从“弱化技能”到“扁平组织”：生成式 AI 将如何重塑知识型组织的未来（学术论文研读）

  • 2025-07-30
  • AI 力论文解读

在当今的知识经济中，技术正在以前所未有的速度深度变革企业的运作方式。生成式人工智能（Generative AI，简称生成式 AI ）作为最前沿的技术之一，正在颠覆组织中知识的生产、管理和分配。与传统技术不同，生成式 AI 不仅能够自动化简单任务，还可以通过自然语言处理和生成复杂知识输出，帮助员工完成高难度的专业工作。

然而，这种技术的普及也伴随着重大挑战。一个突出的痛点是“幻觉”（hallucination）问题，即生成式 AI 生成的内容虽然看似合理，但实际上却是错误的。这种错误可能导致决策失误，甚至对组织的运营造成严重影响。与此同时，AI 的引入正在重新定义组织架构，如对管理层级的影响、员工技能需求的变化，以及“人机协作”的新模式。

为深入研究这些变化的深层次影响，康涅狄格大学商学院和复旦大学管理学院的研究团队开展了一项系统性研究，并在2025年发表了名为《知识经济中的生成式 AI 与组织架构》的学术论文。研究通过构建理论模型，探讨了 AI 对组织架构的影响，以及“人类参与验证”（Human-in-the-Loop）在缓解幻觉风险中的作用。

研究发现，AI 的采用前提是其幻觉率低于某一临界值。随着 AI 能力提升，企业倾向于降低员工的知识要求，同时通过生成式 AI 辅助维持运营效能，导致“弱化技能”（Deskilling）现象。然而，与普遍预期相反，AI 能力增强可能会缩小管理跨度，增加对管理者的需求。因为，为了缓解幻觉风险，许多企业引入“人类参与验证”（Human-in-the-Loop）验证机制，管理者可能需要承担更多的“验证”任务，而非传统的决策或管理角色。进一步研究表明，AI 所带来的生产力提升将推动企业雇佣更少但更高技能的员工，在一定生产力水平下甚至促使组织结构趋于扁平化。本文揭示了生成式 AI 对组织层级、劳动力结构与企业利润的复杂影响，为理解未来 AI 主导下的组织演化提供了理论基础与实践参考。以下，我们将深入解读这项研究的核心发现，并为企业管理者提供实际行动建议。

1. 核心研究洞察：生成式 AI 如何改变组织架构

1.1 AI 的引入可能带来“弱化技能”（Deskilling）现象，使组织减少雇佣高技能员工

研究发现，生成式 AI 的能力和可靠性直接影响组织对员工技能的要求。当生成式 AI 技术能力提升或幻觉率降低时，企业倾向于降低员工的知识和技能要求，以降低人力成本。这种现象被称为“弱化技能”（Deskilling）。具体而言：

  • 生成式 AI 可以帮助低技能员工完成超出其能力范围的任务，使得组织不再需要雇佣高技能的员工。

  • 通过生成式 AI 的增强，企业能够以较低的薪酬成本维持运营效率，同时减少对专业知识的过度依赖。

对于企业来说，这意味着需要重新评估招聘策略和员工培训需求。通过引入生成式 AI，组织可以优化人力资源配置，但也需要警惕因过度依赖 AI 而导致的知识流失。

1.2 AI 对管理者的影响：管理者更需要承担“验证”工作，而不仅仅是“管理”工作

传统上，技术进步往往被认为会使组织架构扁平化，扩大管理者的“控制跨度”（Span of Control，即每位管理者所管理的员工数量）。然而，研究发现，生成式 AI 的引入可能会带来相反的结果：

  • 能力提升的悖论：当生成式 AI 的能力较低时，员工仍需依赖管理者的帮助来完成任务，导致管理需求增加，缩小控制跨度。

  • 幻觉率的影响：随着生成式 AI 的可靠性提高，企业可能会进一步降低员工的知识水平，这反而增加了对管理者的需求，因为低技能员工更需要监督和指导。

企业需要重新思考管理层的角色定位和组织架构设计。在生成式 AI 的环境下，管理者需要做到“业务卓越”，承担更多的“验证”任务，而非传统的决策或管理角色。

1.3 “人类参与验证”（Human-in-the-Loop）是必要的，但也会提升成本

为了应对生成式 AI 的幻觉风险，许多企业引入了“人类参与验证”机制，即由管理者对生成式 AI 生成的输出进行审核和验证。研究发现，这一机制对组织架构的影响依赖于验证成本和幻觉率的动态关系：

  • 当幻觉率高、验证成本低时，验证机制可以有效降低风险，并促进生成式 AI 的采用。

  • 然而，当验证成本较高且幻觉率较低时，验证反而可能抑制生成式 AI 的采用，因为其增加了管理者的工作负担。

企业需要根据自身行业的特性（如验证成本和容错率）制定合理的验证策略。例如，在医疗、法律等对准确性要求极高的行业，引入验证机制是必要的，而在其他行业可能需要权衡其成本效益。

1.4 生成式 AI 驱动的生产力提升如何重塑组织架构

研究表明，生成式 AI 的生产力提升效应显著，但其对组织架构的影响与传统技术不同：

  • 生产力提升与技能需求的反向作用：随着生产力提高，企业倾向于雇佣更少但更高技能的员工。这种“技能提升效应”（Upskilling）与生成式 AI 的“弱化技能”形成对比。

  • 单层组织的可能性：当生产力达到一定临界值时，组织可能完全由高技能的自主员工组成，传统的多层级管理结构将被取代。

企业需要提前规划如何在高生产力环境下管理人才。例如，设计适应未来单层结构的激励机制和工作流程。

2. 总结与行动建议：如何在生成式 AI 时代保持竞争力？

关键结论

  • 生成式 AI 的引入会降低员工的技能需求，但也可能增加管理者的工作负担。

  • “人类参与验证” 机制在某些情况下可以降低风险，但需要根据验证成本和幻觉率动态调整。

  • 随着生成式 AI 驱动的生产力提升，组织架构可能从传统的多层级模式向单层自主模式转变。

行动建议

  • 重新审视招聘和培训策略：在引入生成式 AI 的同时，企业需要平衡“弱化技能”和“技能提升”之间的关系，确保关键知识不会流失。

  • 优化管理者角色：为管理者提供更多关于 AI 验证和监督的培训，提升管理者 AI 素养。

  • 动态调整验证机制：根据行业特性和生成式 AI 的幻觉率，设计高效的验证流程，平衡验证成本和结果的准确性。

  • 规划未来组织形态：提前设计适应单层结构的工作流程和激励机制，以应对未来可能的组织变革。

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参考文献

Xu, F., Hou, J., Chen, W., & Xie, K. (2025). Generative AI and organizational structure in the knowledge economy. arXiv. https://arxiv.org/abs/2506.00532

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