Leadership’s Blind Spot in the Age of AI

AI的计算和模式识别能力并不涵盖所有智能。领导者还必须培养体现在具身认知中的有机智能，以及源自社会场的源智能。作者认为，组织必须像投资人工智能一样投资于深度感知基础设施，以免局限于执行和增强现有模式，而非重塑模式或创造新模式。 1951年，哲学家马丁·海德格尔对一小群听众说：“在我们这个令人深思的时代，最令人深思的是我们仍然没有思考。”当时很少有人理解他。七十五年后，这一观察已不可避免，因为AI迫使每位领导者直面关于智能和思维本质的问题。如果思维不过是机器能做的事情，只是更快，那我们就没有理由：我们将其外包给机器。但如果思维是别的东西——一种具身的、专注的活动，通过它现实得以显现——那么AI时代的领导力就是培养机器无法复制的生成能力的任务。 想想那些只看屏幕不看病人的医生，受标准化测试约束的教师，或者其实时决定被视频助理裁判反复推翻的世界杯裁判。处处，情境敏感的判断正被哈特穆特·罗萨所称的执行逻辑所取代：预先设定的参数将决策者变成纯粹的执行者。随着自由裁量领域的消失，人类能动性的创造力也随之流失。在这些表面症状之下，是现在开始出现在董事会中的更深层问题：我们身上什么是不可替代的，一旦所有可编码的东西都被自动化，哪种智能将成为持久优势的基础？ 我合作的每一位领导者——无论是企业、政府、国际机构还是非政府组织——都报告了同样的事情。机器运转的速度比他们处理和思考的速度还快。这种加速远远超出AI：收件箱、关键绩效指标、不断升级的干扰、本应节省时间却消耗更多的工具。不堪重负已成为全球共同的体验。这也是一个早期预警信号，表明某些本质的东西正在被侵蚀，而恰恰在我们最需要它的时候。 这种侵蚀有一个名字、一个诊断和一个回应。名字是智能单一文化：假设AI是唯一值得投资的智能。诊断是单一文化迟早会崩溃。我们的回应应该是创建第二个基础设施，与基于代理的AI IT堆栈并行运行：一个深度感知领导力基础设施，培养在整体系统层面共同感知和共同创造的集体能力。有了它，AI变得可生存且有用。没有它，第一个基础设施会耗尽它所扎根的土壤——走向侵蚀，最终崩溃。 这是盲点。领导者对自己做什么（采取的行动、执行的策略）以及如何做（流程、系统、工具）有很强的把握。仍然隐藏的是他们运作的内在场所：注意力、意图和创造力的来源，这是机器无法复制的。 AI时代迫使我们澄清对智能的假设。思维能否简化为计算和模式识别？还是人类思维有质的区别？在这之下潜伏着一个更深层的问题：作为人类，我们是谁？我们仅仅是日益强大的算法的延伸——还是意识、意图和能动性的真正来源？ 面向AI时代的三种智能 智能并非单一事物。至少需要区分并整合三种形式。 以大型语言模型（LLM）形式出现的AI是一种模式预测机器，以超人的速度匹配和融合现有的人类知识。基于现有数据进行训练，AI在处理动态复杂性方面表现出色。它很强大——但在结构上是向后看的，即使它看起来像是在向前看。 有机智能（OI）是关系生态中结构耦合的生命系统的智能。它感知多种视角，并倾向于“用……去看”而非仅仅“看”。2 这就是共情倾听所在之处。OI处理社会复杂性——多种世界观、文化和利益的交织。 源头智能（SI）是整个社会场域的智能——所有视角涌现的社会土壤。它不仅来源于现存之物，也来源于正在涌现之物。SI也代表土壤智能：贯穿土壤的社会菌丝体的智能，它连接着地面上看似分离的事物。例子是那些感知并创造尚不存在未来的企业家和领导者。 SI植根于我和Eva Pomeroy所称的第四人称认知：集体行动由此产生的源头。3 它处理涌现的复杂性：解决方案未知，问题不断变化，不清楚谁需要参与其中。 这三种智能高度交织并嵌套，源头智能处于核心，有机智能和人工智能处于外围。智能单一文化——几乎完全由AI主导——将看起来像一个空壳。仍然会有一些硬件。但活生生的、呼吸的内核将消失，使外壳变成对被困其中者的超级坚硬的铁笼。 AI时代领导力挑战的核心在于人类注意力、创造力和能动性源自何处的问题。 关于AI的标准恐惧是单向的：机器正变得越来越像人类。然而，真正的危险可能方向相反。我们正变得越来越像机器——不是身体上，而是认识论上：我们将思考视为计算，学习视为数据处理，创造力视为重组，决策视为优化，人类自我视为算法。这种认识论上的转变正是LLM如此诱人的原因：它们不需要真正理解。它们只需要我们已经将理解重新定义为它们所做的事情。 洞穴与太阳 AI时代领导力挑战的核心在于人类注意力、创造力和能动性源自何处的问题。已故的汉诺威保险前CEO Bill O'Brien用一句话点明了这一点：干预的成功取决于干预者的内在状态。 在我们与跨部门团队的合作中，我们确定了四种组织我们倾听、思考和行动方式的注意力结构：4 1.0：下载。我倾听我已经知道的东西。注意力源自系统内部；内在状态是封闭和反应性的（以自我为中心）。 2.0：事实性倾听。我带着好奇心接触新事实。注意力源自系统的边界；内在状态是交易性的（以对象为中心）。 3.0：共情倾听。我通过他人的视角看世界。注意力源自关系场域（以关系为中心）。 4.0：生成性倾听。我倾听从边缘涌现的事物，倾向于其最佳未来潜力。注意力源自潜力的周围领域；内在状态对想要涌现的事物变得可渗透（以生态或宇宙为中心）。 AI举起一面镜子，迫使我们审视自己并问道：“我们是谁？我们想成为谁？” 盲点在不同层面上运作方式不同。从1.0到4.0的弧线是注意力结构的转变。柏拉图以寓言方式命名的东西，在AI时代的领导力必须以操作方式命名。被锁在洞穴里的囚犯只能看到身后火堆投射的影子；在1.0和2.0层面，他们把影子当作现实。当今许多管理都生活在影子之中——AI生成的投影、KPI、仪表盘、模式匹配被误认为理解。在3.0层面，我们转过身来：我们看到投射影子的火。在这个层面，系统开始看见自己。在4.0层面，我们走出洞穴进入阳光，进入源头领域，它照亮一切，但不能直视。 AI产生越来越令人信服的影子。它以惊人的熟练度模拟所有四个层面——听起来像自我中心、客体中心、共情甚至场域感知的文本模式。但模拟来自没有内在状态的模式——没有见证意识，没有深度思考。那里没有人。 也许AI的终极礼物是：它举起一面镜子，迫使我们审视自己并问道：“我们是谁？我们想成为谁？” 集体行动与战略创新的四个层面 韧性组织在集体行动的四个层面上运作和创新。每个层面涉及不同的注意力结构，在AI时代，涉及各自人机界面的核心领导技能。 层面1.0：模式执行——自动化。第一层是模式执行和复制：这以下载的逻辑运作，如上述注意力层面。代理式AI是这一层面的前所未有的驱动力。人机模式是委托：AI或机器智能接管定义明确的认知任务。想想全自动生产线。这里的核心领导技能围绕判断力，或如何识别看似合理但虚假的AI输出和结果。对自动化的关注可以将人类注意力解放出来用于更高层次的工作。这是当今大多数投资流向的地方——也是罗莎的执行逻辑最纯粹运作的地方。 层面2.0：模式适应——增强。第二层是模式适应和调整以适应环境背景。人类注意力以客体中心的方式参与——注意到不一致的数据、例外和异常——但意图和能动性仍停留在现有框架内。人机模式是导航——卡斯帕罗夫的半人马：人类战略家在上，AI作为强大的身体在下，人类掌舵。这就是诺贝尔奖得主达龙·阿西莫格鲁和西蒙·约翰逊所称的“机器有用性”：AI补充而非取代人类劳动。麻省理工学院媒体实验室关于认知债务的研究发现，使用LLM辅助的写作者神经连接性比不使用AI写作的人低达55%——而且顺序很重要：那些先动脑再使用AI的人比那些一开始就使用AI的人表现出显著更强的元认知参与。在2.0层面，核心领导技能涉及意图设定、意义建构和良好判断。 层面3.0：模式塑造——共同感知。第三层是模式感知和模式塑造。对话从辩论转向反思性对话，即共同思考。从感知到塑造的转变定义了这一层面。在这里，三种智能相互作用。组织智能调谐到多种视角。系统智能倾向于涌现。AI在大规模数据中呈现任何个体都无法感知的模式——并且，如果使用得当，在反思性对话中举起一面镜子，帮助人类更加意识到自己的假设和能动性。人机模式由与机器的伙伴关系塑造，围绕编排和镜像。这种模式要求为多种智能的相互作用保持空间，这反过来要求核心领导技能，即为共同感知、辨别、意图设定和共同塑造保持空间。 4.0级：模式起源——深度感知与共同创造。第四级是模式起源：深度感知与共同创造。在这里，SI移至核心。感知当下转变为感知涌现——最高的未来潜能。反思性对话转变为生成性对话：集体创造力和流动。人机模式是保持空间：起源源于人类注意力，它对场域（生态或宇宙中心）变得可渗透。AI从中心移至边缘，如果它出现的话（一份记录，一个稍后返回的反思表面），并且不是起源行为的一部分。这一级别的核心领导技能围绕为深度感知、道德辨别、共同意图和共同创造保持空间。 换句话说，较低级别的核心领导技能被包含并在更高级别的集体行动中重新情境化。当今最关键的领导能力之一是适当平衡这四个级别的元能力。没有这种重新平衡，AI的重力将一切拉向1.0和2.0级的单一文化。 从机器到生命系统 工业时代的公司被设计得像机器：标准化、流程驱动、层级化和可替代。AI时代的组织，正如我的同事Lili Xu所观察到的，越来越像生命生态系统：动态协作、去中心化、自适应和实时响应。未来最强大的公司可能不是最大的，而是那些学习和感知新兴机会最快的。 随着AI大幅降低复制专业知识的成本，曾经是竞争优势的来源——专有方法、规模、10年的培训——崩溃了。在AI时代，一个公司真正不可替代的是什么？不是算法；那些正在商品化。真正的来源是建立组织的能力，让技术智能和人类场域智能共同进化。 组织需要像投资AI一样严肃地投资深度感知基础设施。 徐说，这种韧性的隐藏基础设施是那些在紧张变成危机之前感知到它们的人，那些在利益相关者群体中保持信任的人，那些感知到客户无法表达的需求的人。这些智能形式很少出现在KPI中，但它们往往是组织最深层的竞争持久性的来源。这构成了AI时代的悖论：智能变得越丰富，关系性和场域性智能就越稀缺——因此越有价值。 组织现在需要做的是像投资AI一样严肃地投资深度感知基础设施。这是当今大多数组织和经济体中缺失的另一半基础设施。 对于准备评估当前状况的领导团队，第一个要问的问题是“目前有多少领导注意力投入到第一和第二级行动，又有多少投入到第三和第四级？” 四个迷你诊断可以帮助澄清这一图景： - 会议中有多少时间用于下载和辩论（1.0和2.0级）与参与反思性和生成性对话（3.0和4.0级）？ - 你组织当前运作的重心在哪里：模式执行、模式适应、模式塑造还是模式起源？ - 为了满足我们时代的需求，现在哪些级别需要加强和更多的领导注意力？ - 你创建了哪些支持结构——工具、实践、场所——来帮助你的团队和组织在3-4级周围发展深度感知和创新能力？ 超越盲点 在洞穴内，我们把影子当作现实。人工智能生成的投影被误认为是理解。所缺少的是3.0级的能力，即转身看到生成投影的结构——以及4.0级的能力，即走出洞穴进入阳光，从源头创造新的模式。 人工智能产生越来越令人信服的影子——深度、同理心，甚至智慧——这些是从没有内在条件的模式中模拟出来的：没有注意到自身意识的意识。我们当前所处的洞穴就是我们的盲点。转身并走出去需要人工智能无法为我们做的事情：培养一种内在条件，使我们能够更深入、更清晰、更集体地看到。 马克斯·韦伯在一个世纪前警告过现代性的铁笼。今天，这个笼子有了新的名字：1.0-2.0机器，由万亿美元产业、必然性逻辑和每天下载的日程安排所推动，这些日程充斥着我们的日历并塑造着我们的注意力。我们每个人都面临一个选择：被机器吸收，或者转身走出去。选择你想成为未来故事的一部分——并给人工智能它应得的角色：工具、伙伴、镜子或主人。如果集体执行这一举动，就需要一个新的最低限度的支持性基础设施：深度感知空间，使组织能够将其操作系统和能力升级到3.0和4.0级别。 每天，领导者都有两个关键的分配：注意力的分配和预算的分配。每个分配中有多少百分比用于自动化？用于导航？用于编排？用于深度感知和模式创造？如果你的比例严重失衡，你已经知道下一步应该是什么。 洞穴是舒适的。影子是迷人的。必然性的逻辑低语着没有其他选择。 有。 参考文献 1. H. Rosa, “Situation und Konstellation: Vom Verschwinden des Spielraums” (Suhrkamp, 2026). 2. H.R. Maturana and F.J. Varela, “Autopoiesis and Cognition: The Realization of the Living” (D. Reidel, 1980). 3. O. Scharmer and E. Pomeroy, “Fourth Person: The Knowing of the Field,” Journal of Awareness-Based Systems Change 4, no. 1 (2024): 19-48, https://doi.org/10.47061/jasc.v4i1.7909. 4. C.O. Scharmer, “Theory U: Leading From the Future as It Emerges” (Berrett-Koehler, 2016). 5. D. Acemoglu and S. Johnson, “Power and Progress: Our Thousand-Year Struggle Over Technology and Prosperity” (PublicAffairs, 2023). 6. N. Kosmyna, E. Hauptmann, Y.T. Yuan, et al., “Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt When Using an AI Assistant for Essay Writing Task,” arXiv, revised Dec. 3, 2025, https://doi.org/10.48550/arXiv.2506.08872. 7. Pope Leo XIV, Magnifica Humanitas (Libreria Editrice Vaticana, 2026).