本刊记者 孙冰

以人工智能为代表的新一轮科技革命和产业变革，正在以加速突破之势催生新的生产方式、生活方式、学习方式、工作方式……尤其是当AI从“陪人聊天”的大模型进化到“替人干活”的智能体，“AI员工”开始大量“上岗”，企业管理模式和组织形态也正在发生着深刻改变。

《实施就业优先战略“十五五”规划》提出，“探索人机协同的新型工作形态”。近日，本刊记者就此专访了清华大学经济管理学院教授、清华大学技术创新研究中心主任陈劲，谈身处“碳基共生”AI浪潮中的企业与个人，应该如何应对新挑战、找到新机遇。

《中国经济周刊》：目前，AI对企业管理和组织形态所带来的新变化和新趋势，有哪些特别值得关注？

陈劲：AI对企业管理最根本的改变是管理对象发生了质的变化。过去我们管理的主要是人和流程，现在管理对象中出现了“数字人”和“Agent”，它们既是管理工具，也成了管理对象，这是组织管理从未面对过的局面。

我认为，值得关注的新趋势主要有三个方面：一是企业决策正在从经验判断向算法辅助转移，AI能够通过知识重组与溯因推理压缩试错周期，这对企业的前瞻布局是有价值的。

二是算法权力正在形成新的控制结构，算法不再只是工具，它正在成为配置资源、分配机会、决定奖惩的权力载体。

三是算法监督正在把劳动变为可量化的数据单元，速度、产量、准确率等指标被用来衡量人的表现。

国外已有大量案例值得警惕。亚马逊的仓储系统通过算法监控员工效率并自动发出解雇指令；优步的算法派单机制被多个欧洲国家的法院认定为构成事实上的雇主控制；一些平台企业用算法对劳动者进行实时评分和自动奖惩，劳动者几乎没有任何申诉和解释的空间。

这些案例说明，当算法权力缺乏制衡时，它就会从效率工具“异化”为控制工具。这种趋势一旦失控，管理就会从“激发人”退化为“计算人”。

我们的平台经济规模全球最大，算法管理的渗透深度和覆盖广度远超欧美。目前，算法用工管理尚未充分融入现行劳动法的调整机制，劳动法机理与新业态用工之间的不适配集中体现为内容审查难、程序核准难、责任划分难等方面。

陈劲教授新书《创新者精神》  电子工业出版社|供图

《中国经济周刊》：当“AI员工”大量上岗，管理会被“重写”吗？企业应该如何变化和应对？

陈劲：传统管理学建立在“管理者—被管理者”的二元结构之上。AI正在让管理的对象、边界和内涵发生根本性变化。管理学确实需要一次根本性的重写，但不是推翻，而是扩展。

我要强调的是，在AI时代，使命驱动、意义导向、人文关怀更重要。管理需要从“效率导向”转向“意义导向”，要强调人文精神的回归，以及科技与人性相统一的哲学思考。

从政策的角度看，需要加快制度供给。目前中国的AI治理思路是“两手抓”：一手抓法治环境建设，规范生成式人工智能服务，明确数据使用需经用户同意；一手抓公众教育，提升全社会对AI技术风险的认识。

需要进一步细化到组织管理层面，比如明确算法管理中的知情权、解释权和人工监督义务；建立算法影响评估制度；推动行业形成AI管理的伦理准则；鼓励企业探索“以人为中心”的管理创新。

政策引导的目标不是限制技术发展，而是让技术发展服务于人的全面发展。当Agent承担了大量执行性工作之后，人的价值恰恰在于创造力、判断力和意义感。

随着人机协同团队成为常态，算法管理从隐性走向显性，平台化组织加速形成，会有越来越多的企业开始探索“赋能型”而非“控制型”的管理模式。

《中国经济周刊》：“探索人机协同的新型工作形态”应该遵循怎样的原则？近期，出现了个别企业将人机协同等同于“AI监工”“炼化蒸馏”员工等，引发了大众关注和讨论，您如何看？

陈劲：人机协同能力正在成为人工智能时代企业竞争优势的新来源，企业能不能把Agent用好，取决于能不能设计出合理的人机分工和协同机制，构建就业友好型人工智能升级路径。

技术本身没有善恶，但技术的应用方式有善恶，关键在于我们如何设定算法的目标和边界。需要警惕的是，不要因为追求效率而把组织变成一个完全由算法驱动的“黑箱系统”，组织仍然需要有人的判断、人的温度和人的创造力。

传统劳动关系中，企业购买的是员工的劳动时间。现在通过“炼化蒸馏”，企业试图占有的是员工的思维方式、沟通风格和决策模式，而这些本属于个人长期积累的人格化特征。劳动者出让的是特定时间和范围内的劳动给付行为，而不是其自然人的人格权益本身。

当企业运用AI对员工的工作数据进行深度学习和模式提取，生成可无限使用、永久存续的数字分身时，实质上是模糊了职务成果与个人权益之间的法律边界。

平衡点不能只靠企业自觉，必须靠制度约束和司法判例。这两方面，我们都已经有很好的开始。以后，可能还需要在劳动合同法中明确数字分身的用途、期限和权限约定规则。

AI时代需要警惕将人变成系统的附庸。管理的底线是守护劳动者尊严，而不是以“最优效率”之名无限压缩人的自主空间。

“人机协同能力正在成为人工智能时代企业竞争优势的新来源，企业能不能把Agent用好，取决于能不能设计出合理的人机分工和协同机制，构建就业友好型人工智能升级路径。”