少數人的特權還是多數人的可能：AI讓公司再平衡

AI 時代創業哲學 · 13

AI正在顛覆傳統的組織架構。過去企業通過設計複雜的流程來提高效率、管理人性。

而AI的出現將工作流徹底推向了"以合規為前提，以結果為中心"的新階段。海量的"螺絲釘"和"看門人"崗位逐漸消失，例如馬斯克接手後的X(原Twitter)，員工從約8000人鋭減至1500人。國內一些頭部大廠開始收縮獨立前端崗位，鼓勵後端工程師利用AI工具成為全棧開發者。AI並非簡單地優化流程，而更像是一個流程的"破壞者"。所謂的"AI for Process"，不過是在拿着錘子找釘子而已。

AI帶來的不僅是工具的替換，而是一場深刻的再平衡：

• 分工縱向合併: 個人被要求具備系統化的全局能力。
• 勞動讓渡: 標準化的重複勞動交給大模型，人類需要將時間投入到能積累成資產的事情上。
• 規則重塑: 平台與合規重新定義了遊戲規則，如誰能接入、如何計價、如何使用等。

這種再平衡正在製造巨大的鴻溝。一些人因為失去了"螺絲釘"崗位而再無新機會；而另一些人因為掌握了模型或數據資產，實力不斷增強，甚至能拿到上億美金的年薪。

真正的分水嶺，不在於會不會使用AI，而在於人如何與工具和制度進行深度連接。

哲學解析

1. 尼采：主人意志與奴隸意志

尼采在《道德譜系學》中區分了兩種價值取向：主人意志和奴隸意志。主人意志是自我立法、主動創造的，而奴隸意志則以怨恨為底色，被動地將他人的標準內化為束縛。在AI時代主人定義問題、設定評判標準，然後用模型和流程放大既定的價值；而奴隸則沉迷於"追熱點、抄提示"，將考核和算法視為主人，越優化越同質化。

在企業中"主人意志"對應的是口徑與標準的制定權、評測與發佈的節奏權、平台與數據的接口權。反之"奴隸意志"的典型畫像就是"牛馬團隊"：圍着熱點和臨時需求打轉，被KPI驅動拼命內卷，隨波逐流，最終被模型和平台牽着鼻子走，被同質化替代。

2. 阿倫特：從勞動到行動的位階遷移

漢娜·阿倫特在《人的境況》中將人的實踐分為三個層次：勞動、工作和行動。

• 勞動：為維持生命而進行的循環性活動，是人的生物性存在。
• 工作：製造具有持久性的人工物，是人的世界建構者。
• 行動：人與人之間通過言行建立關係、展現自我的實踐，是人的政治性存在。

如今，我們看到AI正在吞併勞動，並部分替代工作。幸運的是，AI目前對行動還無能為力。明智的企業正在將人從"勞動層"拔高到"行動層"，同時在"工作層"沉澱可複用的制度和平台。如果只是用AI優化舊流程，最終只會得到"更快的舊錯誤"。

3. 福柯：工具是權力的裝置，還是行動的槓桿？

福柯在《規訓與懲罰》中指出，工具是權力的裝置。指標、監控、檔案和評分體系本質上是規訓的機器，通過將人暴露在可見性之下，從而實現馴化。AI極大地強化了這種能力。但問題在於，同一套工具既可以成為權力的裝置將人鎖定在考核與監控的網格中，也可以被重塑為行動的槓桿讓人用數據、口徑和節奏發起新的實踐。可見性既是束縛也是放大器，關鍵在於誰設定標準、誰主導解釋。

在企業中，管理者將AI視為權力延伸，用以重新分配資源、設定遊戲規則；對執行者來説，AI既是放大器，也是將人訓練成圍着儀表盤轉的零件。但工具不是單向的。當數據變得透明，執行團隊可以用"被看見"來爭取話語權，核心部門必須接受問責。關鍵不在於工具本身，而在於我們能否將"被看見"轉化為行動的槓桿，而不是單向的監控。

4. 伊萬·伊里奇：共生工具的三條校驗

伊里奇(Ivan Illich)在《共生的工具》(Tools for Conviviality)中提出，技術並非天生友善，它可能讓人保持主體性，也可能把人馴化為系統的附件。工具的檢驗標準其實很簡單：

• 可控性：人能夠直接使用和掌握工具，而不是被龐大的系統所控制。
• 結社性：工具應該促進人與人之間的互動與合作，而不是隔絕或壟斷。
• 可改造性/可塑性：工具應當允許用户在合法的邊界內修改、重組、組合，而不是封閉、黑箱。

這三條中，只要有一條不成立，工具就不再是為你服務，而是在借你之手鞏固它自己的規訓。

5. 吉爾伯特·西蒙東：技術個體化和AI Agent

西蒙東在《技術物的存在方式》中認為，技術對象不是固定物，而是會演化的個體；人與技術在個體化過程中互為條件。如果工具只是被簡單調用，它依然是外在的機械。但一旦被置入人的問題結構中，它就會經歷二次個體化，成為一個新的"個體"。

在企業中，真正的高手會把AI工具塑造成組織的有機組成部分，成為AI Agent。這些Agent不再是一次性工具，而是長期的員工、合夥人甚至是資產。它們能被遷移到不同項目繼續工作，與人類同事分擔責任，甚至能成為部門間的接口。它們既是效率的來源，也是權力的來源。誰能塑造並管理這樣的技術個體，誰就握住了公司再平衡中的主動權。

AI對公司的再平衡：從部門到個人

AI的滲透正在改變企業的重心分佈，從部門到組織，再到不同層次的員工，都在經歷"勞動層收縮、工作層沉澱、行動層上移"的再平衡。對組織外的普通人，也有類似的影響。

部門層面

• 研發：代碼生成和測試自動化大幅壓縮了勞動層，產品經理和研發人員被推向全棧化，從事端到端的開發工作。
• 運營：AI Agent接管工單分發，自動推進工作。團隊轉而聚焦於增長設計、跨部門協作和資產留存。
• 風控合規：AI處理基礎的核查和條款比對，人力則負責原則設定、灰色區域裁量以及對外溝通的"可解釋報告"。
• 人力資源：AI對初篩、排程與績效數據彙總自動化分析，HR的價值轉向業務支持、組織設計、能力與企業文化敍事。

組織層面

• 崗位結構：從"人海執行"轉為"少量中高級人才 + 平台工具"，初級崗位收縮，治理與標準的話語權上收。
• 管理重心：從"流程"轉為"邊界與標準"，以SLA(服務水平協議)、審核和審計來衡量價值。
• 個人績效：從"工作量"轉向"結果質量、資產積累和影響力"。再也沒有"沒有功勞也有苦勞"，苦勞都由機器完成。

這裏多重複一句，如果只用AI工具來加速舊流程，而不在"工作/行動"沉澱與提升，公司最終只會更快收穫"舊錯誤"。

不同層次員工的應對方法

• 基層執行者：要把日常重複性工作沉澱成可複用的模板和腳本，讓AI晚一點替代自己。
• 中層管理與專業骨幹：學習利用AI將工作流程平台化、標準化，並通過數據、評測和接口設計掌握話語權，獲得決策者的認可。
• 高層與核心崗位：重點在於將工具轉化為行動的槓桿，設定邊界、制定規則、分配資源，利用AI結果進行對外敍事、對內治理，推動跨部門協同與戰略落地。

不同人羣的應對

• 平台零工者：把高頻任務固化為習慣壓縮"響應時間"，將省出的精力用於流程覆盤和技能提升，用效率換取收入。
• 線下資源持有者：將合同、合規、售後等隱性信任環節，打包成AI增強服務額外收費，把不可見的價值轉化為可量化的資產。
• 研究型專業人士：別再寫長篇報告，而是去開發評估標準、創建基準測試集，將提供結論模板作為核心服務與知識資產。
• 學生與轉行者：不要糾結於某個AI工具，而是選一個細分領域，建立高質量的數據資產，以此來證明你的能力並獲得議價權。

AI對公司的再平衡，是將"少數人的特權"從那些單純掌握資源的人手中，轉移給那些能定義問題、塑造工具、治理制度的人。多數人的機會，取決於組織是否允許更多團隊上移到"工作層"與"行動層"，將資產與證據鏈做厚做穩。

當人、工具與制度被正確連接，企業得到的不是"更快的舊流程"，而是"可複用、可審計、可遷移"的新能力版圖。

本文提到的一些哲學家和科幻作家。