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陳天橋發文:當管理退出 認知升起,KPI崩塌了!

IP屬地 中國·北京 第一財經資訊 時間:2025-12-03 00:10:22

“當管理退出,認知升起。”“當新物種遇到舊容器,KPI崩塌了!”這是盛大集團、天橋腦科學研究院創始人陳天橋最新發表的觀點。

日前,陳天橋在媒體上發表了一篇題為《管理學的黃昏與智能的黎明——重寫企業的生物學基因》的文章。他富有創見性地提出:未來的企業,不再是由人領導智能,而是由智能擴展人。

陳天橋同時指出:“管理學不會消失,但它將第一次真正建立在智能(Intelligence)的地基之上,而非生物學(Biology)的廢墟之上。”

第一財經記者了解到,陳天橋最近對于人工智能有很多新的思考,他還在醞釀更多具有哲學思辨的論述。


認知“新物種”

在最新的文章中,陳天橋表示,隨著具備高級認知能力的AI智能體(Agent)的出現,傳統管理學所依存的人類生物學基礎(大腦的局限性)將被顛覆,企業需要從根本上重塑其組織基因,從“人類中心”的管理范式,轉向“AI原生”(AI-Native)的認知范式。

在他看來,傳統管理學是一套為彌補人類認知缺陷(如有限記憶、有限帶寬、動機衰減)而建立的“糾偏系統”。當執行工作的主體從人類變為擁有永恒記憶、全息認知、內生進化能力的AI智能體時,這套系統的基礎便“崩塌”了。未來的變革不是用AI優化管理,而是讓“管理”本身退出,讓位于一種基于智能體認知特性的全新組織形態——“AI原生”企業。

文章認為,傳統管理學是一套為彌補人類認知缺陷(如有限記憶、有限帶寬、動機衰減)而建立的“糾偏系統”。當執行工作的主體從人類變為擁有永恒記憶、全息認知、內生進化能力的AI智能體時,這套系統的基礎便崩塌了。未來的變革不是用AI優化管理,而是讓“管理”本身退出,讓位于一種基于智能體認知特性的全新組織形態——AI-Native企業。

“當執行依賴人類時,企業是一個為適配大腦缺陷而構建的制度容器。”陳天橋表示。在他看來,AI Agent的介入,將在“認知解剖學”層面上對現有的企業管理進行顛覆。

他從“認知解剖學”角度對比了人類員工與智能體,指出了三大不同之處:記憶的連續性(永恒記憶 vs. 瞬時易碎);認知的全息性(全量對齊 vs. 層級過濾);進化的內生性(獎勵模型驅動 vs. 多巴胺驅動)。通過這些比較,智能體的優勢凸顯——它們具有“連續記憶、全息認知、內生進化”的能力。“這不是更強的員工,而是基于不同物理法則運轉的新物種。”陳天橋表示。

傳統體系正在崩塌

當新物種遇到舊容器,KPI崩塌了!“我們要KPI,原本是因為人類容易迷路。但對于時刻鎖定目標函數的智能體而言,死板的KPI指標反而限制了它在無限解空間中尋找更優路徑的可能性。”陳天橋稱,“這就好比你給自動駕駛汽車畫死了一條軌道,卻期待它能躲避突發的障礙。”

另一方面,傳統的流程與監督體系也在崩塌,從“糾偏”變為了“冗余”。陳天橋對此解釋稱,這是由于傳統的監督機制本是盯著人別犯錯,但在智能體內部,理解即執行,感知即行動,監督不再基于對執行過程的懷疑,而是基于對目標定義的再校準。

最后,陳天橋提出了企業的終極形態——“AI原生”的定義。“AI原生企業呼喚一種全新的操作系統,一種不再致力于資源規劃,而是致力于認知演化的全新神經系統。”他表示。

根據陳天橋對“AI原生”企業的定義,涵蓋了五方面:架構即智能——企業架構的設計目標,從“管控風險”轉變為“最大化數據吞吐與智能涌現”;增長即復利——企業的估值邏輯不再取決于人員(headcount)的規模,而取決于認知結構復利的速度;記憶即演化——企業必須擁有一個可讀寫、可進化的長期記憶中樞(Long-term Memory),所有的決策邏輯、交互歷史與隱性知識,都被實時向量化,沉淀為組織的“潛意識”;執行即訓練——所有部門本質上都是“模型訓練部門”,每一次業務交互,都是對企業內部“世界模型”的一次貝葉斯更新;人即意義——人類從“燃料”的角色中退出,升維為“意圖策展人”與“認知架構師”。

陳天橋發表關于管理學的文章,正值人工智能深刻改變企業運營方式的當下。12月1日,咨詢公司埃森哲宣布,將通過與OpenAI的合作,為其數萬名IT專業人員配備ChatGPT Enterprise軟件應用,同時加快各崗位員工的人工智能技能提升。

近期,人工智能對企業組織架構的影響也引發全球關注。根據管理咨詢公司Management Consulted的研究觀點,人工智能減少了對通才分析師的需求,企業借助人工智能就能處理大量基礎數據,對于人才的需求正轉向“更多處于職業生涯中期、具有專業知識的”員工。

咨詢公司Alvarez&Marsal則提出企業的架構轉向“盒式模型”——一些企業高級員工和初級員工的數量正在更加接近,因為這種模型更依賴經驗豐富的專業人士,而不是大量的初級分析師,人工智能將提升分析能力并減少對初級員工的需求。

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