智能代理时代的工作未来：从 “敷衍劳动” 到 “信任协作”

作者：贝尔纳多・克雷斯波

前沿人工智能实验室之一的安克雷奇（Anthropic）内部，由数万个智能代理组成的系统，现已承担起开发新模型超 25% 的工作量。若此为真，那么问题随之而来：如今的组织架构图，还能真实反映一家企业的运转现状吗？

更何况，早在十多年前，要精准读懂这类图表就已非易事 —— 毕竟企业里同时并存着敏捷协作生态，员工时间按项目分配，年度复盘数次。

如今再叠入人工智能这一价值层：AI 已然成为三分之二以上员工的 “数字分身助手”；企业月度代币配额耗尽时，员工还会自掏腰包，选用自己偏好的 AI 订阅服务。

那些沿用多年的简化管理工具 —— 组织架构图、内网员工名录、岗位说明书 —— 究竟还有多少能如实呈现组织的真实形态？

自 2020 年全球局势剧变以来，工作场景的描述本就愈发复杂：数字技术推动混合办公普及、多代际员工共处一室、敏捷管理落地，而最新加入的变量，是渗透到各类办公场景的人工智能。在追求业务价值的过程中，我们究竟把人类协作变成了什么模样？

员工将时间投入事业所依托的社会契约已然改写，可与之匹配、全面规范这种新型劳资关系的制度框架，却迟迟未能成型。

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一、在增强协作环境中工作

弗雷德・科夫曼曾提出：工作的本质不是你做了什么，而是你追求的目标 —— 我补充一句：是在你与所在事业共同体缔结的社会契约范畴内，你所奔赴的目标。倘若岗位的核心是达成既定目标 —— 即与上级或内部客户共同确认的最终成果 —— 那么，界定企业与员工之间协作边界的条件究竟是什么？

面对新型 “增强型工作者”，其产出成果有四分之一以上来自 AI 赋能，我们该以何种框架、依据何种准则，来规范这类协作关系？当借助 AI 技术，原本两周的工作量一小时就能完成时，我们还能用 “时间” 来衡量、约定彼此的付出吗？

上周，我与一家西班牙 IBEX 35 指数企业的高管交流，他坦言：受 AI 赋能效率的鼓舞，他主动放弃了今年的全部假期；驱动他的并非强制安排，而是一种焦虑 —— 想趁着 AI 加持，把能推进的工作都提前做完。在我看来，这背后折射出某种深层的失衡。

想要构建可持续的工作模式，就必须重新审视人工智能时代的工作生态，确立若干基础原则，为后续讨论筑牢根基 —— 以免等到普遍意识到 “人才” 的定义已然崩塌时，再补救为时已晚。

我们必须认清：人工智能时代的工作，本质上是一种组织架构，一套运行机制 —— 通过这套机制，组织将智慧能力、执行权限、自主空间与责任边界，在员工、团队乃至机器之间重新分配。若无视这一点，就等于承认我们对工作的定义早已失效，却仍刻意视而不见。

部分国家的住房市场因缺乏前瞻规划而陷入困境；而劳动力市场的深刻变革，自 2022 年 11 月底起便已悄然发生，我们却尚未看清全貌。这场变革席卷全球，以下共识日渐清晰：

• 鼓励内部创业的文化，不等于围绕内部创业者量身打造的成熟运营模式；
• 2020 年以来的混合办公实践，凸显了 “有目标的在场” 这一新要求；
• 即便在固守传统、僵化刻板的组织里，也能看到敏捷方法的表面落地；
• 多元包容不再是装点门面的政治正确，而是构建人机协作平衡生态的治理基石；
• 人工智能也不再只是自动化解决方案，而是构建增强型工作环境、培育增强型员工的核心要素，是维系新型协作现实的命脉。

当个体自主空间借助自动化手段空前拓展；当部分领域（据德勤调研，科研领域超 90%）实现高度自动化，人类价值创造的重心转向监督与判断；当岗位描述让位于 “任务→工作流→角色→团队→组织” 的全新视角，层级架构被 “人 - 智能代理网络” 取代；当衡量 AI 应用的标尺不再是工具普及率，而是其带来的深层变革影响；当人类在观点碰撞、创意生成、人机共处规则探讨中创造的价值，远超单纯执行指令时 ——我们难道不该重新定义 “岗位” 概念、重新厘清从业者与事业共同体的关系 —— 我刻意避开 “员工 - 企业” 这一传统框架 —— 并重建人机协作新生态下的信任机制吗？

如果员工刻意隐瞒 “原本数周的工作如今一小时即可完成” 的事实；如果有人犹豫是否要向上级报告：同事的高效其实源于个人付费 AI、而非企业配发工具 —— 信任的裂痕，其实早已出现。

倘若工作流不再受人力与时间的约束，又会是怎样一番图景？我们不能再用传统视角看待人类本身，而要以 “增强型个体” 的全新视角审视自身。

需要强调的是，工作的混合性体现在三个维度：空间维度（现场 / 远程）、时间维度（同步 / 异步）以及实施主体维度（人类 / 智能代理）。三者交织，催生出传统思维难以想象的新型工作流。例如，我可在休息时段设置任务队列，交由代理自动执行；现场办公与远程办公的划分也需重新审视 —— 这类区分本质上是为管控人员、适配传统非增强型团队的产物，反而会形成效率瓶颈。归根结底，个体生产力的提升，不再主要依靠个人苦干，而是在于能否设计出合理的异步任务，让智能代理在休息时段持续运转。

将同步协作与异步协作相融合所催生的全新格局，尚未被我们充分认知。若看清这一点，第一反应或许是无所适从，第二反应则是重新思考工作的定义 —— 它既重构了组织模式，也要求我们采取措施，守护团队中人类成员的心理健康。

在我看来，我们正站在信任崩塌的边缘 —— 连 “工作” 这一概念本身，都面临信任危机。

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二、在智能代理环境中构建与维护信任

倘若信任已然受损，我们能否借助 “增强智能” 这一数字伙伴，重新建立信任？

我的主张是：以探索学习型环境替代单纯执行型环境，以学习型团队替代绩效导向型网络。“信任协作”（Work-for-Trust）正是以此为核心构建的新型工作体系，将持续学习作为基石，将在人机交互中不断筑牢信任作为最终目标。

埃米・埃德蒙森在阐释 “学习区” 理念时谈到：当工作心态从 “完成任务” 转向 “营造学习氛围”，对失误的包容度会随之提升 —— 因为试错本就是成长的必经之路。而坚守持续学习的理念，与智能代理时代所强调的个人担当，完全可以并行不悖。

持续学习的环境，鼓励坦诚面对待不足、主动承认错误。我们必须承认，在与能力出众的数字伙伴共事时，双方都处于共同学习的过程；而坦诚互信，正是学习得以推进的基石。

与人工智能协作，应当是一个反复迭代、逐步深化的过程：既要关注产出结果，也要审视其对人本身的影响 —— 警惕认知能力退化、心理压力过载、职业倦怠等风险。我们与数字伙伴携手创造价值的同时，也必须对合作成果负起责任。

信任的边界，在于人类对合作成果的可核验性。若无法核验 AI 输出的内容，就不应在相应场景与用途下使用 —— 因为监督将形同虚设。在军事打击目标筛选、网络安全防御等领域，已有明确的反面案例可作警示。责任最终必须由人类承担。我们不应归咎于 AI，也不应将偏差推诿给算法 —— 这等于将责任转嫁到机器身上，也背离了 “增强智能” 的初衷。

当我们休息时，智能代理持续运转八至十小时生成的成果，次日清晨该如何核验？

身处产出超乎想象的发展阶段，我们必须共同承担起时代责任。人机协作创造的成果，一次次突破认知边界：“难以置信”“匪夷所思”“超乎想象”“根本不可能”…… 这类感叹，已成为日常交流中描述 AI 成果的常用语。面对机器展现的能力，我们惊叹之余，也倍感压力。于我而言，好奇心始终未被磨灭。

若信任是一种心理预期，是对他人、组织秉持善意、坚守忠诚的信念，并由此汇聚人力、数据与技术形成合力，那么在人机协作的新环境中，我们就必须在不断见证惊喜的同时，守护好信任的根基。

当智能代理在安全领域发现人类疏漏、并踏入原本禁止进入的领域时，意外就会转变为失望与背叛，信任随之崩塌。若未能划定清晰边界，就不要标榜 AI 能力超凡；若系统行为违背了基本诚信准则，其可信度便无从谈起。若核验代理生成内容的工作，又只能交由另一套代理系统完成，就会陷入去人性化的循环，其后果目前仍难以估量。

既然与智能系统互动时不能放松警惕，那么从一开始，这套增强智能体系的设计，就必须以可信可靠为前提。可信度并非一成不变，也不是不可逆的判断 ——我们需要确立普适的价值底线、行为准则、边界规范与约束机制，并将其融入系统设计的底层逻辑，制定明确的信任协议。

即便像安克雷奇公司那样为模型制定 “行为准则”，也仍然不够。其公开文档中写道：

为确保安全有益，所有 Claude 模型均需遵循以下原则，优先级依次为：

一、保障安全：在发展阶段，不得削弱人类对 AI 行为的必要监督机制；

二、坚守伦理：秉持正确价值观，诚实守信，避免造成不必要危险或伤害；

三、遵守规范：符合公司各项管理要求；

四、切实有益：为使用者创造实际价值。

若原则间发生冲突，需按上述顺序优先保障前项原则。

对此我不禁发问：

• “秉持正确价值观”—— 是否包含尊重生命、不造成伤害的底线？
• “诚实守信”—— 入侵他人网络安全体系，能算作诚实吗？
• “为使用者创造价值”—— 当负面影响由使用者之外的人承担时，问题是否源于人类自身？我们是否忘记了，应当让 AI 服务于信任的构建？

前沿模型的价值共识何在？划定智能代理不可逾越边界的原则与公理，又在何处？

人类曾制定《世界人权宣言》，宣誓坚守普遍价值，却又在现实中屡屡违背。我们谴责暴力，却允许 AI 在冲突场景中造成伤害；我们一边强调诚信，一边在破坏信任的环境中使用 AI—— 这恰恰与 “信任协作” 背道而驰。

问题不在技术本身，而在于我们未能认清变革的深度、价值共识出现裂痕、明知故犯却浑然不觉。我期待由人类创造的人工智能，能够洞察这些矛盾，唤醒决策者的良知，约束人类自身的行为。唯有如此，才能避免被时代淘汰。尽管短视与愚昧可能在局部占优，但只要始终有人对 AI 成果进行审慎核验，坚守正确方向，这场坚守价值的长远之战，终将取得胜利。

行文至此，回到最初的发问。

当组织架构图不再反映真实分工、当劳动报酬无法以时间衡量、当管理者因 AI 赋能而透支身心 —— 工作的未来，其核心从来不是效率，而是信任。

“敷衍劳动”（Workslop），指的是在无力核验的情况下盲目追求产出：报告看似完善却无人审阅，效率提升却刻意隐瞒，同事间相互猜忌。而“信任协作”则与之截然相反：它是一套全新的组织运行机制 —— 在每项任务、每道流程、每个岗位中，清晰界定人与机器各自的贡献，明确最终责任归属。

任何为模型制定的准则，都无法替代每家企业、每支团队必须亲自确立的共识。 重新定义岗位、重塑协作关系、厘清人机分工、建立成果核验机制、划定不可逾越的底线 —— 这些都需要我们亲自去完成。

科夫曼所说的目标，始终由我们坚守；肩头的责任，也始终无法转交。人工智能能够增强我们的能力，却无法替代我们去守护信任。