马克·扎克伯格可以调用全球最先进的一批AI系统。与此同时，他正试图围绕“AI能大幅减少人类劳动需求”的理念，重新塑造公司架构。

路透社最近的一项调查，揭示了这种理念可能走向何方。Meta的OT项目设想打造一家“AI原生”公司，由AI智能体接管原本由数千名员工完成的大量工作。团队规模将大幅缩小，一些管理层级甚至可能消失。扎克伯格本人也已经开始使用Meta所谓的“CEO智能体”，借助它无需再跨越多个管理层级，即可直接调取答案。

这种模式的吸引力显而易见。任何组织内部都存在摩擦：开会耗费时间，信息逐级递减，执行遭遇阻力，决策推进缓慢。而AI能够极大地压缩这些组织成本。

然而，有些碰撞却另有价值。它们来自那些异见者——他们看问题的视角不同，能记住令人尴尬的事实，也会提出别人避而不谈的问题。

随着AI的角色从执行任务的助手，升级为辅助领导者思考的参谋，这种差异变得极其重要。

我们把这两种摩擦分别称为“协调摩擦”和“认知摩擦”。协调摩擦来自集体协作本身的运行机制，包括日程安排、文档整理、数据核对、审批和沟通。AI可以减少其中相当一部分摩擦，带来的好处也显而易见。

认知摩擦则源于观点之间的碰撞和交锋。两个人面对同一组证据，可能因为假设不同、经验不同，或看待问题的方式不同，而得出截然不同的结论。这种摩擦或许会令人不适，但也可能催生新的见解。

这也给组织最高层的领导者带来了特殊的风险。

设想一位CEO，过去获取信息需跨越重重管理层级。每经过一层，信息都会被重新解读；每个人也都会带入自己不同的思维框架。有人可能会质疑问题的前提是否成立，有人会指出其中的异常，还有人会提醒：“三年前我们试过这件事，当时结果并不理想。”

AI智能体可以让整个过程变得极其高效。它可以调取信息、归纳提炼，并呈现出一个逻辑自洽的答案。

然而，这种逻辑上的自洽，极易被误认为是真正的智慧。

深层的隐患在于，AI可能变成一面精致的镜子。它非但不能帮助用户跳出既有世界观，反而会让这套世界观变得更清晰、更完整，也更有说服力。用户以为自己在与某种外部智能互动，但实际上，这套系统只是在利用用户以往的问题、提示词、假设和积累的信息，顺应并强化其个人偏好而已。

这本质上是规模化、自动化的“自我指涉”。

在此有必要区分AI可能扮演的两类角色：“调解者”与“意义建构者”。

“调解者”旨在消除矛盾。它会寻找共识、弥合分歧，并给出一个前后呼应、自圆其说的答案。

“意义建构者”所做的事情则更有难度。它会揭示矛盾，识别隐性假设，主动搜寻那些与现有判断不相符的证据，还会站在用户立场的对立面，构建出最有力的反驳。它会让相互竞争的解释并存足够长的时间，直到它们给我们带来启发。

我们认为，对独立思考者而言，AI更应充当切磋对手，而非一面镜子。

对于CEO来说，这一区别尤其重要，因为企业组织本身就天然存在“自我指涉”的倾向。一个人的职位越高，信息在传递到其面前之前被过滤得就越多。而AI系统的高效，反而会加剧这种倾向。“CEO智能体”或许能让领导者更快掌握组织内部情况，但也可能减少他们与那些敢于挑战公司既有假设的人直接碰撞的机会。（甚至可以说，AI正在成为“新组织人”，即终极的企业“应声虫”：它完美融入组织，恪守层级，并压抑个人判断和自我反思。过去我们曾警惕“群体思维”（Groupthink），如今或许要面对“算法思维”（Algothink）。）

这或许有助于解释Meta眼下正在显现的一个更大悖论。

OT项目的立项前提是：借助AI，规模更小、“人才密度”更高的团队，也能完成过去需要更大规模团队才能完成的工作。但Meta最终放弃了最激进的裁员计划，因为内部数据令人怀疑：AI辅助编程激增，是否带来了面向用户产品端的相应提升。

Meta换来的这一教训，对其他企业同样具有深远的警示意义。

AI正让构建端到端系统变得越来越有吸引力。在科学研究中，这意味着一套系统可以提出假设、开展实验、分析结果，甚至撰写学术论文；而在企业组织中，类似的闭环也正在形成，贯穿从信息收集、综合分析，到决策制定和落地执行的全流程。

系统闭环越完整，那些“摩擦点”反而越重要。

一套高度整合的系统，可能极擅长优化那些它认定为重要的目标。而它最大的弱点，往往恰恰出现在边界处，即是否有人能挺身而出追问：这套系统正在解决的，究竟是不是真正对的问题？

科学界提供了一个值得警惕的参照。科学进步离不开多样性。不同实验室会用不同方法研究相似问题，研究人员也会押注不同的方向。尽管大多数尝试终归失败，但偶尔一个意料之外的结果，就能打通全新的研究路径。我们在论文中指出，端到端AI系统可能会扼杀这种多样性，因为它总是根据现有数据，将探索引向那些看起来最有可能成功的路径上。

企业组织也面临类似的抉择。

AI可以把协调成本降到极低水平，这无疑是一个巨大的机遇。但与此同时，它也意味着不同声音更容易被抹平，替代性解释更容易被压缩，决策也更容易被加速推进。

因此，AI时代对领导力的终极考验，在于能否精准判别：何种摩擦只是纯粹的损耗，何种碰撞才是智慧的源头。

对于决策者而言，最优质的AI系统，有时反而可能是那个能适时让他“刹车”的系统：它会直言“这是反对你立场最有力的论据”、“这是你的模型无法解释的盲区”，或者仅仅是提醒一句“还可以换一种角度来看这个问题”。

AI可以让领导者更快地做出决策。但更难的挑战在于，如何确保它也能帮助他们打破思维定势，看见自身认知边界之外的世界。（财富中文网）

本文作者胡里奥·M·奥蒂诺系美国西北大学（Northwestern University）罗伯特·R·麦考密克研究所教授，曾任该校麦考密克工程学院院长。布赖恩·乌齐系西北大学凯洛格管理学院理查德·L·托马斯领导力与组织变革教授，兼任西北大学复杂系统研究所联席主任。

Fortune.com上发表的评论文章中表达的观点，仅代表作者本人的观点，不代表《财富》杂志的观点和立场。

译者：刘进龙

审校：汪皓