1️⃣ 背景回顾
人工智能（AI）正在快速发展，正在重塑组织与管理研究：
AI的研究视角包括：人机协作、认知制度变化、新兴组织流程。
研究关注：AI对组织、工作和社会未来的影响。
2️⃣ 文献综述
早期研究：多依赖“类人性”或“超人类”隐喻，但概念模糊、易被误用。
近期趋势：强调AI在组织中的关系性作用，关注AI引发的人与技术连锁变化。
研究空白：缺乏对隐含假设的深度反思，易导致理论偏差。
3️⃣ 研究目的
通过问题化审查方法（Alvesson & Sandberg，2011，2020）：
探讨AI的根隐喻如何影响组织管理学假设
揭示这些假设带来的机遇与挑战
4️⃣ AI的根隐喻
AI在理论中有两大核心隐喻：
拟人化假设 ?
AI具有类似人类的能力（学习、创造、决策）
可与人互动，甚至影响人类判断
理性假设 ⚡
AI是“人工且外来”的技术系统
拥有超越人类的理性与计算能力
? 矛盾点：AI既要高效理性，又要具有人类特质，这会在实践中形成悖论。
5️⃣ 理性假设
AI被期待突破人类有限理性，减少偏差、提升决策效率
特征：
算力优越性：处理大数据、发现模式、预测能力强
决策客观性：高效、公正
⚠️ 局限与挑战：
依赖数据和算法，客观性非天然中立
复杂问题、组织环境、信任与透明度都会影响AI表现
过度强调理性可能导致技术决定论，削弱人类主动性
6️⃣ 拟人化假设
概念：赋予AI类人特质（学习、推理、自主决策）
呈现方式：认知、学习、互动能力，而非物理外观
研究路径：
还原主义：关注AI能力，忽视关系与情境
整体性：强调人机互动，共同生成结果
⚠️ 风险：
过度拟人化掩盖AI局限
混淆AI与人类的认知差异
忽略多AI系统的复杂交互
7️⃣ 理性 + 拟人化 = 双重视角
AI理性优势在特定任务中显著（如数据分析、文本处理）
AI拟人化特征影响信任、依赖与互动
未来方向：
明确AI在组织中的边界与局限
强调人机共进，AI是伙伴而非替代者
关注数据、算法、透明度与人机关系
8️⃣ 实践影响
拟人化代理性：AI被期待像人类一样学习、创造、行动
人类机器化：人类行为被算法与监控驱动
组织行动者地位：
AI可重塑流程与决策关系
与人类/其他AI协作，形成新行为模式
人机互动应是双向共进
? 总结
AI既是理性工具，也是类人行动者
过度强调某一侧会带来悖论与风险
未来研究和实践应关注：
边界与局限
人机共进
信任与透明度
#人工智能发展 #人工智能未来 #人机交互 #计算机科学
人工智能（AI）正在快速发展，正在重塑组织与管理研究：
AI的研究视角包括：人机协作、认知制度变化、新兴组织流程。
研究关注：AI对组织、工作和社会未来的影响。
2️⃣ 文献综述
早期研究：多依赖“类人性”或“超人类”隐喻，但概念模糊、易被误用。
近期趋势：强调AI在组织中的关系性作用，关注AI引发的人与技术连锁变化。
研究空白：缺乏对隐含假设的深度反思，易导致理论偏差。
3️⃣ 研究目的
通过问题化审查方法（Alvesson & Sandberg，2011，2020）：
探讨AI的根隐喻如何影响组织管理学假设
揭示这些假设带来的机遇与挑战
4️⃣ AI的根隐喻
AI在理论中有两大核心隐喻：
拟人化假设 ?
AI具有类似人类的能力（学习、创造、决策）
可与人互动，甚至影响人类判断
理性假设 ⚡
AI是“人工且外来”的技术系统
拥有超越人类的理性与计算能力
? 矛盾点：AI既要高效理性，又要具有人类特质，这会在实践中形成悖论。
5️⃣ 理性假设
AI被期待突破人类有限理性，减少偏差、提升决策效率
特征：
算力优越性：处理大数据、发现模式、预测能力强
决策客观性：高效、公正
⚠️ 局限与挑战：
依赖数据和算法，客观性非天然中立
复杂问题、组织环境、信任与透明度都会影响AI表现
过度强调理性可能导致技术决定论，削弱人类主动性
6️⃣ 拟人化假设
概念：赋予AI类人特质（学习、推理、自主决策）
呈现方式：认知、学习、互动能力，而非物理外观
研究路径：
还原主义：关注AI能力，忽视关系与情境
整体性：强调人机互动，共同生成结果
⚠️ 风险：
过度拟人化掩盖AI局限
混淆AI与人类的认知差异
忽略多AI系统的复杂交互
7️⃣ 理性 + 拟人化 = 双重视角
AI理性优势在特定任务中显著（如数据分析、文本处理）
AI拟人化特征影响信任、依赖与互动
未来方向：
明确AI在组织中的边界与局限
强调人机共进，AI是伙伴而非替代者
关注数据、算法、透明度与人机关系
8️⃣ 实践影响
拟人化代理性：AI被期待像人类一样学习、创造、行动
人类机器化：人类行为被算法与监控驱动
组织行动者地位：
AI可重塑流程与决策关系
与人类/其他AI协作，形成新行为模式
人机互动应是双向共进
? 总结
AI既是理性工具，也是类人行动者
过度强调某一侧会带来悖论与风险
未来研究和实践应关注：
边界与局限
人机共进
信任与透明度
#人工智能发展 #人工智能未来 #人机交互 #计算机科学
