盖洛普新报告：AI文化准备需要全新思维模式

在我们的工作场所，一场悄然的革命正在展开，其特征是文化转型的持续推进。盖洛普最新研究揭示了一个令人震惊的现实：虽然算法工具越来越普遍，特别是在白领工作中（目前有27%的员工经常使用这些工具，比2024年增长了12个百分点），但真正准备与这些系统协作的意愿却在下降。感到完全准备好与算法智能协作的员工比例从2024年到2025年持续下降，表明这种脱节现象持续存在，甚至可能加剧。这与斯坦福AI指数2025的数据相呼应，该数据显示，尽管五分之四的计算机科学教师同意使用AI和学习AI应该包含在基础计算机科学学习体验中，但只有不到一半的教师感到有能力教授这些内容。

广泛使用与情感准备之间的差距揭示了人类如何与不断扩展的数字伙伴互动的重要信息。我们正在见证一种共生状态的兴起，算法融入我们的生活比我们的思维和文化适应得更快。

欧洲的明确声音：透明度作为文化蓝图

在这种背景下，于2024年8月1日生效的欧盟AI法案不仅仅是一个监管框架，它是关于人类和机器应该如何共存的哲学声明。通过强调透明度，该法案确保用户知道何时与AI系统互动，包括聊天机器人和深伪技术。这反映了对有意识参与的承诺，而不是沿着代理权衰减的尺度滑向无意识依赖的黑暗水域。

这一监管蓝图在一个敏感时期到来，正值计算能力激增，承诺带来无数好处。欧盟的方法认识到，成功的AI整合不仅仅关乎技术合规，还需要文化变革。

认知卸载困境

认知卸载现象——我们将心理任务外包给外部工具的自然倾向——正在快速加速。这种趋势在AI时代存在风险。

虽然算法工具可以提高生产力和质量，研究表明与生成式AI系统的良好管理互动既能提高人类劳动的数量又能提高质量，但它们也倾向于通过鼓励我们绕过心理努力来削弱我们的批判性思维技能。

我们如何利用AI的力量来增强我们的能力，而不牺牲我们的认知独立性？答案可能不是非此即彼的自然与人工对立，而是适当依赖——或者更好的说法是"充分熟悉"，一种精细调整的关系，允许人类和机器在明确定义的领域内有效协作。

混合智能策展的承诺

真正的飞跃发生在我们超越将AI仅仅视为另一个强大工具，而认识到它是认知伙伴的时候。混合智能包含两种主要的增强智能模型：人在回路协作和基于认知计算的增强。

考虑医学研究，混合方法已经在那里生根。AI在诊断成像中的模式识别表现出色，而人类监督对于生命攸关的决策仍然至关重要。结果不是替代，而是真正的互补——每个伙伴都带来独特的优势来实现任何一方都无法单独实现的结果。同样，当成就的爵士音乐家与生成式AI合作创作新作品时，算法对和声可能性的广泛知识，结合音乐家的情感直觉，创造出任何一方都无法独立实现的交响乐。计算系统建议传统训练可能错过的路径，而人类艺术性引导算法朝向它永远无法独自识别的情感共鸣领域。

双重素养要求

这种不断发展的伙伴关系需要我们所说的双重素养——在人类和算法领域的个人和集体流利度。在个人层面，算法素养不仅意味着知道如何提示AI，还要理解其底层逻辑、限制、偏见和最佳用途。人类素养涉及不断发展我们独特的人类能力：创造力、同理心、伦理推理以及提出真正有意义问题的能力。

具有讽刺意味的是，理解人工智能始于对自然智能的更细致理解。认知心理学的洞察可以帮助教育者和培训师更好地利用AI驱动的工具促进学习，而不是让它们替代基本的人类认知过程。

在组织层面，这种双重素养转化为优雅地驾驭效率与情感安全、创造力与同情心、委派任务与策展认知参与之间张力的制度文化。盖洛普对算法文化准备的研究强调，成功的AI整合需要组织各个部分的思维模式转型。

信任校准挑战

有效的人机协作的核心在于信任校准——对AI系统的信任与健康怀疑之间的微妙平衡。问题是有意识地管理过度依赖算法的风险，同时创建直观的混合界面，允许无缝的人与人和人与机器互动。

过度依赖来自盲目接受AI建议，会导致可避免的错误。然而，依赖不足意味着错过真正增强的潜力。最佳点需要有意识地培养智能怀疑主义——既不是痴迷的信仰也不是僵化的拒绝，而是深思熟虑的逐案评估。

算法时代的制度文化

盖洛普的报告确认了成功人机协作的基石。现在需要的组织文化必须积极培养四种品质：

好奇心推动理解AI能力和局限性所必需的探索。组织必须鼓励质疑算法输出，将其视为创新的重要组成部分，而不是阻力。

同情心确保人类福祉在AI系统发展中保持核心地位。这意味着不仅要优先考虑效率收益，还要考虑AI对员工、客户和社区的人类影响。

创造力使产生真正新颖解决方案的混合协作成为可能。创意组织不仅仅是自动化现有流程，而是探索人机伙伴关系如何产生全新的方法。

勇气提供在不确定环境中实验、从挫折中学习和适应的意愿。这包括如果AI实施最终不服务于人类繁荣，就暂停甚至逆转的勇气。

前进之路：有意识的协作

人类和算法协作可以超越单独时超越人类的AI系统。这挑战了创建完全替代人类劳动的AI的普遍想法。

相反，前进的道路要求有意识的协作——人类保持充分参与的有意伙伴关系，即使他们委派特定任务。这需要新的教育方法，重点关注批判性思维和对没有简单答案的问题的舒适感。它需要新的管理实践和围绕人与人和人与机器互动的新文化规范。最终，正在进行的技术转型需要混合人文主义领导。AI文化变化的未来阶段将由那些对自己、他人和AI的人类影响有整体理解的人最好地驾驭。

实用要点：CREATE框架

在我们驾驭这一转型时，组织和个人可以应用CREATE框架进行有意识的算法协作：

策展（Curate）：有意选择与人类价值观和组织目标一致的AI工具和应用，而不是为了技术本身而采用技术。

关联（Relate）：将人际关系和情商维持为决策过程的核心，使用算法来增强而不是替代人际连接。

评估（Evaluate）：持续评估AI输出和人类反应，培养智能怀疑主义和迭代改进的文化。

适应（Adapt）：在人机系统中建立灵活性，允许随着技术和人类理解的发展进行调整。

透明（Be Transparent）：确保所有利益相关者了解何时以及如何使用AI系统，遵循欧盟对算法互动有意识认知的重视。

保持伦理（Remain Ethical）：在所有AI实施决策中优先考虑人类繁荣和社会利益，保持人类代理权作为重要选择的最终仲裁者。

未来不属于单独的人类或机器，而属于他们有意识的、精心编排的协作。在这种思维的舞蹈中，两个伙伴都必须保持完全在场，每个都贡献他们独特的优势，同时学会和谐地移动。盖洛普报告暗示，这种联盟的结果可能来自任何一方都无法单独实现的混合空间——一个将创造推向未知领域同时在AI中保持人类代理权的空间。让我们开始旅程。