论文一场跨物种的组织革命:管理领域的AI运用是关于对写作物种论文范文与课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文物种论文开题报告范文和相关文献综述及职称论文参考文献资料下载有帮助。
国家的兴衰,企业的成败,说到底莫过于“管理”二字.
以史为鉴,我们不妨先把时间倒回到1500年前.“公元1587年,在中国为明万历十五年,论干支则为丁亥,属猪.当日四海升平,全年并无大事可叙”,黄仁宇在《万历十五年》开篇中说,“这实在是平平淡淡的一年”.但就在同年,“1587年,在西欧历史上为西班牙舰队全部出动征英的前一年”,草蛇伏线,灰延千里,之后的世界格局的走向,东西方势力的消涨,300年后中国封建王朝的土崩瓦解,全在于这些平淡日子里的“末端小节”当中.
穿越时光,让我们把视线停留在其中某个平淡日子的“末端小节”上.明朝中叶的一天,皇帝又收到数件来自各地的奏折,文字像往常一样冗长无比,按黄仁宇的话说“又是用儒家传统的观念和语言来加以表达,很不容易弄清其中的问题主次和真正含义”,于是和平常一样,名为秉笔太监的宦官,作为皇帝的私人秘书,开始整理奏折关键词和摘 要,供皇帝阅读,然后再交內阁大学士们批答.最后这些政令通过层层体系,回到奏折的来源地.这层层公文流转的过程,处于核心决策层的皇帝知道了一件事的大致印象,这还是运气好的时候,因为很可能在另外一天,他连大致印象都没不掌握,只是看到了来自秉笔太监的一时好恶的评价,但这依然不是最糟糕的,因为如果是魏忠贤“在位”,皇帝大概连看奏折的机会都没有.但是无论有没有印象,下发出去的批示却是实打实的“奉天承运皇帝诏曰”.
黄仁宇对这种情况总结说,这些王朝的“传统的官僚政治表面管辖广泛,实际掌握不深,其行政效率靠由上至下加压力,并非循照经济原则,所以只能铺摆场面,对数目字无法精密核算”.而如此庞大的疆域,如果不用数目字的方式去管理,帝国的走向最后难免会流于失控.
数目字管理到数据管理：伴随AI带来的“透明组织”
对于黄仁宇的数目字管理,后来有两种理解,一种是字面意义的“数字化管理”之意,通过数字统计来制定决策,作家王小波称之为“统计数字”管理.从事黄仁宇作品编辑多年的徐卫东的看法则更深入,“数目化的英文是‘mathematical management’,所以数目化管理更准确的说法应该是‘精确化管理’——各种有形无形的社会资源可以公平地加加减减,也就是说,整个社会资源均可如实计算,整合进一个记录系统进行自由流动和交换”.
但是无论哪种理解,只要涉及计算和决策,都需要一个共同基础——可以准确衡量价值、能够反映客观现实的“数目字”.而这个基础,对于一个国家管理是必要的,对于一个组织管理是必要的,对于一个运行在万物互联的现代社会的现代企业管理,更是需要的.黄仁宇说,“凡事用数目字管理的社会,已不是道德问题,而为一种技术问题”.而就在新的科技革命和产业革命方兴未艾的今天,“技术”可能将不再是一个问题,这让数目字管理的可行性产生飞跃.在人类历史上,管理者也会第一次发现,自己的企业会变成一个接近于自己完全可见的“透明组织”,企业的每一个动态都可以呈现在管理者眼中.而推动“透明组织”形成的技术,就是井喷式爆发的大数据,和由大数据驱动的人工智能.
美国互联网数据中心的数据显示,互联网上的数据每年将增长50%,每两年翻一番,世界上90%的数据是过去的几年才产生的.更激进的预测是——人类社会从现在开始每一年产生的数据,都将超过之前所有年份产生的数据的总和.早在1980年,著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中,将大数据定义为“第三次浪潮的华彩乐章”.这些数据并非只是人们在互联网上发布的文字、图片和视频,还有全世界的工业设备、交通工具、仪器仪表、监控装置上的传感器所产生的数据,而测量的对象,也不仅包括各种设备、物体、空间的位置、温度、湿度,也包括一个企业组织中的核心管理对象——人自身的一举一动的观察.
通过无线通讯,大数据让现代企业的管理者不会像明朝皇帝一样,需要一个漫长的信息传递反射弧,才能了解来自组织末端的情况,而是可以几乎实时的得到组织的不同地理位置、职能单元和分支机构反馈的数据.孙子兵法曰：“知己知彼,百战不殆”,“知己”和“知彼”在兵法中,被放到了同等重要的位置,而这些数据就是知己的关键.
但是仅仅有看似可以反射企业全貌的数据,并不能自然得到一个“透明组织”,有两座大山矗立在管理者和这些数据之间,这就是 “理解和效率”,大部分由“01”代码组成的数据是不能被人类直接理解的,人类看不懂机器的记录；而另外一部分可视化的数据,我们又没有足够的时间去处理,一个摄像头一天内拍摄的画面,也需要一个人一天的时间来回顾.正如同明朝皇帝面对无数奏折就出现的文字信息过载,面对浩瀚无边的数据,人类更会出现数据认知过载.这就是大数据之外的另外一个能力—— “人工智能”.人类面对浩瀚的数据有多么无力,人工智能面对无边的数据就有多么饥饿.
人工智能并不是一个新事物,从60年前达特茅斯会议产生这个概念开始,人工智能已经经历过三次低谷巅峰,现在我们看到的已经是第四次人工智能浪潮.这次人工智能浪潮的支撑力量来自三方面：AI算法的演进、计算能力的提升和数据资源的井喷,数据则是一个关键因素.就像人类总结经验是依靠学习和复习一样,人工智能正是利用海量的数据,总结和发现只有人类才能发现,甚至人类也无法感知与认知的事物、因素和规律.由于机器的学习是依靠统计学原理,因此,数据量越大,机器的学习能力就越强,得出的结论就越准确.
有了全视角观察组织的大数据,有了可以把数据翻译为信息结论的人工智能,人将是可能被读懂的,“透明组织”的可能性就出现了.
组织的核心是人,要实现管理者所替代的“透明组织”,就要实现“人”的透明性.但是人天生偏偏是不透明的,在小说三体中,人心的不可参透性,成为地球人反击三体人的秘密武器.心理学家荣格则把人类的意识分为自我、本我和超我.其中只有自我是能被直接感知的,本我和超我都隐藏在外在表现的水面之下.如果说对于小企业还可以依靠管理者的观察,对于大型组织的管理者,可能只能依靠每年一次的“360度环评”才得以管中窥豹.但是,有了全视角观察组织的大数据,有了可以把这些数据翻译为信息结论的人工智能,双剑合璧,人将是可能被读懂的,“透明组织”的可能性就出现了.
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参考文献：
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4、 非营利组织财务管理问题和解决 摘要：随着市场经济的快速发展，社会问题日益增加，市场机制对此无能为力，单纯依靠政府力量已不能解决众多的社会问题，非营利组织的地位就此凸显出来。非。
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