就会被放大；如果数量被衡量，数量就会被放大。这些选择，归根结底是管理层的选择，领导者有能动性来决定什么才是真正重要的。

久而久之，这些标准会渗透进组织的方方面面：从招聘与晋升，到判断力如何在工作中显现，再到组织最终选择珍视什么。

当代领导力，

要求看得更远

这个时代的领导力，要求我们超越眼前的生产力提升，去思考自动化究竟在如何重塑整个组织。关于 AI 技术的决策，影响的不只是产出，还有职业成长的路径，以及最终谁来承担决策责任。

组织本已在管理授权机制与分层问责体系，AI 技术并不消除这些责任，而是让它们变得更加紧迫。随着 AI 技术重塑工作的方式，领导者有责任确保这个过程是经过深思熟虑的，而非任其自然漂流。

这个层面的能动性，意味着主动设计 AI 技术运作的土壤与条件：领导者决定角色是向着更深的判断演进，还是收窄为简单的监督；决定绩效如何评估，在 AI 技术深度介入时问责如何维系，以及初级员工如何培养出组织未来依赖的核心能力。

如果这些决策被审慎地做出，AI 技术将强化组织构建能力的方式。但如果任由这些决策在无意识中发生，效率或许会提升，但判断力却不会随之增长。练习决策的人会越来越少，问责的链条会越来越难以追溯。久而久之，组织可能在执行上变得更快，却在方向上变得更脆弱。

AI 技术很强大。但它无法替代你做选择、定标准、建制度——这些，始终掌握在你手中。那么，你会如何运用这种能动性，去塑造属于你的未来？

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