“双智”协同：由数字化业务过渡到自治业务
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主要发现
l 不管全面的自治业务是否可能，在相当多的领域实现自治业务是一种必然趋势
l 作为数字化业务向自治业务的过渡形态，以人智和机智“双智”协同的业务形态正在形成
l 在企业的治理、管理和运营等各个层次，“双智”协同均有不小的潜力和价值空间l 不同的行业、不同的企业实现“双智”协同的紧迫性不同，最大的价值点也不同
建议
l 企业应该避免陷入自治业务不确定性的迷雾中，把“双智”协同的业务看做企业提质增效和持续发展的机会
l 不应该把机智代替人智作为“双智”协同的最终目标，而应该设定更高的目标
l “双智”协同是生产方式的改变，企业需要有切实的战略和实施路线
l 使用双因素分析 (难易程度和价值大小) 确定实现“双智”协同的优先级
l 在法理方面支持不配套的前提下，要注意控制“双智”协同推进的节奏Gartner 曾经预测，到 2025 年人类将迈进自治业务的时代。与 Gartner 预测的时限对照， 当前剩下的时间已经不足两年。那么，2025 年是否能够迈进自治业务的时代？或者能够提 前进入？ 自去年以来， 由 ChatGPT 引发的人工智能新一波的浪潮——AIGC 技术的兴起似乎 加速了这一进程。无论如何，人工智能已经在许多领域具有了类似人类、甚至超出人类的智 能，在业务领域的应用也已经从图像、声音识别、洞察发现等领域迅速向内容生成、策略生 成和方案生成等领域扩展。这些都预示着业务模式即将发生重大的变化，对这种变化有必要 进行提前的预判和布局。因为，新的变化将意味着一次“急转弯”，来不及转弯的企业将面 临一次脱轨的危险。此时，任何消极的态度和策略，如“躺平”和“退缩”等都将导致企业 经营的失败。
没有人怀疑，人工智能是双刃剑，既有好的方面，也有坏的方面。但一个新的物种一旦 产生，就必然经历一个完整的生命周期，外力很难改变其进程。应当承认，人工智能已经成 为一种新物种，也是迄今为止，唯一可以和人类对应的智能物种。是时候从“平等地位”看 待人工智能了。按人类学家的分类，当前的人类是智人，其智能可称为人智。类比他们的分 类方法，我们不妨称人工智能物种为“智机”，其智能称为“机智”。称其为智机，是说它 们是人造的、具有智能的机器。
一、人智和机智的差异性和互补性导致了“双智”协同的必要性
机智和人智是不同的。机智只是实现了部分人智功能，是人智功能的一个子集。人智比 能够实现的机智范围大很多。一方面从已知的人智范围出发是如此，另一方面，人智当中还 有许多未知的领域，因为未知，所以还无法制造出来，机智无法具备这些智能。机智和人智 的实现机制也是不同的，人智是基于生命体的，机智是基于机电系统的。机电系统和生命系 统区别是很大的，他们的工作原理是不一样的。机电系统是可还原 (可分解) 系统，生命系 统是复杂系统，不可还原。
在已经实现的大部分领域，机智的速度超过人智。机智高于人智主要体现在其速度远远 高于人智，所以看上去就像是实现了人智不能完成的任务。比如，对大量的数据进行检索、 分类，如果智人去做，可能需要几十年、上百年，智机可以在几分钟之内完成。实现快速的 数据处理，就产生了大量的应用，包括上面提到的数据发现、图像识别、翻译等。现在 AIGC 生成内容的速度也高出了智人很多，可以预见，其产生思想、方案的速度未来也会超过智人。机智的速度快过人智是两者之间最有意义的差异，这种差异直接导致了机智能以更低的成本， 更高的效率完成人类的工作。
机智不像人智那样有情绪，至少在当前情况下是如此。这也许意味着机智可以一直做出 理性的判断。智机不会疲劳，智人会疲劳。也就是说智机可以持续的工作。总的来说，智机 可以不停的、不受情绪影响的、高速的，在某些领域完成本来需要人类完成的工作和某些人 类理论上可能而实际上无法完成的工作。
图 1 智人和智机的对比
随着智机的发展，可能有一天实现了全部的人智，并且比人更快。但这一天似乎还很远， 有一个不可逾越的前提是人智所有的秘密都被破解。如果沿着这条路径发展下去，机智将成 为一种超人。这样的超人实际上是很危险的，因为那很可能意味着人类将不得不退出历史舞 台。就像很多人预测的那样，硅基生命取代碳基生命成为“主体”。对这种情景的预测和分 析是一个非常复杂的问题，本研究不会走得那么远，而是着眼于比那个情景更近一点情景， 即自治型业务的那个阶段：业务在没有或很少有智人干预的情况下自动的运行，但是业务还 是为人类服务的。
自治型业务是人类需要的，也是大多数人希望智机能够达到的水平。在当前，其实在许多领域，自治型的业务已经实现了，比如无人工厂、无人码头和无人仓库都已经部分实现了 自治型的业务。随着智机的发展和应用的深入，自治型的业务会越来越多，以至于全部社会 的生产都会变成自治型业务，我们离实现全面自治型的业务看起来并不遥远。但准确预测这 一天的发生是不可能的，因为社会发展充满了不确定性，不是技术一个因素能够完全决定的。 战争、自然灾害、政治或其他重要事件都可能影响到自治型业务的发展进程。可以确定的是， 全面自治型业务一定会成为现实，只不过还需要许多的努力，克服很多的障碍。在此之前， 智人需要和智机协同完成业务的运行，这就是“双智”协同的业务。它是实现全面自治型业 务过程中的一个过渡阶段，在这个阶段，智人和智机互相指导和促进，共同完成向自治型业 务的进化。
为什么会是“双智”协同呢？因为要实现全面自治型业务，仅仅依靠任何单一的“智” 都是不能实现的。智人虽然智能的类别繁多、复杂，但受到速度、效率、疲劳的影响，存在 着大量理论上可行但实际上不可行的任务，比如海量数据的分析和处理，零差错的操作等等， 需要智机去完成。现阶段的智机也需要人类的帮助不断扩展智能领域，提高智能水平。比如， 在机器学习的过程中，类似 RLHF (基于人类反馈强化学习) 等方法可以让智机更快的提高 智力水平，智机的搭建和架构创设都需要人智来完成等。
关于想象力的问题会是一个容易引起争议的话题。一部分人会认为人的想象力超过智机， 也有人强调智机可以打破人的思维框架。其实这些争议恰好反应了事物的本质：智人和智机 在想象力方面是相得益彰的。不应该简单的认为孰强孰弱，智人和智机的想象力互相加强、 互相验证才是最有价值的地方。
二、人智和机智的协同、
在企业的运行过程中，一般有三个层次的工作：治理层面、管理层面和运营层面。在三 个层面，都可以部分实现“双智”协同。这样的判断是基于技术的有用性做出的。在当前， 无论是人工智能还是“双智”协同需要的其他技术，包括云计算、区块链和业务应用都达到 了可用、好用的程度。但是由于机智尚不能覆盖全部的人智，还不能实现自治的业务，在不 同的层面，能够实现的“双智”协同的程度也不同。
图 2 尚参科技“技术有用性模型”
在治理层面，大部分工作仍然需要由智人完成，或者在智机少量的协助下完成。这些工 作包括设置企业的愿景和使命、对资源进行对接、提出企业的价值主张和为企业设立合理的 目标。即使在这这些工作中，智机虽然不像独立的角色那样工作，但诸如企业经营背景综合 机器人会为董事会提供宏观分析、政策分析、法规分析、商机发现等情报、信息支持。这些 信息在董事会完成上述工作是会起到辅助作用。董事会在工作过程中，也会把他们的疑虑、 反馈和想法输入给经营背景综合机器人，帮助机器人纠正和提升认知。综合机器人的一些看 法，会帮助董事会扩展认知的维度和角度，形成比较可靠的决策。
在管理层面，管理层需要做的工作主要包括战略规划、运营管理、绩效管理和风险控制。 其中战略规划、经营管理仍然以智人完成为主，当然也会部分依靠管理机器人的帮助。管理 层会不断的从管理机器人那里获得关于经营的数据、战略执行的数据，借助这些数据管理层 将可以优化战略规划，优化经营策略和方法。绩效管理工作和风险控制工作将更多的由智机 完成，当然管理层也会对智机做出的结论进行评估，并把评估结果反馈给智机，帮助它完善 判断机制和算法。让智机来进行绩效管理的好处是其判断更具客观性，在绩效沟通过程中也 会避免因为人之间的误解造成的不信任。当智人对绩效结果有不同意见时，可以直接进行辩 护，智机不会因此而生气或给智人“穿小鞋”。让智机负责风控的好处是智机不会因为人情 而故意放水，也不会因为头脑发热造成忽略风险。在管理层面，“双智”协同仍然需要坚持 由人做出最终决策，以避免因智机犯错而导致的失败。
在运营层面，企业一般需要完成的工作包括设计、生产、营销和服务等四个环节。在每个环节中又都包含一些工作流程。比如在设计环节可以包括设身处地、定义、创意、原型开 发、测试等五个流程 (这是设计思维主张的五个步骤) 。在生产环节，包括产品构建、测试、 包装等工作流程。在营销环节，企业需要完成产品推广、维护客户关系、订单管理、销售等 几个工作流程。在服务环节，需要完成物流配送、交付、响应和解决问题等具体工作。在运 营层面，出现了大量由智机或由智机为主完成的工作过程。在设计阶段，创意、原型开发、 测试的过程基本可以由智机完成。智机可以提供更好的创意，以更快的速度开发原型，更全 面的测试。在这些过程当中，智人可以进行观察，一般情况下可以不需要介入。只有在发现 明显的问题的时候才需要提供反馈，帮助智机进行改进。在生产环节，所有过程都是由智机 来完成的。智人的工作主要是进行监控，发现问题后反馈或修正。这个环节之所以基本不需 要智人，是因为这个环节的工作不需要和人打交道，智机完全可以胜任。当前已经实现的无人工厂已经证明了这一点。在营销环节，推广和订单管理工作将主要由智机完成。智机 通过网络和新媒体，直接完成产品推广工作。订单管理过程中，除了需要签署的工作外，其 余一切工作也可以由智机自动完成。智人在这些过程中的任务仍然是监控、审计、反馈问题。 在服务环节，响应客户需求的过程可以完全由智机完成。客户提出的问题通过语音、图片、 文字或视频直接传送给智机，智机进行分析、判断、比对之后生成工单并完成派发。
图 3 “双智”协同的业务
在运营层面，还有一部分工作是由智人为主完成的，主要是那些需要和人打交道的过程。 在设计阶段对需求的获取需要智人身临其境，设身处地的站在客户的角度去发现真正的需求。 在获取需求之后，要对需求进行框架定义，然后在智机的帮助下，完成详细的需求定义。通 过与智机协商定义的过程，需求的定义将更加全面和精准。在营销环节，客户关系的维护也 许仍然需要人的主导，尤其在 ToB 的场景中这一点更加重要。在销售过程中的情况类似。但 需要注意到，其实在 ToC 或 ToM (对机器) 的销售过程中，智机可以大概率独立完成工作。 在服务的环节，考虑到无人驾驶和无人飞行器的成熟度问题，在一个时期内，智人仍然会是 主要的执行者。在服务交付的过程中，如果需要与客户有较多的互动，工作也是由智人完成 的。在解决问题方面，由于问题的复杂性和服务亲和力的需要，智人将主导解决问题的工作。
通过上述分析，可以发现，智机和智人的协同在企业运行的各个层面都会发生。在有些 环节，有的已经成为现实或正在发生着。在“双智”协同的过程中，智人和智机是工作伙伴 关系，智机不再仅仅是一种工具，而是可以和智人进行平等协商、对话的主体。在某些领域， 甚至可能出现智机主管，对智人拥有指挥权。要实现这一点，需要法理上面的支持，需要时 日，但也会在不久的将来成为事实。可以想象，未来董事会开会的时候，坐在会议室里的除 了智人以外，还有智机。在管理运营的层面也是一样的，智人和智机“肩并肩”在一起工作。 当然，智机未必具有和智人一样的形体，有的时候可能只是一个虚拟形象。
在“双智”协同的业务中，有几种技术是不可或缺的：云计算、区块链、人工智能基础 模型、智机。云计算为其他技术的基础，所有的其他技术都构建在云计算平台之上，以云的 方式被提供出来。区块链和人工智能基础模型将是两层最重要的基础平台。区块链提供可信 计算能力和智能合约，保证整个智能系统的可靠性和规则的自动执行。人工智能基础模型是 智机的母体，在这个母体中孕育了各种各样的智机，有负责治理层面的智机 G ，有负责管理 层面的智机 Ms，还有在运营层面发挥作用的智机 Os等。其中S 代表了多个智机。在治理层 面也许一个智机就足够了，但在管理层面会有多个智机，分别负责不同领域的工作。在运营 层面，会有更多的智机，负责更加具体的工作，完成不同专业的任务。母体+智机的模式很 像一个人 (这里指母体) 有许多人格者 (这里指智机) ，扮演不同的角色。
三、过渡到自治业务阶段
继数字化业务之后的阶段是自治业务阶段，当前“双智”协同的业务阶段是到达自治业 务阶段的过渡阶段。完全实现自治业务离我们还比较遥远，这是由科学技术的发展、社会发 展、人类发展的水平决定的。在企业的治理、管理和运营层面均由智机取代智人仅仅是形式 上实现了自治的业务，而因此引起的对业务的本质变化的影响还需要更多时间的观察和演化。从技术社会形态的发展过程来看，人类经历了几千年的农耕时代发展出了工业时代，又经历 了 200 年左右的工业时代发展出了信息化和数字化时代。信息化和数字化时代发展的时间也 已经有 70 多年了。按照人类技术社会发展加速的一般规律，进入下一个阶段的时间应该在 几十年内发生。以阶段来划分技术社会形态并非有严格的界限，因为即使在当代，地球上仍 然有些地区处于农耕时代。这种划分只是表明大部分地区、或者一部分地区已经具备了某一 个时代的特征。不同的技术社会时代不是割裂的，每一个时代都是对上一个时代的继承和发 展。在信息化和数字化时代，农业社会和工业社会的生产成分都保留着，只不过被数字化和 信息化了。未来，在自治业务的时代，前几个时代的生产成分也将被继承下来，只不过其生 产方式已经变成自治的了。
图 4 技术社会形态
也许全面自治的业务是永远不会达成的，尽管科学技术有可能创造技术的可行性。但社 会和人类的进步远比科学技术的发展复杂的多，这决定了全面自治业务是否可以达成。作为 企业的管理者，应该避免陷入对未来不可知的谜团当中，去抓住“双智”协同能够带来的现 实收益，为企业的发展创造价值。能够抓住科技发展的基于，提早向下一个阶段过渡的企业， 更能够把握先机，获得竞争上的优势。当然，采取什么样的步骤和步伐，取决于多方面的因 素，包括企业所属的行业、地理位置、宏观环境、竞争态势等。最早、最快都不意味着最好， 企业还是需要根据自身的特点制定合适的战略和路线图。
实现“双智”协同需要的投入是巨大的，所需要的时间和努力都是不小的。因为“双智” 协同本质上是生产方式的转变，任何生产方式的转变都涉及到企业的变革。企业应该综合评 估“双智”协同带来的收益，这些收益领域包含可量化的部分，也有只能定性分析的部分。 具体的可能包括：更多的收入、更低的成本、更大的利润、更高的安全性、更好的合规性、更具影响力的品牌。不应该把目标确定为用机智取代多少人工，虽然这是一种必然的结果， 而应该考虑取代部分人工以后要达成的最终目标是什么。这些最终的目标可能包括企业更好 的声誉、更高的产品质量、更有活力的企业文化以及更创新的产品和商业模式等。这些目标 远比通过省人工带来的成本节约的目标对企业的收益更大。确立了更高明的目标，也就知道 节省下来的人工应该用在创新、客户体验改进和工作环境改善等方面了。
为了消减变革和巨大投入带来的风险，企业还应该制定比较切实的“双智”协同战略和 实施路线图。“双智”协同是关系到企业发展的战略事项，不应该仅仅作为一个项目来实施。 基于所要达成的目标，分析企业的竞争环境和能力水平，筛选实施的场景，根据达成的效益 和实施难易程度划定实施的优先级。应借本报告提出的“双智”协同的业务框架制定“双智” 协同战略。与其他数字化举措类似的是，“双智”协同不仅仅是技术问题，实现“双智”协 同需要企业一系列的变革。尚参科技研究报告 SC23009《AIGC 对企业的影响及对策》中有类 似的全影响分析框架，可以参考。注意图 4 中的优先级出于一般的考量，具体企业应根据自 己的情况进行分析和排序。在进行“双智”融合战略中，还应该注意工作推进的节奏，因为 有些配套的法律法规、社会保障等尚不完善，企业注意不要进度太快而越线。要尽量避免使用数字化员工之类的词语去指代智机，因为在法律意义上的员工只能使是人。
图 4 “双智”协同优先级分析
在面临技术、社会、人类发展的不确定性时，企业不需要陷于全面自治的业务是否能够 实现的问题当中。作为一种过渡形态，“双智”协同的业务已经出现并逐渐显露可见的价值。 企业应该抓住这一新的价值创造的机会，制定切实的“双智”协同的业务战略，为企业高质 量发展注入新的动力。
