在全世界，聰明而又已可半自主的機(jī)器人和機(jī)器正在各種工作場(chǎng)所取代人類。它們學(xué)習(xí)快、工作勤勞，而且肯定比較少抱怨。智能科技正在以愈來愈少的成本、帶來愈來愈多的價(jià)值。
然而，這種「比人類更優(yōu)秀」卻也會(huì)帶來管理上的挑戰(zhàn)。如果這些演算法作業(yè)的績效不如預(yù)期，情況會(huì)如何？如果機(jī)器的「機(jī)器學(xué)習(xí)」成績不好，有誰能重新訓(xùn)練它們？如果先進(jìn)機(jī)器人（像是富達(dá)投顧的機(jī)器人理財(cái)顧問、Uber的自動(dòng)車、IBM超級(jí)電腦Watson的醫(yī)療診斷）的行為模式會(huì)讓顧客感到不舒服，該怎樣讓它們得到意見回饋、從而加以改善？究竟該由誰或是什么來負(fù)責(zé)這件事？最近微軟聊天機(jī)器人Tay的慘劇，正是沒把機(jī)器學(xué)習(xí)「訓(xùn)練」看得夠認(rèn)真的下場(chǎng)。
就算是聰明而又努力的機(jī)器，也像某些懶惰而有害的人類，需要對(duì)它們進(jìn)行工作檢討。好的管理者都知道，想在未來擁有生產(chǎn)力和顧客忠誠度，除了得激勵(lì)員工，也得激勵(lì)機(jī)器、并加以管理。
說白一點(diǎn)，管理者如果無法讓機(jī)器人把工作做得更好，到頭來可能連自己的工作也難保。在21世紀(jì)，一項(xiàng)新的必備領(lǐng)導(dǎo)能力可能就在于能否讓智能型的機(jī)器充分發(fā)揮潛力。
《人工智能時(shí)代》（Humans Need not Apply）的作者杰瑞?卡普蘭（Jerry Kaplan）認(rèn)為：「這是智能型系統(tǒng)設(shè)計(jì)的核心。就長期的歷史進(jìn)程看來，自然的發(fā)展是走向『自動(dòng)化』，而不是要重新創(chuàng)造人類的心靈和情境」。
卡普蘭自己曾在硅谷多次創(chuàng)業(yè)投資，他斷然表示，要把智能型機(jī)器人性化或是「管理化」，都是「過度而無用的擬人化」。
他還說：「你可沒辦法叫那些機(jī)器坐下聽訓(xùn)，讓它們感覺自己做了壞事?！?/p>
然而卡普蘭也承認(rèn)，要面對(duì)顧客的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)已經(jīng)在行為中整合愈來愈多的情緒因子，而不再只做演算上的最佳化。舉例來說，搭Uber自動(dòng)車的時(shí)候，乘客也可能像搭一般車一樣，希望車可以開快一點(diǎn)、猛一些。如果有別的車硬切，他們也會(huì)希望可以「教訓(xùn)」對(duì)方一下。
這時(shí)，如果自動(dòng)車不能對(duì)乘客的要求做出適當(dāng)回應(yīng)（就像一般司機(jī)如果沒有回應(yīng)），得到的評(píng)分就會(huì)較低。究竟，自動(dòng)車如果要替乘客趕飛機(jī)，該能開得多猛？就顧客服務(wù)而言，自動(dòng)車能否回應(yīng)需求而開得「猛」一點(diǎn)，就像是一般司機(jī)能不能開猛一點(diǎn)同樣重要。只要顧客的需求還在合法、合情、安全的范圍內(nèi)，智能型的機(jī)器就該像有智能的人類一樣回應(yīng)需求。
卡內(nèi)基美隆大學(xué)（Carnegie Mellon University）E. Fredkin講座教授暨機(jī)器學(xué)習(xí)主席湯姆?米契爾（Tom Mitchell）就問：「為什么對(duì)待機(jī)器的方式要不同？」米契爾的系所已有幾位重要成員遭到Uber挖角，而他認(rèn)為「監(jiān)管」對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的重要性并不下于對(duì)人類的重要性。他相信，企業(yè)設(shè)計(jì)機(jī)器人的工作模式時(shí)，也必須考量持續(xù)的績效考核及改進(jìn)。
他補(bǔ)充道：「當(dāng)然，該怎么做現(xiàn)在還不明朗。但我們都知道勢(shì)在必行，才能提升這些科技的接受度及采用率……必須有適當(dāng)介面，讓監(jiān)管及改進(jìn)更簡單、更安全?！?/p>
人類員工的當(dāng)責(zé)和效率有關(guān)鍵績效指標(biāo)（KPI）加以評(píng)估，而慢慢地，機(jī)器人和機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)也必須面對(duì)同樣的KPI。如果自動(dòng)化的聊天機(jī)器人并未提升客服中心的顧客滿意度，就該重新設(shè)計(jì)/重新訓(xùn)練?？头行牡慕?jīng)理，究竟該找最棒的客服代表、還是該找科技好手來處理這個(gè)問題？在快速成長的「剛退休」市場(chǎng)區(qū)隔中，機(jī)器人理財(cái)顧問所提的建議還無法讓人怦然心動(dòng)。究竟在「創(chuàng)造興奮」和經(jīng)過風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整的投報(bào)率之間，最佳的權(quán)衡為何？機(jī)器人理財(cái)顧問是否該和真人理財(cái)顧問合作得更密切？
過去人類企業(yè)遇過的領(lǐng)導(dǎo)、管理、激勵(lì)問題，現(xiàn)在也落到了全球連線成網(wǎng)的機(jī)器企業(yè)上：360度績效評(píng)估是否能帶來新的見解及效率？智能型機(jī)器該如何設(shè)計(jì)或訓(xùn)練，才能提供新的見解或改善？這些機(jī)器是否也該使用新的網(wǎng)絡(luò)（像是物聯(lián)網(wǎng)？）或是新的資料集，以確?？冃艹掷m(xù)提升？
正如員工滿意度與顧客滿意度高度相關(guān)，企業(yè)如果使用智能型機(jī)器人及高績效機(jī)器學(xué)習(xí)設(shè)備，就必須密切觀察演算效率及顧客價(jià)值之間的相關(guān)性。
再接下來的挑戰(zhàn)，將在于這些相關(guān)性的定義和判斷，有多少是由人類主管決定，又有多少是由高AIQ（Artificial Intelligence Quotient，人工智商）支援系統(tǒng)來決定。
卡普蘭觀察道：「對(duì)于社會(huì)規(guī)范及行為，現(xiàn)在尚無完善的運(yùn)算理論」，因此，想讓聰明的人類與更聰明的機(jī)器共存而合作，起步并非易事。但無疑，企業(yè)未來必然會(huì)運(yùn)用機(jī)器產(chǎn)生的資料及預(yù)測(cè)分析，讓產(chǎn)生這些資訊的機(jī)器更為改善、日益聰明。
問個(gè)對(duì)未來企業(yè)最挑釁的問題，也就是未來企業(yè)要得到更佳成果、更高價(jià)值的時(shí)候，究竟該做績效評(píng)估的對(duì)象會(huì)是最佳的員工、或是最佳的機(jī)器了。