斯坦福大学商学院教授阿米尔·戈德伯格(左)与商学院博士候选人王彦凯在挑战赛中荣获桂冠。
超过200支学术团队向"AI与组织大挑战赛"提交了研究方案,深入探讨人工智能将如何从根本上改变团队协作方式。
随着AI工具在职场中日益普及,团队的组建与协作方式也将随之发生深刻变化。组织模式必须与时俱进,以适应新型工作方式的涌现,但这些变化究竟会呈现出怎样的形态,目前仍难以预判。
为探索这一新兴领域,斯坦福人工智能研究院(Stanford HAI)与Google DeepMind联手发起"AI与组织大挑战赛",面向全球学者征集研究未来组织协作的最佳方案。
"能与一家致力于探究AI如何重塑工作场所的前沿实验室携手合作,对该领域的学者而言实属难得。"斯坦福大学管理科学系副教授、HAI高级研究员梅丽莎·瓦伦丁表示,"这场竞赛标志着一场关于组织变革的广泛公共讨论正式拉开序幕。"
来自156所高校的200余支教师与博士生团队响应号召,提交的研究方案涵盖三大方向:将AI作为提升组织协同效率的工具、探究在组织中部署AI对人类产生的影响,以及借助虚拟组织模拟团队行为。
来自六所顶尖高校及Google DeepMind的混合评审团队,通过双盲评审流程对各提案的创新性、影响力与可行性进行评估。初轮评审结束后,13支团队受邀向评审团进行路演。
最终,斯坦福大学商学院博士生王彦凯与组织行为学教授阿米尔·戈德伯格凭借联合提案摘得桂冠。他们的研究聚焦于协调行为的"语法"规律。
"协调活动通过一系列人际互动得以展开——人们收发邮件、召开会议、编辑文件,但我们并不清楚在特定情境下,究竟是什么让某一行动序列更为有效。"王彦凯说,"我们希望构建一套框架,帮助管理者理解协调动态,使决策有据可依,而非仅凭经验直觉。"
为此,王彦凯与戈德伯格将借助现代Transformer机器学习架构——该架构在序列数据的模式识别方面表现出色——构建一个"大型协调模型",用以学习高效团队的协调规律,并预测在特定场景下哪种行动序列最为适配。
作为10万美元大奖的配套支持,获奖团队将有机会在Google DeepMind的办公室内开展实地研究,公司还将为其提供算力支持、工程资源与导师指导。
"通过这种理解协调机制的全新视角,我们有望在不同类型的组织中开辟新的理论与实践空间。"Google DeepMind组织AI研究负责人马丁·冈萨雷斯说道。
在5月12日举办的"AI与组织大会"上,另有四支入围团队获得表彰:
精益策划:认知丰裕时代的组织创新管理——来自埃默里大学、康奈尔大学与卡内基梅隆大学的联合团队,提出将精益生产理念引入组织管理,以帮助企业从AI生成的海量创意中筛选出真正值得投入时间与资源的方向。
协同AI:借助AI提升组织集体智能——来自卡内基梅隆大学泰珀商学院的团队,提出一种利用AI度量团队集体智能的新方法。
从隐匿到可及:AI驱动的协作与组织专业知识发现——来自加州大学伯克利分校哈斯商学院与欧洲工商管理学院的联合团队,设想借助AI智能推荐,将散落在各部门孤岛中的内部专业知识有效挖掘并共享。
TeamLens:多模态大语言模型助力实时团队协作分析——来自西北大学凯洛格商学院与西北大学复杂系统研究所的研究团队,提出将团队科学理论与能够大规模分析团队行为的多模态大语言模型相结合,通过深入理解决定成功的关键因素来提升协作效能。
"AI与组织大挑战赛"是推动职场变革以人为本这一整体战略的重要组成部分。与此同时,斯坦福HAI还宣布成立全新的"AI与组织实验室",由瓦伦丁教授主导,并获得Google DeepMind的资金支持。
"组织科学领域的演进速度超乎大多数人的预期。"Google DeepMind首席体验官西蒙·布顿表示,"我们期待继续深化这一合作,共同塑造AI在组织中应用的未来。"
Q&A
Q1:AI与组织大挑战赛的研究重点方向有哪些?
A:本次挑战赛的研究提案涵盖三大方向:一是将AI作为提升组织内部协同效率的工具;二是探究在组织中部署AI对人类产生的实际影响;三是借助虚拟组织模拟团队行为。超过200支来自全球156所高校的学术团队参与其中,研究角度多元,涵盖理论创新与实践应用。
Q2:王彦凯和戈德伯格的获奖研究具体要做什么?
A:两人计划构建一个"大型协调模型",利用Transformer机器学习架构学习高效团队的协调规律,分析电子邮件往来、会议记录、文档编辑等一系列工作行为,从中提炼出有效协调的"语法",并预测特定场景下最优的行动序列,为管理者提供基于组织科学的决策依据,而非依赖主观经验判断。
Q3:斯坦福HAI和Google DeepMind合作发起挑战赛的目的是什么?
A:双方合作的核心目标是推动职场AI变革以人为本。通过学术竞赛汇聚全球顶尖研究力量,系统探索AI如何重塑组织协作模式。与此同时,斯坦福HAI还宣布成立"AI与组织实验室",并获得Google DeepMind资金支持,旨在将学术研究成果转化为可落地的组织管理实践。
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