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(原文發表於2025年12月24日)

管理学：精密的“纠偏系统”

在管理学中，KPI这个词的发明，并非因为它能精准衡量价值，而是因为人类大脑有个天然的局限，它难以在长周期中锁定目标，“遗忘”是碳基生物的常态。因此，我们需要路标，KPI就是这个路标。

再比如，我们发明层级制，并非因为它高效，而是因为人类的工作记忆，只能处理7个节点，为了避免认知超负荷，我们才需要通过层级来压缩信息。

再比如，我们发明激励机制，是为了对抗生物体天然的动机衰减。毕竟，人的热情是有限的，对工作再有激情的人，时间长了也会降温，因此需要激励机制，来维持这个激情。

换句话说，在陈天桥看来，管理学最大的贡献，不在于提升组织的“智能”，而在于它是一个精密的“纠偏系统”，在人类心智失效之前，用制度锁定正确性。

但问题是，AI并不具备这些问题，因此，假如公司的员工都变成AI，管理学自然就派不上用场。这就是他所说的“管理学的黄昏”。

假如AI成熟了，那么它的记忆会是连续的。相比之下，人类的记忆是瞬时且易碎的，我们依赖睡眠重置，上下文经常断裂。而智能体拥有永恒记忆，它不会遗忘，不需要“交接”，每一次推理都建立在全量历史的基座之上。

再比如，人类受限于带宽，必须通过层级来过滤信息。而智能体拥有全量对齐能力，整个组织的知识网络对它实时透明，它看到的是全局，而非盲人摸象般的局部。

再比如，人类的动力依赖于多巴胺和外部奖赏，容易衰减。而智能体的行动源于奖励模型的结构张力，它不需要被“哄”着工作，每一次行动都是为了让目标函数收敛。

当AI这个新物种进入企业，那些曾经支撑现代企业的基石，比如，KPI、层级、激励、长期规划、流程监督等等，这些东西就会从“必要的保障”异化为“智能的束缚”。

你看，KPI原本是因为人类容易迷路，但对于时刻锁定目标的智能体而言，死板的KPI指标，反而限制了它寻找更优路径的可能性。

再比如，层级原本是因为人类大脑处理不了太多信息，但对于能处理千级上下文的智能体，层级结构不再是过滤器，而成了阻碍数据自由流动的“血栓”。

所以，陈天桥说，未来的企业变革不是“更好的管理”，而是“管理的退出”。这不关乎对错，这是技术演化的必然。

这个观点好像很颠覆，对吧？这篇文章发出后，也引起了不少讨论。有人觉得这是把AI想得太理想了，也有人觉得这是把管理学想得太简单了。

“人”的角色：“意义策展人”

抛开这些对AI以及对管理学的讨论，文章里有一个命题，我觉得更值得注意。这就是，关于“人”的角色。假如未来的公司里有大量的AI员工，那么，“人”又会扮演什么角色呢？陈天桥提了一个词，叫“意义策展人”。

什么叫意义策展人？按照我的个人理解，意义策展人最重要的价值，在于“定义什么是重要的”。这个能力需要理性，但有时又超越理性。

什么意思？比如，当年德国物理学家伦琴，在实验室里研究阴极射线管。其中有个步骤是，为了防止光线漏出，要用硬纸板和锡箔把管子严密包裹。简单说，就是用东西把光线都挡住。按照直觉，这不应该有任何光线漏出了。但是，当伦琴接通高压电流时，突然发现1米外的荧光屏发出微弱闪光。

注意，在伦琴之前，另外两位科学家，克鲁克斯和勒纳德，都遇到过类似的情况。但他们认为这只是实验失误，没有深究。唯独伦琴抓住这个问题不放，最终发现了“X射线”。

再比如，苯的分子结构的发现，据说最初源于化学家凯库勒的一个梦。但凯库勒没有只是把这个梦当成“意外”，而是紧紧抓住它不放。

再比如，美国物理学家戴维森，因为发现电子波，在1937年获得了诺贝尔物理学奖。但这个发现，最初也是源于一次“实验意外”。

注意，这种“在模糊中定义方向”的能力，不仅仅体现在科学家身上，在日常生活中也经常能看到。

比如，罗老师讲过一个真实的故事。有一对夫妇开餐馆，有一天来了个客人，带着一麻袋钱在那儿数。他们问客人是干什么的，客人说倒腾二手摩托车。第二天，两口子就把餐馆关了，开始卖二手摩托车。

你看，没有战略，没有计划，没有理性分析，没有三思而后行，只有那个麻袋的钱震撼的视觉效果和数钱声音震撼的听觉效果。就这么一个瞬间，他们做出了判断。

这个判断理性吗？不理性。但有效吗？也许有效。因为真实世界本身就是模糊的、多义的、充满矛盾的。一个好的目标，也许不是精确定义出来的，而是在实践中不断调整、不断澄清的。

《战争论》的作者克劳塞维茨有句名言：“当战争打到一塌糊涂的时候，高级将领的作用是什么？就是要在看不清的茫茫黑夜中，用自己发出的微光，带着你的队伍前进。”

换句话说，人的能力在于，能够在海量信息中，凭借某种说不清道不明的感觉，判断哪个方向值得探索，在模糊中定义方向，在不确定性中做判断。这也许是人类最独特的能力之一。

也许“测不准”本身，才是最有价值的

当然，目前看，这些也都只是未来的假设之一。今后到底什么样，现在很难说得清。即使是那些身在AI浪潮中心的人，他们的判断也是各不相同。

前段时间，马斯克和黄仁勋做了一场对谈。当然，他们都是AI的利益方。马斯克的特斯拉、SpaceX、xAI，黄仁勋的英伟达，都在押注AI的未来。他们肯定会说AI的好话。

但即使是利益一致，他们关于AI未来的设想，也是完全不同的。

马斯克说，AI会让人类从“烦琐事务”中解脱。他的原话是，“长期来看，工作将变成可选的。你可以把它当成一种像打球一样的兴趣爱好。假如你想工作，你可以工作；假如你不想，AI和机器人会搞定一切。”

而黄仁勋说得完全不同。他认为，AI会让人更加忙碌。而且每一次生产力的跃迁，实际都导致人类工作时间的延长。AI也一样。

比如，放射科医生。黄仁勋说，几年前AI在读片识别率上超过人类时，所有专家都预测“放射科医生要失业了”。结果呢？现在放射科医生不仅没失业，反而更忙了，也更稀缺了。因为AI把读片工作瞬间完成，医生的精力被释放出来，去处理更复杂的病例。人类对健康的需求是无止境的，当供给变得容易，需求就被无限放大了。

再比如，程序员。黄仁勋认为，程序员并不会被替代，而是换个方式工作。他说：“未来的IT部门，其实就是AI的HR部门。”你需要给AI做“入职培训”，告诉它什么是你眼中的“好”，什么是你的价值观，什么是你的审美。

你看，两个人，两种完全相反的预测。

而且更有意思的是，这不是第一次了。历史上，但凡新技术出现，总有人预测遥远的未来，但这些预测都对吗？未必。

比如，电影。1895年12月28日，法国的卢米埃兄弟放映了第一场电影，片长50秒。但到1900年，他们自己宣布：“电影是没有未来的发明。”转而搞彩色摄影去了。

再比如，飞机。1896年，著名物理学家开尔文勋爵，拒绝加入英国皇家航空学会，他在给军事航空支持者的手记中说：“我对除热气球以外的任何航空技术，连丝毫的信心都没有。”几年后，莱特兄弟就驾驶飞机飞了起来。

再比如，电话。1876年，西联电报公司说：“电话缺点太多，人们无法严肃地把它视为一种通信手段。”结果呢？电话取代了电报。

你看，这些预测，全都错了。为什么测不准？美国麻省理工学院媒体实验室的主任，伊藤穰一，他认为有两个原因：

第一，对技术发展缺乏想象力，人们很难想象一个新事物会如何演化。第二，新事物与环境的互动太复杂。一个新事物就像一个生物物种，它不是独自长大，而是一边成长，一边和环境适应，还要反过来改造环境。这个互动过程极其复杂，很难预判。

但换个角度，也许“测不准”本身，才是最有价值的。

美国哲学家杜威说过：“我们不应该把这个风云变幻的世界当成洪水猛兽，而应该把它看成人类施展才华和勇气的舞台。”

因为这时，旧的逻辑正在失效，新的逻辑还没建立。但也许，这恰恰是最好的时刻。就像野火之后的森林一样，看似一片焦黑模糊，但这恰恰是新生命破土而出的时候。

在这里，也特别提醒，2026年《时间的朋友》跨年演讲，主题是“1000天后的世界”。我们不是要预测一个久远的未来，而在1000天这个尺度上，观察那些正在“破土而出”的新实践、新趋势、新可能。

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