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| 分类:单机 / 冒险解谜 | 大小:3.4MB | 授权:免费游戏 |
| 语言:中文 | 更新:2025-12-03 06:05 | 等级: |
| 平台:Android | 厂商: 陈天桥发文:当管理退出 认知升起,KPI崩塌了!股份有限公司 | 官网:暂无 |
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陈天桥发文:当管理退出 认知升起,KPI崩塌了!2024更新“东皇兄,域主有请!”乜真看着东皇笑道。
> 厂商新闻《陈天桥发文:当管理退出 认知升起,KPI崩塌了!》特朗普继续对日本施压:日本需要开放市场 时间:2025-12-03 12:10
“当管理退出,认知升起。”“当新物种遇到旧容器,KPI崩塌了!”这是盛大集团、天桥脑科学研究院创始人陈天桥最新发表的观点。
日前,陈天桥在媒体上发表了一篇题为《管理学的黄昏与智能的黎明——重写企业的生物学基因》的文章。他富有创见性地提出:未来的企业,不再是由人领导智能,而是由智能扩展人。
陈天桥同时指出:“管理学不会消失,但它将第一次真正建立在智能(Intelligence)的地基之上,而非生物学(Biology)的废墟之上。”
第一财经记者了解到,陈天桥最近对于人工智能有很多新的思考,他还在酝酿更多具有哲学思辨的论述。
认知“新物种”
在最新的文章中,陈天桥表示,随着具备高级认知能力的AI智能体(Agent)的出现,传统管理学所依存的人类生物学基础(大脑的局限性)将被颠覆,企业需要从根本上重塑其组织基因,从“人类中心”的管理范式,转向“AI原生”(AI-Native)的认知范式。
在他看来,传统管理学是一套为弥补人类认知缺陷(如有限记忆、有限带宽、动机衰减)而建立的“纠偏系统”。当执行工作的主体从人类变为拥有永恒记忆、全息认知、内生进化能力的AI智能体时,这套系统的基础便“崩塌”了。未来的变革不是用AI优化管理,而是让“管理”本身退出,让位于一种基于智能体认知特性的全新组织形态——“AI原生”企业。
文章认为,传统管理学是一套为弥补人类认知缺陷(如有限记忆、有限带宽、动机衰减)而建立的“纠偏系统”。当执行工作的主体从人类变为拥有永恒记忆、全息认知、内生进化能力的AI智能体时,这套系统的基础便崩塌了。未来的变革不是用AI优化管理,而是让“管理”本身退出,让位于一种基于智能体认知特性的全新组织形态——AI-Native企业。
“当执行依赖人类时,企业是一个为适配大脑缺陷而构建的制度容器。”陈天桥表示。在他看来,AI Agent的介入,将在“认知解剖学”层面上对现有的企业管理进行颠覆。
他从“认知解剖学”角度对比了人类员工与智能体,指出了三大不同之处:记忆的连续性(永恒记忆 vs. 瞬时易碎);认知的全息性(全量对齐 vs. 层级过滤);进化的内生性(奖励模型驱动 vs. 多巴胺驱动)。通过这些比较,智能体的优势凸显——它们具有“连续记忆、全息认知、内生进化”的能力。“这不是更强的员工,而是基于不同物理法则运转的新物种。”陈天桥表示。
传统体系正在崩塌
当新物种遇到旧容器,KPI崩塌了!“我们要KPI,原本是因为人类容易迷路。但对于时刻锁定目标函数的智能体而言,死板的KPI指标反而限制了它在无限解空间中寻找更优路径的可能性。”陈天桥称,“这就好比你给自动驾驶汽车画死了一条轨道,却期待它能躲避突发的障碍。”
另一方面,传统的流程与监督体系也在崩塌,从“纠偏”变为了“冗余”。陈天桥对此解释称,这是由于传统的监督机制本是盯着人别犯错,但在智能体内部,理解即执行,感知即行动,监督不再基于对执行过程的怀疑,而是基于对目标定义的再校准。
最后,陈天桥提出了企业的终极形态——“AI原生”的定义。“AI原生企业呼唤一种全新的操作系统,一种不再致力于资源规划,而是致力于认知演化的全新神经系统。”他表示。
根据陈天桥对“AI原生”企业的定义,涵盖了五方面:架构即智能——企业架构的设计目标,从“管控风险”转变为“最大化数据吞吐与智能涌现”;增长即复利——企业的估值逻辑不再取决于人员(headcount)的规模,而取决于认知结构复利的速度;记忆即演化——企业必须拥有一个可读写、可进化的长期记忆中枢(Long-term Memory),所有的决策逻辑、交互历史与隐性知识,都被实时向量化,沉淀为组织的“潜意识”;执行即训练——所有部门本质上都是“模型训练部门”,每一次业务交互,都是对企业内部“世界模型”的一次贝叶斯更新;人即意义——人类从“燃料”的角色中退出,升维为“意图策展人”与“认知架构师”。
陈天桥发表关于管理学的文章,正值人工智能深刻改变企业运营方式的当下。12月1日,咨询公司埃森哲宣布,将通过与OpenAI的合作,为其数万名IT专业人员配备ChatGPT Enterprise软件应用,同时加快各岗位员工的人工智能技能提升。
近期,人工智能对企业组织架构的影响也引发全球关注。根据管理咨询公司Management Consulted的研究观点,人工智能减少了对通才分析师的需求,企业借助人工智能就能处理大量基础数据,对于人才的需求正转向“更多处于职业生涯中期、具有专业知识的”员工。
咨询公司Alvarez&Marsal则提出企业的架构转向“盒式模型”——一些企业高级员工和初级员工的数量正在更加接近,因为这种模型更依赖经验丰富的专业人士,而不是大量的初级分析师,人工智能将提升分析能力并减少对初级员工的需求。
一、修复bug,修改自动播放;优化产品用户体验。
二、 1.修复已知Bug。2.新服务。
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