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    人工智能與變革管理專欄之一管理范式重構(gòu):從工業(yè)經(jīng)濟(jì)到數(shù)字經(jīng)濟(jì)

    2019-01-23 20:26:26上海對(duì)外經(jīng)貿(mào)大學(xué)人工智能與變革管理研究院院長(zhǎng)齊佳音
    中國(guó)科技產(chǎn)業(yè) 2019年10期
    關(guān)鍵詞:悖論生產(chǎn)率定義

    ◎ 上海對(duì)外經(jīng)貿(mào)大學(xué)人工智能與變革管理研究院院長(zhǎng) 齊佳音

    2017 年11 月,麻 省 理 工 大學(xué) 教 授 Brynjolfsson, 麻 省 理 工大學(xué)博士研究生Rock 以及芝加哥 大 學(xué) 教 授Syverson 在NBER(the National Bureau of Economic Research)發(fā)布了他們的工作論文“Artificial Intelligence and the modern productivity paradox: a clash of expectations and statistics ”(“人 工 智能和現(xiàn)代生產(chǎn)率悖論:期望和統(tǒng)計(jì)的落差”)。在這篇44 頁(yè)的工作論文中,作者分析了近幾年來(lái)人工智能技術(shù)取得的令人驚喜的進(jìn)展以及全球巨頭企業(yè)在人工智能戰(zhàn)略上的巨大投入,與此同時(shí),作者通過(guò)翔實(shí)的經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析表明,從2005 年到2016 年,美國(guó)的平均勞動(dòng)生產(chǎn)率增長(zhǎng)率(1.3%)甚至低于1995 到2004 年間該值的年均值(2.8%),這個(gè)發(fā)現(xiàn)也在OECD的其他28 個(gè)國(guó)家中存在同樣的趨勢(shì);從1990 年至今,居民收入的中位數(shù)一直停滯不前,非經(jīng)濟(jì)性的主觀幸福感如期望壽命在某些族群中還出現(xiàn)下降。致力于提升生產(chǎn)率的AI 技術(shù)似乎并沒(méi)有在實(shí)際中帶來(lái)生產(chǎn)率的提升,這個(gè)發(fā)現(xiàn)似乎支持了部分專家對(duì)于AI 的悲觀評(píng)價(jià),如Nordhaus 認(rèn)為技術(shù)驅(qū)動(dòng)發(fā)展在一系列的檢驗(yàn)中都被證明是失敗了(Nordhaus, 2015)。至此,AI 生產(chǎn)率悖論的現(xiàn)象引起全球關(guān)注。AI 生產(chǎn)率悖論將人們從對(duì)AI技術(shù)的樂(lè)觀狂熱中帶到了艱難變現(xiàn)的現(xiàn)實(shí)社會(huì)中。

    Brynjolfsson, Rock 和Syverson 在他們的AI 生產(chǎn)率悖論現(xiàn)象中,也剖析了造成這一現(xiàn)象的四個(gè)可能原因:其一是錯(cuò)誤的預(yù)期。對(duì)于人工智能應(yīng)用,技術(shù)派通常屬于樂(lè)觀派。人工智能技術(shù)不斷取得的進(jìn)展也讓公眾對(duì)其前景更加樂(lè)觀。但事實(shí)的情況是,多數(shù)顛覆性技術(shù)在得到普遍的商業(yè)應(yīng)用之前都有一段較長(zhǎng)時(shí)間的發(fā)展期,并不像早期預(yù)想的那么樂(lè)觀。其二是錯(cuò)誤的測(cè)量。和IT 生產(chǎn)率悖論中解釋是一致的,即AI 投入的回報(bào)和收益并未得到全面評(píng)價(jià)。其三是集中分布。人工智能應(yīng)用帶來(lái)的回報(bào)集中在行業(yè)中少數(shù)的企業(yè)中,而其他多數(shù)的企業(yè)將不得不面對(duì)少數(shù)企業(yè)領(lǐng)先之后帶來(lái)的混亂。第四是重構(gòu)滯后。通用目標(biāo)技 術(shù)(general purpose technologies,GPT)通常是帶來(lái)社會(huì)變革的技術(shù),不僅技術(shù)本身是顛覆性的,與技術(shù)相配套的其他方面也需要重構(gòu)。對(duì)于通用目標(biāo)的變革性技術(shù),從技術(shù)導(dǎo)入到效果發(fā)揮需要其他互補(bǔ)性創(chuàng)新同步到位才能發(fā)揮出技術(shù)的生產(chǎn)率。

    無(wú)論是早期的IT 生產(chǎn)率悖論還是現(xiàn)在的AI 生產(chǎn)率悖論,從組織層面來(lái)看,一方面是變革型的通用目標(biāo)技術(shù)的技術(shù)成熟度需要有較長(zhǎng)的時(shí)間來(lái)完成,另外一方面,與變革型技術(shù)相適應(yīng)的管理范式也需要較長(zhǎng)的時(shí)間才能完成重構(gòu)。只有當(dāng)技術(shù)的完善度與治理的完善度實(shí)現(xiàn)有效同步與協(xié)同,產(chǎn)業(yè)界才能看到AI 悖論終結(jié)的希望。

    人工智能不僅是技術(shù)領(lǐng)域的變革,更掀起了一場(chǎng)認(rèn)知革命,從而引發(fā)商業(yè)邏輯和商業(yè)模式的革命。在技術(shù)驅(qū)動(dòng)下,出現(xiàn)了多樣化和云端化的全新工作模式,機(jī)器人、自由工作者成為新型職業(yè)形態(tài),企業(yè)組織邊界被打破,工作任務(wù)和企業(yè)組織正在分離,平臺(tái)性和開(kāi)放性日益成為組織的主要特征。舊的基于有形物質(zhì)商品的生產(chǎn)方式及商務(wù)規(guī)則正在逐步退出歷史舞臺(tái),新的基于無(wú)形數(shù)字商品的生產(chǎn)方式及商務(wù)規(guī)則正在重塑商業(yè)世界。但是到目前,針對(duì)無(wú)形數(shù)字商品的經(jīng)濟(jì)學(xué)理論、商業(yè)邏輯、商務(wù)規(guī)則、商業(yè)實(shí)踐、監(jiān)管制度等還在發(fā)展的初期,尚沒(méi)有建立起適合的、可以讓新技術(shù)充分施展作用的充分環(huán)境。

    人工智能技術(shù)不僅是技術(shù),更引發(fā)管理范式變革。數(shù)字新技術(shù)所推動(dòng)的數(shù)字新經(jīng)濟(jì),不僅僅是通過(guò)“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化和數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化”改變了業(yè)務(wù)的邏輯,也通過(guò)改變業(yè)務(wù)邏輯,改變了管理邏輯!現(xiàn)代管理學(xué)的發(fā)展史是伴隨著工業(yè)革命,基于實(shí)體產(chǎn)品、標(biāo)準(zhǔn)化、流水線、大型組織而形成的如何有效激勵(lì)人的管理思想?yún)擦煮w系。但是,數(shù)字新經(jīng)濟(jì)時(shí)代,業(yè)務(wù)數(shù)字化使得數(shù)字化創(chuàng)意可以在物理實(shí)體產(chǎn)品之前率先完成數(shù)字產(chǎn)品成型,信息生產(chǎn)線變得比物理生產(chǎn)線更加重要和核心,先進(jìn)信息技術(shù)的賦能使得很少的人就可以完成過(guò)去需要大量人才能完成的工作;數(shù)字化業(yè)務(wù)使得組織決策主要在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下自動(dòng)完成,決策過(guò)程更加透明,更加高效。數(shù)字化業(yè)務(wù)過(guò)程使得組織更加扁平,管理層次大幅減少,管理幅度大大加寬。這種革命性的變化將導(dǎo)致未來(lái)的企業(yè)不需要特別大規(guī)模的人就可以調(diào)動(dòng)足夠的資源,完成組織功能。

    不難看到,數(shù)字新經(jīng)濟(jì)時(shí)代,管理學(xué)的重構(gòu)在實(shí)踐中已經(jīng)開(kāi)始。最大的出租車公司(Uber)沒(méi)有出租車,最大的民宿(AirBnb)沒(méi)有客房,最大的零售平臺(tái)阿里巴巴沒(méi)有貨物,增長(zhǎng)最快的電信公司(Skype)沒(méi)有基礎(chǔ)設(shè)施,最大的廣告公司(Google)是做搜索引擎,最大的獵頭公司(LinkedIn)是社交平臺(tái),全球最大的工程及礦山機(jī)械制造企業(yè)不再售賣重型設(shè)備,而通過(guò)設(shè)備租賃及服務(wù)來(lái)獲得更多盈利。數(shù)字新經(jīng)濟(jì)時(shí)代的管理正在發(fā)生巨變:

    管理對(duì)象的變化:管理價(jià)值系統(tǒng)中的協(xié)同參與者比管理組織合同員工更加重要。互聯(lián)網(wǎng)無(wú)所不在的連接形成了大規(guī)模的協(xié)調(diào)能力,造就了像AirBnB 和Uber 這樣的平臺(tái)企業(yè),本身并不擁有任何房間和出租車,企業(yè)正式員工也只有幾百人,卻能使得全球資源得到共享,使每個(gè)人都有可能成為其兼職的員工和顧客,因此,未來(lái)企業(yè)面臨的管理挑戰(zhàn)之一不是如何管理自己的合同員工,而是海量的通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行大規(guī)模協(xié)作的臨時(shí)工。我們經(jīng)典的管理教材,更加側(cè)重于組織正式員工的管理,如何對(duì)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)大規(guī)模協(xié)作的員工進(jìn)行管理的確是數(shù)字新經(jīng)濟(jì)時(shí)代面臨的新問(wèn)題。

    決策工具的變化:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的算法決策將不斷替代決策者喜好的主觀決策。管理的關(guān)鍵在于決策,算法在決策中起到越來(lái)越重要的作用。AI之父,諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)得主Herbert Simon 認(rèn)為,管理的核心在于決策。AI 正在使越來(lái)越多的決策自動(dòng)化,至少是決策的前導(dǎo)工序自動(dòng)化,留給人進(jìn)行最后的決策,比如電商購(gòu)物,AI對(duì)推薦產(chǎn)品進(jìn)行呈現(xiàn),人們看似具有決策權(quán),其實(shí)大量的底層決策,已經(jīng)由AI 完成了,這類似于心理學(xué)中的潛意識(shí),就像《象與騎象人》中所說(shuō)的,騎象人自認(rèn)為可以決定方向,其實(shí)可能是相反的。“象”是潛意識(shí)(80%),“騎象人”是顯意識(shí)(20%)。未來(lái)AI就是大象,人類就是騎象人。AI 正在成為我們新的潛意識(shí),在決策中起到越來(lái)越大的作用?;氐轿覀兘?jīng)典的管理學(xué),我們通常假定決策者是自主做出決策的,但是隨著算法影響或主導(dǎo)的決策越來(lái)越廣,是否西蒙所說(shuō)的有限理性決策會(huì)發(fā)生變化,理性決策或非理性決策將成為新的形態(tài)?

    管理思維的變化:“賦能”的思維比“管”的思維更加奏效。由于數(shù)字化技術(shù)的賦能,使得任何一個(gè)個(gè)人都可以相對(duì)低成本地獲得資源,并組織資源,協(xié)同完成價(jià)值創(chuàng)造過(guò)程。個(gè)人比歷史上任何時(shí)間都更加不依賴于組織,人與組織的長(zhǎng)期固定契約關(guān)系需求變?nèi)?,大型組織很難再以強(qiáng)勢(shì)者的地位來(lái)“管”員工,更何況更多大量的員工并不是組織的合同制員工,而是一種價(jià)值網(wǎng)絡(luò)上的協(xié)作型臨時(shí)員工。這種情況下,組織被重新定義,團(tuán)隊(duì)被重新定義,自上而下的“管”將被由數(shù)字技術(shù)所支撐的“賦能”所替代。哪個(gè)組織能給個(gè)人更多的賦能,讓個(gè)人獲得更大的成長(zhǎng),哪個(gè)組織才能獲得更好的業(yè)績(jī)。傳統(tǒng)的管理學(xué)是建立在牛頓力學(xué)邏輯之上的機(jī)械式思維,但賦能管理是要構(gòu)建在量子力學(xué)邏輯之上的個(gè)體能量激發(fā)思維,如何激活組織中的個(gè)體將比如何“管”住個(gè)體更加具有意義。

    這是一個(gè)重新定義的時(shí)代!需要重新定義產(chǎn)業(yè)、重新定義公司、重新定義團(tuán)隊(duì)、重新定義工作、重新定義管理、重新定義學(xué)習(xí),......。但是,這一重新定義的過(guò)程是在新舊兩種范式中的不同利益團(tuán)體中,經(jīng)過(guò)艱難的博弈,一點(diǎn)點(diǎn)取得進(jìn)展的。這一艱難的過(guò)程將注定AI 技術(shù)的生產(chǎn)率效果將同歷史上所有變革性技術(shù)發(fā)揮作用的路徑一樣: 在較長(zhǎng)時(shí)間存在生產(chǎn)率悖論現(xiàn)象!

    人工智能帶來(lái)的生產(chǎn)率的提升,需要將人工智能這一革命性的生產(chǎn)力與同樣革命性的生產(chǎn)關(guān)系有效耦合,才能讓整體社會(huì)系統(tǒng)看到生產(chǎn)率的大幅度提升和人類生活質(zhì)量的大幅度改善。先進(jìn)的AI 生產(chǎn)力技術(shù)與落后的生產(chǎn)關(guān)系之間的結(jié)合將導(dǎo)致AI 生產(chǎn)率悖論現(xiàn)象的長(zhǎng)期存在。目前,整體社會(huì)對(duì)于AI 技術(shù)的研發(fā)給予了極大的熱情和投入,但是人文社會(huì)科學(xué)并未從適應(yīng)人工智能技術(shù)的變革社會(huì)治理創(chuàng)新方面提出有突破性的理論成果,這將成為破解AI 生產(chǎn)率悖論現(xiàn)象的重要制約因素之一。

    從企業(yè)的人工智能應(yīng)用效果方面,建議企業(yè)在將人工智能引入企業(yè)運(yùn)營(yíng)過(guò)程之前,要充分考慮如何讓技術(shù)“賦能”員工,讓技術(shù)重新定義“員工”,讓技術(shù)重新定義“協(xié)作”,讓技術(shù)重新定義“流程”,讓技術(shù)重新定義“企業(yè)”,讓技術(shù)重新定義“客戶體驗(yàn)”,從而在整體層面實(shí)現(xiàn)企業(yè)的重生。

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