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我们是否要开始准备迎接一个预测分析驱动工作的未来？这是2014年达沃斯世界经济论坛会议上探讨的一个问题。在这个会议上，我主持了一个关于“计算机能否比人类更好地做决策”的辩论。从辩论中可以清晰地看到，回答这个问题需要人们对未来人类将如何与机器共同工作有深刻的理解。例如，能否说服工人充分信任人工智能，并且冒着道德上的风险让机器替代他们来进行决策？计算机能否复制价值观和情感？
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研究表明，很多工人和组织都不愿意把最后的决策权交给机器。无论是诊断病人，还是预测政治事件，相对于算法，人们还是一如既往地喜欢人为的判断。正如神经科学研究显示的那样，部分原因是，很多时候人们在做决定时感性多于理性。似乎大部分人都是依靠经验和本能来做决定的，这是前额叶皮层过去200万年来进化的结果。人类的这个特点很难被理解或者复制，所以不能编码到计算机里面。简单来说，关于机器能否从工具演变为决策者，现实比简单的预测要复杂得多，但是这也恰好凸显了人类的这种复杂的判断和决策能力的重要性和价值。
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机器能否让权力扁平化
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大量涌现的廉价机器，让通信、社交网络、众包等更加方便，也为分散在全球各地的人们快速搭建网络创造了机会。这些个人和团体能够跨越国界互相沟通、快速共享信息、吸引新成员、发动看似没有领导的行动。这种不断增加的点对点的连接会不会让权力从垂直层级结构变成水平网络结构？将来的机构会不会更像一个没有阶级的“平民社会”：不是依靠领导的权力和命令，而是通过平等的权力分配来运作。当技术让大家获得更多关于自己、他人以及世界的信息时，管理者这样的角色还会有用吗？领导阶层是不是会消失呢？
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有趣的是，技术的这种潜在的扁平效应并没有实现，消除等级权力结构相关的实验并不是很顺利。看来把组织中的权力结构从垂直向水平迁移还是很困难的：垂直层级与权力似乎有很强的韧性。我们可以看看一个相关指标，自从1983年以来，美国雇用的经理人数几乎翻了一番。部分平权结构失败的原因在于，对于绝大部分的人来说，层级结构中的地位和形象对于他们来说十分重要，并且影响到他们如何决策、如何对待他人甚至他们整体的身心健康。机器也许能够带来扁平化，但是人们似乎更喜欢保持目前的这种层级机构。
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这些问题很重要，说明我们需要仔细评估机器给工作带来的影响。但是，如果就此下结论说未来机器只会给工作带来很有限的影响，那就太天真了。当人工智能在数据分析、决策等方面变得更加复杂时，当机器人能够胜任日常工作时，当机器学习为专业能力最好、技术最好的工人的工作带来革命时，所有的岗位、人才和专业都将岌岌可危。虽然我们无法准确地预测未来会怎么样，但有一点我们是可以肯定的：适应能力将是一个成功企业的决定性因素。这个适应过程一直都是FoW研究的核心。我们认为领导者应该对其工作模式进行以下四个方面的改变：
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•修补被破坏的职业阶梯。自动化让很多中等技能的工作岗位消失了，破坏了一直以来的职业阶梯。随着中等技能工作的缺失，初级岗位的从业者必须拼命找到一步到顶的通道。这种趋势似乎还在继续，虽然很难确定接下去是哪一个阶层的工作被破坏，但可以肯定的是，以后的工作阶梯不再是从下到上的线性路径。重新定义组织中的晋升路径对于应对这个挑战至关重要。意识到这些中等工作岗位不太可能再出现，意味着我们必须采取更加灵活的职业发展方式，人们可能需要进行横向发展，甚至离开企业过段时间再回来。在短期内，人才管理职能最重要的角色是辅导和指引人们度过这个转型阶段，帮助人们发现有价值的技能和职业发展机会。
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•打造人才生态系统。自由职业平台的日益壮大和小型网上创业成本的降低，为有才华的人创造了无数的工作机会。例如，2014年的研究显示，美国有5300万人从事自由职业。这支自由职业大军会随着下一代劳动力的加入不断扩大。那些只关注全职员工的公司将会错失一些很有天赋的人才，特别是对于那些知识丰富型的企业来说尤其如此，因为它们主要的产品是创意和点子。确定在哪里以及如何找到合适的人才将至关重要，这需要对传统的招聘流程进行根本改变。企业必须加深了解哪些人是它们需要的，以及怎样激发他们的动力。企业还需对其人才生态系统以及建立超越传统雇主—员工的雇佣关系有更深刻的理解。
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•这意味着我们应该把雇佣关系重新定位为一种长期的联盟关系。有能力的人会使用技术平台为自己创造价值。开始他们可能在一家公司工作，然后会离开公司自己创业，过段时间也许会成为原来公司的客户或者重新回到公司工作。所以，重点是建立一种比正式雇佣关系更长期的关系。在这种“联盟模式”中，员工和雇主都想为彼此创造价值，虽然他们的关系不是很稳定、忠诚度不太高、没有长期的培训投入。对于员工来说，他们看重的是公司的适应性和价值。对于企业来说，他们需要的是员工的能力和发展。
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•鼓励终身学习。技术浪潮的破坏性将摧毁社会的整个工作结构，让某些工作技能毫无用处。因此，传统的那种前期教育加后期技能培训的模式将无法满足人们的需求。取代它的将是终身学习，这个需要公司加以支持，可以进行培训，也可以通过假期或者弹性工作时间让员工能够提高自己的生产力。毫无疑问，在线教育及其能力本位培训将扮演重要的角色。随着教学技术的进步，可以通过精准的培训课程来满足不同人的需求，这种课程的成本很低甚至免费。因此，相对于长期的标准化的学历教育，这种模块化的方法能构建个性化的学习路径。从企业的角度看，这能够让企业对员工的偏好、参与度、学习风格和积极性有更好的了解。
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•与机器合作。关于机器将给工作带来的破坏性我们已经写了很多，但是对于很多员工来说，机器也能为其工作带来好处。对于他们而言，机器将成为他们工作中的伙伴。这在未来将改变我们的一些看法，从管理失业问题到如何提高和支持员工的日常工作。问题是：工人和他们的机器人同事一起合作将取得怎样伟大的成就呢？工人可以在哪些方面与机器合作完成哪些以前他们无法单独完成的任务？在机器的帮助下会创造哪些新工作呢？
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这些新增加的工作模型需要企业重新构想对传统工作的描述，以及创造性地思考如何利用创新方法来提高工作效率，如何平衡人类与机器的关系。
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毫无疑问，技术与工作的结合将带来更深层次的问题。在机器智能兴起的过程中，人类工作的价值何在？我们创造各种技术的目的是什么？我们想让机器替我们做决定吗？我们将如何与其他人一起生活和工作？
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这些都不仅仅是生产力或者利润问题，更是社会、道德以及价值观问题。托马斯·莫尔曾经描写了一个想象中的岛屿社会——乌托邦，囊括了居民的婚嫁习俗、生老病死、生活方式等。他提供了一个比技术决定论更丰富、更有趣的视角。也许乌托邦之后500余年的今天，是时候重新更加全面地构想我们的未来了，而不仅仅是把技术发展作为主框架。
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[1]本章作者琳达·格拉顿是伦敦商学院管理实践学教授，出版过关于转变中的世界对工作的影响方面的著作：《转变：未来工作在哪里》《钥匙：大公司如何打开通向光明未来的大门》，最近出版了《百岁人生：活到老，工作到老》一书（与安德鲁·斯科特合著）。
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超级技术：改变未来社会和商业的技术趋势 第18章 短篇故事：探视时间[1]
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2050年，技术给人类带来了身心方面的各种问题。
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卡西·艾丁格总是喜欢各种攀登，小时候就开始爬树，然后开始攀爬大石头和室内训练岩壁。当她十几岁的时候，就已经和年龄是她两倍的人一起出去攀岩了。她20多岁的时候，在学校里攻读建筑工程学位，每个周末都花在攀岩上。每个夏天，她都会比前一年走得更远，参加各种登山队，在大众洲际旅行的最后一个黄金期“穷游”了全世界。当她采用新的路线攀登上Rohliahla和Bimbaluna山之后，各种荣誉开始接踵而至。赞助商给她提供衣服和设备，她也出现在攀岩杂志上和极限运动纪录片里，但随之而来的是一次意外事故。
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当漫长的康复结束之后，她开始了人生的第二个阶段，以前建筑一直是排在登山之后的。她开始恐高，这在意外事故之前可是从未出现过的，虽然她很清楚攀登存在风险，但是她相信自己有力的手掌和细长的岩钉。所以她打心底从未像别人那样把高度当回事。不过，现在完全不一样了。
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她需要爬到建筑顶部，对完成的工作一一进行仔细的检查，每一道切割和焊接，每个新的门窗，还未启用的楼梯间和电梯井等，每往上爬一层，她都需要给自己一个鼓励。她不得不这样做，就像她不得不冒险偶尔向下看一眼地面。她穿的Geckoflex公司的鞋子和手套能够紧紧地抓住合金脚架。卡西还佩戴了Geckoflex公司的护膝，能够在她需要用力的时候给予支撑。Geckoflex公司对她很好，为她提供了很多赞助，但是大部分时间，她都避免使用膝盖。
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New Ofir Framestack是在葡萄牙北部Ofir郊区的一个多用途建筑项目，一半是居民住宅，一半是商业地产。当它逐渐建成的时候，评论员说，从远处看，就像一团五彩斑斓的涂鸦悬挂在空中，一个由密集的管子互相交叉连接在一起的网格，或者一堆大号的金属缝衣针。
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不过他们都遗漏了重要的一点，也可能是他们特意遗漏的，New Ofir Framestack的各种框架并不是随机的，设计也不是杂乱无章的。无论是在设计构想，还是在工程实施方面，卡西都费尽心思，每个角度、每个坡度都至关重要。毕竟人们需要在里面居住和工作，不能让他们感到不舒服。这些建筑必须从各个角度看，它在各种光照条件下都很完美，不管是外面，还是里面。阳光从缝隙里面照射进来，为花园和垂直农场提供照明。空气流通自如。雨水可以沿着窗沿流走，不会积留在犄角旮旯里。New Ofir Framestack项目还需要能够抵抗上百年的大西洋飓风而完好无损。
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虽然恐高症总是困扰着她，不过爬到屋顶还是勉强可以。她昂首站立，双手撑在腰上，有那么一瞬间，她甚至觉得自己都无法呼吸。她的脚下是来自退役的卡塔尔航空公司波音梦幻客机的脊背部分，两侧还隐约可以看到前任主人的痕迹。梦幻客机很不错，卡西也挺喜欢它，她马上就要安装另外一块机身。
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