對 AI 時代管理研究的建議

在2021年1月，《管理學會評論》（Academy of Management Review）刊登了一篇題為《人工智慧與管理：自動化-增強化悖論》（Artificial Intelligence and Management: The Automation–Augmentation Paradox）的文章。

作者瑞士日內瓦大學教授塞巴斯蒂安·萊斯克（Sebastian Raisch）與瑞典斯德哥爾摩經濟學院助理教授塞巴斯蒂安·克拉科斯基（Sebastian Krakowski）提到，在探討人工智慧（AI）與管理的研究議題時，主要可分為「自動化」（Automation）與「增強化」（Augmentation）兩種觀點。

電腦科學家和機器人工程師等AI研究者，通常以實現「自動化」為主要目標，專注於技術層面的專業領域。然而，儘管他們在技術方面表現卓越，卻往往缺乏社會或行為科學的培訓，並偏好在實驗室環境中進行研究，可能因此忽略了人類行為的多樣性。

相對地，商業理論則以「增強化」的視角出發，強調社會科學家的參與至關重要。管理學者能夠深入研究現實世界中的人機交互作用，並深刻探討其對組織和社會的影響。

因此，針對AI與管理的研究而言，跨學科的合作將帶來豐富的收益。科技和社會正在日益融合，電腦科學家和管理學者應該攜手合作，共同研究AI在管理中的應用，透過整合不同的觀點、理論和方法，建立起有意義的研究基礎。

該研究強調，管理學者應超越人類偏見，將AI融入管理理論，正視機器在管理任務中不再僅是簡單的人造工具。儘管機器存在一些限制，但由於人類將知識任務委託給機器代理，機器的行為呈現出自主性。這種自主性導致機器行為與傳統管理理論中描述的人類行為有所不同，挑戰了現有的管理研究依賴有限理性的人類行為的假設。

此外，由於人類與AI密切協作，即自動化和增強化相互依賴，這種互動不僅僅局限於個體層面，更擴展至組織層面。在探討人機互動時，管理學者應深入研究機器如何影響管理行為。

進一步而言，人機協作將逐漸增加複雜性，因為人類和機器在互相迭代的過程中相互影響。機器演算法塑造人類行為，而人類通過行為影響演算法，形成遞迴關係。這種互動使得人類和AI的學習和行為日益融合，呈現一種不斷進化的動態。

另外，研究AI對管理者的影響有其益處，然而，更深入探討由管理者和AI共同構成的混合組織系統將具有更大的價值。這樣的研究有助於檢驗人類對AI行為以及AI對人類行為之間的反饋循環，產生難以預測的突發行為。

為了更全面地了解混合組織系統的運作，必須深入研究管理者與AI之間的持續互動，並探討這互動所引發的突發行為及系統結果。管理學者的重要任務是研究這些互動，並揭示這種系統將如何影響組織和社會。

該研究強調，AI在管理領域的興起引發了人機迭代互動，形成了複雜的混合組織系統，其行為和影響難以預測，進而帶來平等、隱私、安全和透明度等問題。傳統的管理解決方案可能無法徹底解決這些系統性問題，因此管理研究應該致力於開發新的解決方案，以實現AI所帶來的益處，同時緩解潛在的負面影響。

這項研究指出，未來的研究可以更深入地探索AI在管理領域的微觀和宏觀影響，如圖1所示。

在微觀層面，研究可以探討AI解決方案如何改變管理者的角色。過去，管理者的權威主要源自領域專業知識，然而，隨著AI的出現，個人在課本上所學到的標準化知識可能失去優勢。與此同時，其他技能，如創造力、溝通能力以及AI素養等綜合技能，在這個時代變得更加重要，可能導致管理者的角色和地位發生變化。

宏觀層面的研究，可以探討管理中自動化和增強化的興起如何引起組織變革。舉例來說，應用AI可能使組織與相關利害關係人之間的互動變得更加頻繁，進而模糊組織的邊界。因此，未來的研究應該關注更廣泛的範疇，包括：公司、產業、政府、國際組織等，研究它們如何應對AI在管理應用上的問題。

最後，該研究呼籲，當前在各企業領域，包括：業務、行銷、人資、產品創新、策略等，已經開始廣泛應用AI。這為學術研究提供了豐富的機會，使管理學者能夠深入了解組織所面臨的各種複雜挑戰，進而提供更深刻、可靠的理論和有效的管理解決方案。

羅凱揚（台科企管博士）、黃揚博（政大企研碩士、識商創辦人）

資料來源：Raisch, S., & Krakowski, S. (2021). Artificial Intelligence and Management: The Automation–Augmentation Paradox. Academy of Management Review, 46(1), 192–210. https://doi-org.ntust.idm.oclc.org/10.5465/amr.2018.0072