當AI開始搶飯碗：我們該如何守住人類的「不可替代性」？ | 社會科學報

原文 ：《「ai數智員工」重構人機協同範式》

作者 | 武漢大學信息管理學院    吳丹    劉欣宜

圖片 | 網路

「數字員工」又稱數字化勞動力，是以數字化技術賦予企業活力的第四種企業用工模式。深圳福田區70名「ai數智員工」上崗的消息，代表著ai技術在政務服務領域的應用實踐取得了重大突破。這一深度融合人工智慧技術與本地知識庫建設的創新實踐，讓「數字員工」跨越了機械重複的初級階段，開始接觸規則明確、流程固化的核心業務，「ai數智員工」正逐步在工作中佔據重要地位。然而，在這場人機協同變革的浪潮之下，存在技術理性與人性溫度共存的困境。

「效率至上」引發人機協同的深層矛盾　「ai數智員工」雖在特定領域展現出卓越能力，卻也在降低人類員工的尊嚴感與創造性價值。當公文處理效率提升90%、執法文書秒級生成，人類員工被迫離開原本熟悉的崗位，重新尋找自己的價值定位。而政策和制度的滯後更加劇了這一現象。根據oced對全球範圍內的ai事故的監測，截至2023年12月總數已達7195起。然而，多數企業尚未建立完善的人機責任分配機制，當「ai數智員工」深度參與工作，如何劃定責任歸屬成為阻礙「ai數智員工」和人類員工協同共生的一道難題。

其次，技術邏輯與人性需求的不匹配是當前人機協同的另一困境。以代碼和數據作為生命支撐的「ai數智員工」代表著「絕對理性」的一面，它們能夠迅速處理信息、高效完成任務，但這種高效往往伴隨著感情缺失的問題。例如，醫療人工智慧可在幾秒內診斷病因，卻無法向患者表達人文關懷，執法文書秒級生成卻難以理解當事人背後的隱情，這種技術上的高效與人性上的缺失形成了鮮明的對比，使得「ai數智員工」在提供服務的過程中缺乏應有的溫度。

因此，在這場人機協同的深刻變革中，如何在保證「ai數智員工」效率的同時，思考人性溫度，構建高效又具有人文關懷的新型人機協同範式，成為當前亟待解決的關鍵問題。

「ai數智員工」參與下的人機協同新範式　ai數智員工參與下的人機協同，不是「人指揮機器」，也不是「機器替代人」，而應是「各居其位-動態互補」的和諧共生。

首先，明確ai員工與人類員工的工作邊界及權責分配。歐盟發布的全球第一部人工智慧領域綜合性的專門法律《人工智慧法》對人機責任分配提出了明確要求。一方面，應充分發揮ai在處理標準化、重複型任務中的優勢，將數據計算、風險預測、結構化文本生成等方面的工作劃入ai員工能力範圍的核心區域。而讓人類員工更多地專註於把控價值判斷、跨領域整合等「模糊地帶」，在決策制定、內容創造、情感共鳴等方面發揮更大作用。例如，在醫療領域，診斷可能由ai員工輔助，但治療方案的選擇需要醫生結合患者的具體情況作出決定。另一方面，對於涉及倫理道德、情感關懷等場景的重大決策工作，可以通過建立「人工專屬工作清單」對工作任務進行劃分，並根據企業內發生的問題情況、技術更新程度等定期更新清單內容，以確保人機協同的高效與和諧。

其次，構建以「情感融入」為核心的實時交互和動態協作機制。在技術層面，嵌入人性化設計，提升情感溫度。例如，依託多模態交互技術及表情和動作識別技術，使「ai數智員工」能夠更自然地理解人類的語言、表情和動作，並實時監測客戶情緒狀態，動態化調整交互策略。在應用層面，完善人機交接機制，拓展「ai+人類」的協同合作模式。例如，在面向客戶的服務場景中，當ai員工識別到用戶的負面情緒時，自動接入人類員工，對具體情形進行人工分析和判斷，形成情感響應的無縫銜接。

此外，還需構建「效率-人本」複合評價體系。首先，指標設計需增加人性化維度，傳統以「處理速度」「錯誤率」為核心kpi的評價體系已難以適配當下人機協同場景。例如，可以增加ai輔助滿意度、客戶情感滿意度等評價指標。其次，開發貢獻值量化系統，對ai員工和人類員工的參與程度、貢獻價值進行識別、量化和評估，並通過記錄人機協作全過程，確保雙方貢獻可追溯、可量化，作為評估和追責的依據。最後，實現能力重塑是關鍵。政府和企業應著力提升員工的ai知識、ai素養以及與「ai數智員工」協作的能力。

在ai技術迭代、用人成本上升、企業轉型發展的多重驅動下，「ai數智員工」的應用已呈現必然趨勢。重構人機協同範式，本質上是重新定義ai時代人類員工的勞動價值與意義。人機協同發展不是用機器替代人類，而是通過制度設計、技術創新，讓人類員工在和數字生命的協同中變得更高效、更溫暖，創造更多價值。

文章為社會科學報「思想工坊」融媒體原創出品，原載於社會科學報第1946期第4版，未經允許禁止轉載，文中內容僅代表作者觀點，不代表本報立場。

本期責編：潘  顏