机器越来越聪明，人类领导力如何升级?: 从基辛格的《The Age of AI》到《Genesis》及其后的思考

作者：Dr. Jian Zhang, DNP, FAAN

人工智能的发展速度之快，已经让几年前看起来还颇具前瞻性的讨论，迅速变成了今天领导

者必须面对的现实问题。

2021 年，基辛格Henry Kissinger、Eric Schmidt 和 Daniel Huttenlocher 出版了《The Age

of AI: And Our Human Future》。这本书真正令人警醒的，并不是“人工智能会不会越来越强大

”，而是一个更深层的问题：当 AI 可以发现人类未必能够独立发现的规律、生成复杂结论，甚至提出人类无法完全解释的答案时，我们应该如何理解“知识”本身？在那个阶段，AI 已经快速发展，但对大多数人来说仍然相对隐形。它存在于搜索引擎、推荐系统、科研平台和专业应用之中，却还没有真正成为人们日常思考和工作的“对话伙伴”。

三年后，基辛格Kissinger、Schmidt 和 Craig Mundie 出版了《Genesis: Artificial Intelligence, Hope, and the Human Spirit》。到了 2024 年，世界已经完全不同。生成式人工智

能已经可以与人对话、写作、分析、编程、创造图像，并越来越多地参与专业工作和决策。因

此，问题也发生了变化。

• 2021 年，我们面对的是：如何理解人工智能正在带来的变革？

• 2024 年，问题变成：当 AI 越来越多地参与人类判断时，我们如何保护人的自主

• 2026 年，我们正在进入第三个阶段。AI 正在从工具变成助手，从助手变成“副驾驶，再进一步走向可以自主规划、执行和协调任务的智能体。所以，今天真正需要领

导者回答的问题已经不再只是“AI 能做什么？” 而是“我们准备把多大的判断权和行

动权交给 AI？

这可能会成为未来十年最重要的领导力命题之一。

从工具、助手、副驾驶，到智能体

人工智能的发展，可以简单概括为这样一个演变过程：工具 → 助手 → 副驾驶 → 智能体

• 工具执行一个明确的功能。

• 助手根据人的指令作出回应。

• 副驾驶参与人的持续性工作和思考过程。

• 而智能体则可以越来越多地自行规划步骤、连接不同系统、完成一系列行动，并在更少人工干预的情况下实现既定目标。

这其中真正值得领导者关注的，不只是“技术能力提升了”，而是“授权的性质改变了”。组织

过去一直都在授权和委派工作。领导者把任务交给员工、管理者、软件系统和自动化流程。但

智能体型 AI 提出了一个更复杂的问题：

• 什么时候，任务授权开始变成判断权的授权？

• AI 可以帮助识别高风险患者。但它是否应该决定患者接受什么治疗？

• AI 可以生成最佳排班模型。但它是否应该决定一个护士或医生可以承受多大的工作

负荷？

• AI 可以决定哪些患者优先接受随访。但它是否有资格定义什么叫公平？

随着 AI 越来越深地进入工作流程，建议和决策之间的边界会变得越来越模糊。因此，未来领导者要治理的，不只是 AI 的准确率和效率。更重要的是AI 到底应该拥有多大的决策权。

当 AI 越来越准确，领导问题反而可能更困难

人工智能有一个很值得警惕的悖论：AI 越准确，人类越容易放弃独立判断。当一个系统经

常出错时，我们自然会保持怀疑。但当它大多数时候都正确，人就会越来越信任它。这就是所

谓的“自动化偏差”——人们逐渐习惯接受系统建议，甚至不再主动质疑。一个医生、一个高管、一个管理者，可能在形式上仍然处于 “human in the loop”——也就是“人在决策流程中”。但真正 的问题是：

• 人还在不在真正地思考？

• 人还在不在真正地判断？

• 人还在不在真正地承担责任？

所以，仅仅说“最后由人来决定”，已经不够。我们真正要保护的是有意义的人类自主性。 医

疗领域尤其能够说明这个问题。假设一个 AI 系统可以非常准确地预测，哪一种治疗方案最可能延长患者生命。这当然非常有价值。但这个预测仍然无法回答很多真正重要的问题。

• 患者最重视的是什么？

• 生命长度与生活质量如何权衡？

• 患者愿意承担多大的风险？

• 面对不确定性，医生应该如何沟通？

• 患者和家庭真正需要什么？

这些不是纯粹的预测问题。它们是价值问题、伦理问题，也是判断问题。

AI 时代，领导者需要承担的五项新责任

当信息、知识、分析和预测能力越来越容易获得时，领导力本身也必须升级。我认为，未来

领导者至少需要承担五项关键责任。

第一，提出更好的问题

过去，领导者常常因为掌握更多信息而拥有优势。但当 AI 可以快速生成分析、答案和方案

时，“知道答案”本身将变得越来越普通。真正稀缺的能力会变成你是否知道应该问什么问题。 领导者需要问：

• 我们解决的真的是正确的问题吗？

• 这个问题背后有哪些假设？

• 谁的利益被考虑了？

• 谁被遗漏了？

• 这个决定会产生什么长期后果？

未来领导者的竞争力，可能越来越不在于拥有最多答案，而在于能够提出最重要、最有价值的

问题。

第二，保持独立判断

好的 AI 领导力，不是拒绝 AI，也不是盲目信任 AI。而是能够在 AI 提供分析之后，继续进

行独立判断。领导者必须把机器提供的数据和建议，与现实情境、专业经验、不确定性、伦理

、组织文化以及潜在后果结合起来。AI 可以提供信息。但判断仍然需要人来完成。

第三，保护人的自主性

组织必须更加明确地划分决策权。

• 哪些决定可以由 AI 自动完成？

• 哪些决定 AI 可以建议，但人必须作最终判断？

• 哪些情况必须增加额外审核？

• 哪些决定应该始终保留在人类手中？

如果“人在流程中”只是形式，而人的判断权已经逐渐消失，那么 human in the loop 就只剩

下一个程序性标签。真正重要的是：人是否仍然拥有实质性的判断权。

第四，建立以价值为基础的边界

AI 非常擅长优化。但它必须先有一个目标。而谁来决定这个目标是否值得追求？这仍然是

领导者的责任。不是所有能够量化的东西，都应该被最大化。效率、成本、速度当然重要。但

尊严、同理心、公平、信任、专业操守、组织文化和人的福祉，同样重要，而且往往很难完全

数字化。所以，真正成熟的领导力，还包括决定：什么事情不应该仅仅因为可以优化，就被完

全交给优化逻辑。

第五，定义使命与目的

AI 越来越擅长回答：

• 发生了什么？

• 下一步可能发生什么？

• 有哪些选择？

• 哪个选择最有效？

但 AI 不能替代领导者回答：我们为什么要这样做？这个目标本身值不值得追求？

技术可以帮助组织实现目标。但只有人能够定义组织为什么存在，以及它究竟想成为什么样

的组织。这就是目的。也是领导力的核心。

AI 治理不能只是一本政策手册

过去几年，很多组织都在制定 AI 政策和治理原则。这些工作非常重要。但在 AI 变化如此快

速的时代，静态政策很快就可能过时。所以，AI 治理不能只是一个文件。它应该成为一种持续运转的组织能力。就像质量改进、患者安全和企业风险管理一样。领导者需要持续关注：AI 系统的实际表现、使用场景是否发生变化、人工纠偏机制是否有效、数据来源是否可靠、网络安全风险、算法偏差、责任归属、员工对 AI 的依赖程度、以及是否出现了最初没有预见到的后果。治理的目的不是阻碍创新，而是确保创新值得被信任。

从知识稀缺，到智慧稀缺

在人类组织发展的绝大多数时间里，知识和信息都是稀缺资源。谁拥有更多信息，谁就更有

可能拥有权威。但 AI 正在彻底改变这种逻辑。当分析、总结、预测、知识检索和专业建议变得越来越容易获得时，单纯拥有知识已经不再像过去那样稀缺。那么，未来真正稀缺的是什么？是判断力，洞察力，责任感，勇气，同理心，价值观，目的感及智慧。这也许正是 AI 时代最值得思考的悖论：机器越聪明，真正的人类领导力反而越重要。

如果把《The Age of AI》、《Genesis》，以及我们今天所处的 2026 年放在一起看，可以

把这段变化概括为三个阶段：

• 2021 —— 理解智能

• 2024 —— 保护人的自主性

• 2026 及未来 —— 界定责任

AI 可以提供能力。人的判断提供解释。价值观设定边界。领导力定义方向和目的。

所以，AI 时代真正的领导力挑战，可能并不是人类能不能继续比机器更聪明。而是当机器越来越聪明时，我们是否还能保持足够的智慧、责任感与使命感，去决定这些机器智能应该如何被使用。