AI时代，企业管理的“安全隐患”

　　随着全球科技水平的不断提高，“第四次工业革命”正席卷着各行各业，数字化浪潮推动着传统行业转型、新旧动能转换。零售、教育、旅游等行业纷纷抓住新机遇，打好“翻身仗”，而新能源、生物医药、高端制造为代表的新产业集群也在加速布局中，逐步开拓出了更广阔的经济发展空间。另据胡润研究院发布的《2023全球独角兽榜》显示，仅2022年就诞生508家独角兽企业，而过去一年里全球表现最好的独角兽之一OpenAI价值就增长了7倍，达到1380亿元人民币，全球排名从第272位飙升至第17位。基于此，智能制造工程师、提示词工程师等与新兴技术相关的新职业陆续出现在大众视野中。

　　新变化衍生新焦虑。在数字化技术与实体经济深度融合的过程中，越来越多的职场人有机会接触到前沿的技术，而这些技术也在不同程度地冲击着大家已经烂熟于心的工作模式。职场人的迷茫和不安也由此产生，诸如“是否转行”“AI焦虑”“要失业了”等声音甚嚣尘上。作为企业管理者来说，应该关注到员工的“安全感”下降，以及随之而来的“安全隐患”：员工因为不确定行业和所在企业是否有发展前景，不确定自己是不是“社会未来需要的人才”，于是丧失工作的动力，效率下降；因为见识过科技手段的“优秀”，从而陷入深深的自我怀疑与否定，丧失价值感与斗志；抑或因为过分依赖新技术，影响主观能动性的发挥，导致团队创新停滞等等。

　　客观认识变化带来的“新生”可能

　　凡事都有两面性。我们应该客观地看待AI等数字化技术带来的新变化，做好应对准备，在此基础上去发现更多“可能性”。

　　研究发现，不同类型的工作受人工智能的影响不同。根据北京大学国家发展研究院与智联招聘联合发布的《ChatGPT如何影响我们的工作？——AI大模型对我国劳动力市场潜在影响研究》(以下简称“报告”)显示，按照课题组构建的“基于工作任务的大语言模型影响指数”(Work Activity-based LLM Exposure Index)，销售业务、财务/审计/税务、软件/互联网开发/系统集成、行政/后勤/文秘和客服等职业的影响指数最高，目前已开始陆续被受冲击。而影响指数最低的20个职业包括社区/居民/家政服务、技工/操作工、烹饪/料理/食品研发、交通运输服务、物流/仓储、医院/医疗/护理等。也就是说，不同职业受AI影响的程度不同，白领工作和知识型工作更容易遭大语言模型替代。此外， 针对岗位招聘数据中最常出现的16个职业，课题组根据每个职业在2018-2023年间工作任务的究竟内容，描绘了其基于工作任务的大语言模型影响指数(Work Activity-based LLM Exposure Index)的变化趋势(见下图)。结果表明，近五年来，大部分职业的影响指数基本保持不变。这说明，各种职业在对工作任务的要求方面尚未出现明显的、针对人工智能技术的更新。

　　报告的发现提醒我们，粗暴的谈“替代”是不负责任的，企业和职场人都要根据工作岗位、工作内容的究竟情况去做调整和应对。在由网易财经、北京大学国家发展研究院和智联招聘联合举办的“C位观察——AI大模型发展趋势圆桌对话”中，北大国发院经济学教授、北大博雅青年学者、北大中国公共财政研究中心主任李力行指出，对职场人来说，要注意到劳动力市场正在发生的变革，所以对自己的职业规划应该有多样化的准备。其中就应该充分利用生成式人工智能提升自己的工作效率，甚至发掘很多创新创业的机会，这可能是解决35岁危机，甚至是解决我国就业问题必须注意的一点。而北大国发院金融学助理教授胡佳胤也明确表示，鼓励学生先写一版作业，然后让生成式人工智能优化，最后基于润色后的版本进行再创新。她认为，这会更贴近未来我们和生成式人工智能共存、互补时代的一个需求。

　　也就是说，做足准备才能有效应对。

　　企业管理者、员工应该思考如何更好地利用人工智能改变工作方式，一旦实现1+1＞2的效果自然就会避免“遭替代”的恐慌。在中国科学技术大学今年1月获批成立的精准智能化学重点实验室里，灵活的机器人“小来”可以在几个操作台间穿梭，根据实验员的指令进行试剂配制。更值得一提的是，在高熵催化剂等实验中，“小来”可以从55万种可能的金属配比中找出最优解，将传统“试错法”实验所需的1400年科研周期缩短为5周。这不仅大大提高了实验室的工作效率，还有效消除了人为操作时的安全隐患，同时也让实验团队有更充裕的时间进行更深入的研究和探索。这说明如果合理地运用人工智能所擅长的高通量的精准实验、大规模数据处理等能力，实现人和技术“协同作战”，就可以把人力和精力从大量低端、可重复的工作中解放出来，大大提高工作效率，进而取得更多、更高水平的先进成果。