誰來助我與算法共舞

蘇逸 莫申江

隨著數字化技術（例如，可穿戴設備、人工智能、機器人等）飛速發展，工作場所經歷著翻天覆地的變化；算法越來越受到廣大企業的青睞，成為推動管理革新的重要角色。例如，醫院引入達芬奇手術機器人，協助醫生進行微創外科手術；制造企業利用算法捕捉消費者快速變化的需求，進行敏捷制造，增強企業對不確定環境的應變能力；互聯網企業和平臺企業則憑借與生俱來的算法優勢，開展算法推薦，搶占用戶心智，提升自身價值。

值得注意的是，一些企業積極倡導“算法管人”時，相對忽視人的價值，遭遇了許多新麻煩。例如，亞馬遜用數字監控器追蹤倉庫工人的生產效率，并以“工作效率太低”為由，解雇了900多名員工。這一決策過程完全由算法執行，全程沒有人為干預。據英國一家勞工保護組織調查顯示，74%的亞馬遜受訪員工表示，為了能按時完成過重的任務，上班時甚至沒有時間去廁所；另外，還有55%的受訪者表示，他們在亞馬遜工作期間患上了抑郁癥。由此可見，原本是為提升人類福祉而發明的算法技術，卻不幸成為了“奴役”人的升級版工具。亞馬遜員工們的不滿，甚至罷工游行，引爆了大量的負面社會輿論。再如，國內某家科創公司為員工發放了一批可感應心跳、呼吸、坐姿以及疲勞度的高科技坐墊，并要求全員使用。這一舉措表面上體現了公司對職場健康以及員工關懷的重視，實則是公司利用這些涉及個人隱私的數據來對員工工作懈怠情況進行實時監控。得知真實情況的員工“如坐針氈”，感慨失去了工作自主感和安全感。這些案例都在警示領導者，必須正確審視算法管理的“利與弊”。

林德鮑姆（Lindebaum）等人（2020）提出，算法是一系列定義清晰、用于批量化解決特定問題的有限步驟或次序指令。企業借助算法能夠完成之前僅憑人力或簡單電子技術無法完成的復雜任務。例如，網約車平臺基于調度算法管理網約車系統有限的資源，保證資源分配快速合理，從而最大程度地滿足司機和乘客的需求。制造型企業在重型機械操作員身上配備疲勞檢測頭帶以及攜帶GPS定位功能的徽章來提醒員工進行安全合規的生產操作，防止事故發生，并將這些與安全有關的績效數據納入最終考核之中。此外，部分企業還利用算法開展游戲化（gamification）任務設計，對員工的適當行為進行實時反饋與獎勵，提升員工工作積極性，助推他們更加愿意投入到后續工作中去。上述例證充分體現出算法在管理效率提升方面的積極作用。借助算力支持，算法利用或產生大量數據，包括員工任務表現（行為）、生理、心理和實時位置等。組織或領導者可以利用這些多模態、多種類、規模巨大的數據輔助管理決策，從而提升管理效能，也能幫助員工更高效、輕松地完成工作，提升員工工作意義感和個人幸福感。

但另一方面，算法管理也被視為“泰勒制2.0”。眾所周知，泰勒（Taylor）以提高效率為宗旨，引入科學化、標準化管理流程，推動科學管理革命。具體而言，基于完全理性和“經濟人”假設，泰勒制通過動作分解、勞動定額、標準化操作方法和合適的勞動工具等來實現對工人的勞動控制，從而最大化每一個勞動單位的產量，增加企業利潤。然而，由于將工人視為一刻不停工作的機器，缺乏對人的情緒、動機、社會關系等因素的關注，泰勒制遭受到大量批判。

與泰勒制相仿，算法管理的核心是算法控制，即通過強化現場數據采集、流程分析、效率管理，提升組織整體效率和績效產出。由于算法能幫助企業對員工實現更廣泛、更細顆粒度、更實時、更強影響力的控制，很多企業難免會被工具理性裹挾，想要不斷突出算法的優勢，替代人進行管理決策，而疏于考慮數字化本身的復雜性和適用性，以及數字化技術引入后，組織、管理者、員工發生的變化和彼此之間的協調適應問題。可以想象，這樣做的結果往往事與愿違，算法管理驅使企業落入泰勒制困局，最終甚至弊大于利。以生活中常見的外賣行業為例，在算法驅使下的外賣員，被卷入了一場隱形競賽。在這場只要有人參與就不會結束的競賽中，算法在幕后扮演著一位理性、冰冷、強權的控制者角色，并且它還發動顧客通過評論對外賣員進行更廣泛的約束與激勵。因此，外賣員受制于系統規則和邏輯，不得不爭分奪秒，增加單量和送餐速度，甚至為了能準時送餐而違反交通規則，威脅生命安全。可想而知，在算法牢籠束縛下，外賣員疲于奔命，其職業認同感與個人幸福感受到嚴重傷害。這樣的劇情并不僅僅在外賣行業中上演，在各大傳統行業中也同樣可以看到困陷于算法中的大量員工。

為了回應“如何更好地發揮算法管理的技術優勢，減少其負面影響”這一關鍵問題，領導者必須首先追問“受到算法管理直接影響的人是什么樣的”。

麥格雷戈（Mc Gregor）在《企業中人的方面》提出了關于人性假設的X理論和Y理論。具體而言，X理論假定人性丑惡，認為人是懶惰的，逃避工作任務，不喜歡承擔責任，不關注集體目標，只關注自己眼前的經濟利益。在這種情況下，企業需要利用“胡蘿卜+大棒”的方法，即通過強勢控制對員工進行監督與激勵。而算法管理在控制力上能實現對傳統監管者的替代。例如，算法可利用模式識別和自然語言處理等技術自動分析錄像片段中員工的行為動作，并進一步推測員工心理。這種自動化和侵入程度是傳統監管方式無法達到的。遵循X理論的邏輯，算法管理作為一種替代性監督主體，能夠激發員工工作責任感，明確工作角色和職責，避免人為差錯因素，但也會大大增加員工的工作壓力。總而言之，如果員工動機如X理論所預設，組織則應該將員工視為去個性化的機器，最大程度地發揮算法管理對員工實施嚴密控制的作用。而值得人們注意的是，一些企業利用算法對員工實施了過度控制，例如使用算法系統獲取員工網上瀏覽記錄和行為，提前預測員工的離職傾向和離職可能性。再如，另一些企業利用類似布里德（Breed）在《編輯部的社會控制》中所描述的“潛網”（用特定社會環境中的傳播媒介實現無形但強有力的社會控制），對員工進行悄無聲息的監控。在算法加持下，近到員工在公司內網中的言論和行為，遠到員工在工作場所之外社交媒體的使用記錄，都可能成為潛網用來對員工施加控制的工具。

而與X理論相對的Y理論則假設人性本善，認為人的本性積極，員工熱愛工作，在適當機會下愿意將個人目標與集體目標統一起來，進行自我約束并在工作場所表現出合適行為，外來控制與懲罰會對員工造成威脅與阻礙。如果遵循Y理論的邏輯，施加強力的算法監控可能會使員工感受到工作自主性的受限以及隱私的被侵犯，進而會降低員工對管理和組織的信任，最終會損害員工工作績效和個人幸福感。這種情形就如同奧威爾（Orwell）在《1984》中刻畫的那個令人窒息的世界一般：人性被強權徹底扼殺，自由被徹底剝奪，思想受到嚴酷鉗制，普通民眾的人生變成了單調乏味的循環。

事實上，X理論和Y理論刻畫的并非絕對的善惡之分，而是反映出算法管理對員工個體可能發揮的兩面功能。不難發現，Y理論對人性和員工工作動機的認識相對更加充滿善意。筆者認為，雖然為了保持高效運轉，企業需要對員工施加適當控制，但是，企業在管理過程中絕不應該忽視對員工作為獨特個體的關注。從長遠來看，企業最大的資產是人才。只有獲取、保留、發展、利用好人才，才能保證企業在激烈的競爭環境，特別是在數字化浪潮中，實現可持續發展。通過算法管理，管理者可以獲得憑借傳統方式無法實現的實時多模態大數據搜集能力；這種能力能幫助管理者更好地理解員工、與員工們一起實現高效決策。人們必須意識到，即使算法管理造成了一定程度的“去個體化”，“成就個體”依然是組織發展的終極目標之一。

算法管理是一把雙刃劍。如果把算法管理的引入視為是組織高層的意志，那么企業在設計算法時，就應該融入更多的人性考量。例如，外賣平臺為了實現勞動價值最大化和高效化，不斷壓縮外賣騎手送餐時間，致使諸多勞工矛盾涌現。作為危機回應，外賣龍頭餓了么和美團均嘗試優化算法系統，給騎手留出更多的彈性時間，在一定程度上主動糾正技術的社會性偏差。與此同時，人們必須意識到，技術與人不是孤立的，技術應作為一種輔助和強化工具，幫助管理者進行決策，而不是替代管理者在組織和團隊中的領導作用。所以，企業管理者設計或引入特定算法促使企業實現數字化轉型提效的同時，必須思考如何發揮自身主動性，來應對算法管理導致的潛在風險。這就涉及到新興的算法領導力（algorithmic leadership）議題，即在算法背景下，領導者將要應對哪些新興挑戰，又該如何有效地幫助員工與算法“和諧共舞”。

具體而言，領導者們必須清楚地意識到，員工在算法管理下面臨著許多不可忽視的“張力”，遍布于員工與機器、組織和同事之間。首先，人工智能和自動化將員工從機械重復勞動中解放出來的同時，也造成一些傳統崗位員工技術性失業或遭受更大的技能要求壓力。面對這些替代與威脅，員工會自然地感動不安：我是否會被機器取代？我和機器有什么區別？機器憑什么來管理我？作為擁有真實智能（authentic intelligence）而不是人工智能（artificial intelligence）且具有人性溫度的領導者，需要回應員工與機器之間的主體張力。

其次，組織使用算法更多是為了降本、增效、提質、創新，往往將員工發展和利益置于次要位置。這一過程中可能出現組織為了整體利益犧牲員工個體利益的情形。例如工廠依據效率最大化和算法計算結果向工人發出“最優”行動指令，但這種幫助可能會與工人自身經驗和習慣產生沖突，引發其經歷角色模糊并降低工作自主性。作為連接組織和員工的重要環節，領導需要回應組織與員工之間的利益張力。

第三，算法可能加劇人與人之間的競爭與不信任。在算法管理下，員工被物化為生產數據的機器，這進一步影響員工對自身的看法和對周圍同事的認同。在這種情況下，員工是將同事當成并肩合作的伙伴，還是在算法指揮棒下相互競爭的對手？作為在組織中直接對員工施加社會影響的重要他人，領導者需要回應員工之間的協作張力。

人機交互行為研究領域著名學者德克萊默（De Cremer）在《算法同事》一書中提出，相較于傳統管理者而言，算法管理中的領導者需要接受繼續教育與培訓，以技術主導的效率模式作為新型工作方式，并幫助員工理解、利用新技術；同時領導者需要關注自身作為人類的獨特性（如創造力、同理心、倫理判斷等），采取更加積極主動、注重情緒情感的方式，與員工們建立起良好的社會關系。由此可見，算法管理中的領導者必須懂得在技術和人性之間找到平衡。

現有領導力研究文獻中僅有少數學者嘗試回應“領導者如何更好地接納利用新興技術？應該在算法管理中發揮什么作用？算法領導力的內涵是什么？”等關鍵問題。其中，哈姆斯（Harms）等人（2019）將算法領導力定義為激勵、支持、推動員工在算法管理下有效開展工作的領導行為。這一定義凸顯了算法管理背景以及領導者對于員工的關注與支持。另外一些學者則進一步強調了與算法領導力有關的行為要素，例如解決倫理沖突（隱私問題，權責問題等）的能力，平衡不同利益相關者之間目標沖突的能力，對人性的關懷以及提升團隊凝聚力等。

為了進一步整合算法領導力的概念，發揮領導力在消解算法對員工造成不利影響時的作用，促使組織內人與算法高效協同，共同發展，筆者認為，算法領導力應該具備三種典型行為內涵，分別是人文關懷、目標權衡與關系協同。

首先，算法領導力應該是一種強調人文關懷的領導力。有人認為在領導力核心職能中，只有深度互動，主動代表和引領變革沒有被機器立即取代的危險。算法管理在一定程度上接管了真人領導者的部分職能，減少了領導者與員工面對面雙向溝通與理解的機會，降低了領導者與員工的互動深度。而領導者與員工之間的工作連結與社會連結對于建立良好上下級關系以及提升員工角色績效和情境績效都具有適當促進作用。因此，算法管理發揮作用并不意味著領導者在管理中缺位。領導者應該發揮人文關懷的作用，消除算法作為一個冰冷的監督與評價主體對員工造成的不利影響。例如，亞馬遜Flex員工在遭遇算法“錯誤”解雇后，申訴后收到的回復郵件也體現出機器人回復的跡象，且不能真正解決問題，更多是推諉與敷衍。這時如果領導者能夠及時介入，給予員工溝通對話的渠道以及專業性回復，并用客觀、真誠的態度解決問題，就能夠最大程度地彌補算法由于刻板且有限的數據集得出的錯誤結果，減少恪盡職守的員工遭遇不公平對待的可能性。

擁有人文關懷的領導者需要處理好幫助員工在接受算法“理性管理”的同時滿足“情感需求”的問題。領導者需要讓員工知道算法管理是能夠協商的，組織和團隊重視員工合理訴求以及工作體驗，應用算法的目的始終是為了幫助組織和員工更好地提升效率，而不是進行工作控制。同時，領導者也需要關注算法管理下每一位員工的獨特性，適時地融入組織-算法-領導-員工的互動，而不是僅僅將員工視為不斷生產數據的機器，以去人性化和不平等姿態對待員工。

其次，算法領導力應該是一種注重目標權衡的領導力。組織層面設計并引入算法是為了利用數字化技術賦能企業管理過程，提升企業效率和市場競爭力。與之相對，員工的基本訴求是個人利益的滿足，如獲得可觀的報酬、晉升機會，以及自我實現等。在算法管理背景下，企業往往很難平衡組織整體和員工個體之間的利益關系，且算法作為對員工勞動過程進行控制的手段，使得企業獲得了相較于員工更大的優勢地位，并往往在利益沖突時選擇犧牲處于弱勢地位的員工的利益。因此，介于組織和基層員工之間中間層級的領導者有責任更多地思考如何發揮自身作用，有效回應組織內部特別是組織與員工之間的張力，例如存在于“利潤最大化”與“管理人性化”、“組織定量計算”與“員工價值主張”等之間的張力。這首先要求領導者對于自己管理的員工，要關注人性，具有溫度，善于覺察員工各類情緒表現，傾聽并及時反饋員工在算法管理下的訴求。另外，領導者要充分發揮組織和員工之間的紐帶作用，善于平衡個體利益和集體利益，盡所能找到不同利益相關者目標間的平衡點。

例如，某車企的智慧工廠擁有極高水平的自動化，人發揮主動作用的機會大大減少。在這種情況下，年輕且具有專業技能的員工往往需要首先學會與機器配合，遵守標準化生產規范，滿足企業生產效率最大化目標。可想而知，長期、重復、枯燥的勞動，以及機器取代人的趨勢造成的工作成就感和獲得感下降，使本身就心浮氣躁的年輕員工離職傾向很高。該企業虛心納賢，始終向有技能、有抱負的員工敞開大門。在管理過程中，該企業在車間內設置了通過班組長向上反饋的渠道，員工可借由班組長表達自己在生產和生活方面的訴求。同時，班組長還會幫助員工進行職業生涯規劃，樹立合理職業觀與價值觀，讓員工不斷提升與機器協作的專業能力，同時實現職業穩步發展。由此可見，雖然很多情況下組織利益重于員工個人利益，員工需要服從組織的算法管理，但是領導者應該在這個過程中挖掘出利益平衡點，盡量照顧員工合理訴求，幫助員工更好地成長與發展。

最后，算法領導力應該是一種倡導關系協同的領導力。算法管理在很大程度上實現了對員工個體勞動過程的引導、評價與規訓，可以對員工進行實時、全方位的監控與績效反饋。這可能導致員工更加關注自身績效目標以及勞動過程和結果，而在一定程度上忽視了如何與團隊和組織中其他人進行合作來實現既定目標。算法管理過于依賴結構化的數字化工作流程，導致人際互動顯著減少，產生低質量協同關系，甚至成為“一盤散沙”，不利于有效合作。當今社會中，知識型員工占比逐漸增加，他們本身具有實現自我價值的強烈愿望，高度重視成就激勵，熱衷于通過精細化的評價結果充分展現自身獨特競爭力。在一些過程和結果相對容易被量化的工作中，算法可能進一步加深知識型員工單打獨斗的傾向，但是對于知識型員工所在的團隊而言，缺乏開放協作和知識分享，會最終影響整個團隊的進步。

誠然，人們在算法設計之初就應該納入對于合作過程和績效的指標考量，但仍需要領導者發揮自身作用，有效地減少由于個體化評價造成的員工間疏離以及自利傾向。領導者可以充分利用數字化技術提供的線上溝通渠道，推動自己與員工以及員工之間的高效多邊溝通，及時了解員工的工作、生活、家庭情況，并給予充分反饋，幫助員工更好地融入團隊，體會到團隊、領導和同事的支持。領導者還可以積極采用團隊和個人工作進度可視化、戶外團建、知識分享會等方式，一方面讓團隊內成員更好地將團隊整體目標內化為個人自身目標，另一方面加強團隊成員之間相互了解，降低不信任和誤會的產生，同時加強彼此之間信息傳遞，讓團隊內的員工知道每個人的相對優勢與不足，從而在完成工作過程中，增加相互合作的意愿，更好地尋求優勢互補，提升工作效率與質量。

總而言之，算法管理是一把雙刃劍。作為工具，算法幫助企業實現了之前難以想象的管理范圍、深度與強度。但工具本身不應該替代目的，算法管理的目的始終是提效而不是控制，算法管理也不應該替代人的管理。

在算法管理背景下，人的價值——不管是員工作為一個有情感、有動機的人，還是領導者作為一個和算法進行協作互補的人——始終是算法管理在具體應用過程中應該考慮的內容。算法領導力，不管是作為一個新的概念，還是傳統的領導力在算法背景下衍生出的新內涵，都值得企業的管理者在真實的算法應用背景下進行積極的內涵探索與實際應用。