開局一個亞空間 番外2 人工智能管理方式（本章免費）

    開局一個亞空間正文卷番外2人工智能管理方式(時間線在得到西巴迪文明的遺產之後）

    在社會運行的時候，張然總是會感到一絲微妙的阻礙感，總是有一種不太絲滑的感覺。

    仔細想想，應該是「帕金森定律」在作祟。

    一個不稱職的官員，可能有三條出路，第一是申請退職，把位子讓給能幹的人；第二是讓一位能幹的人來協助自己工作；第三是任用兩個水平比自己更低的人當助手。

    第一條路是萬萬走不得的，因為那樣會喪失許多權利；第二條路也不能走，因為那個能幹的人會成為自己的對手；於是只有第三條路最適宜。

    在這種情況下，一個原本的複雜系統，會漸漸地熵增，會變得平庸化。

    崑崙山的民眾，大都是好的，他們艱苦樸素，也會在關鍵時刻挺身而出，同仇敵愾，但有些基於人性的東西，很難徹底改變。

    所以，「帕金森定律」其實算是挺難解決的問題了，為何王朝三百年一個周期，很大程度就是它在作祟。

    「為了解決這個難題，第一個方法是扁平化管理，管理階層越少，出現問題的幾率也就越小。」

    「第二個方法是，建立一套基於人工智能算法的管理體系。不過，人類有史以來，都沒有出現過這樣的管理方式。」

    「第三個方法是，不斷地改革，搞出一些新東西。如果政策永遠不變，那麼各個組織，總是會找到溫暖的舒適區。」

    「你說的人工智能……我們現在有這樣的算法嗎？」

    在辦公室中，張然正在和政府理事長周成峰，探討這方面的變革問題。

    變，才是永恆的！

    不變的文明，那便是一潭死水。

    張然對人工智能的出現，還是挺感興趣的。

    周成峰道：「人工智能實驗室的傑米斯教授，便開發出了這一套的評判人類價值度的算法，也可以用於各級官員的管理、考核。」

    張然挑了挑眉毛，問道：「哦？這個方法是基於什麼樣的原理呢？」

    「第一是，基於以往的成就，以及不可代替性質。傑米斯教授所帶領的團隊，設計出了一整套的人類價值度體系，不僅僅是gdp，還有學術影響力，工程方面的影響力等等。」

    「舉個簡單的例子，我們全人類在過去兩年，創造的價值度是一千萬，您一個人就佔據了710.112萬，再接下來是林秋月的核聚變團隊，總共14.6萬價值度。再接下來是方舟實驗室的曲率工程，31.441萬價值度。」

    這個比例實在有點誇張！

    不過，仔細想想好像很正常，整個崑崙山都是張然打造的……他佔據七成以上價值度也不足為奇了。

    另一方面，這個人工智能算法，其實挺苛刻的。

    它認為大多數人的工作價值度較小。像一個八級鉗工，單人的價值度不會超過10點。而居委會裏的大媽，只有0.01，少的可怕。還有一些罪犯、醫院裏的病人，價值度乾脆是負數。

    「周理事，你手上的這個東西，可千萬不能流傳出去啊。」

    張然皺着眉頭，仔細閱讀這些資料，如果按照這種算法，前十個團隊，有4個科學團隊，另外6個是各大製造業工廠，倒是挺符合現實邏輯。

    當然，他本人沒有算進去，否則，他710.112萬的價值度，隨便一點皮毛，也能讓其他人雞犬升天。譬如說零的價值度高的可怕，居然有3100.33之多……

    但如果剔除了張然的影響，零的價值度，又只有15.32了。

    「小團隊內部的價值度如何劃分？林秋月的核聚變團隊，總共14.6萬價值度，怎麼劃分到個人身上呢，如果我們要考察每個科學家的價值的話，總得細分到個人。」

    周成峰道：「對於團隊內部的工作，人工智能沒辦法劃分，因為每一項科研工作都是獨一無二的，完成了一個項目之後，另一項科研工作做不出來，很正常。所以學閥的解決，依舊比較困難。」

    「學閥啊……」張然搖了搖頭。

    這個事情確實難搞，因為學術問題，懂的人不多，外行又沒辦法評判。

    如果這些人自立山頭，根本不知道他們是不是在幹活。

    周成峰道：「不過，人工智能算法，對政府官員，以及國企員工的評判，是具有可行性的。因為這些崗位的工作，具有較高的連續性，並且往往有競爭對手。」

    「能夠通過人員崗位輪動的方式，來進行一系列的對比，從而將價值度體系，精確到個人。」

    張然眼睛一亮，這就顯得很有必要了！

    因為國企的領導，是不能隨便開人的。

    如果領導能隨意開除員工，那麼這個企業便是領導的企業，而不是國家的企業了。

    但不能隨便開除員工，也帶來很多的壞處，譬如「多一事不如少一事」、「寧願不做事，也不能做錯事」等等。

    只要我不做錯事，你就不能開除我，我就一天到晚摸魚，你能奈我何啊？

    然而有了這個價值度體系後，該開除的開除，該升遷的升遷。而且這個數據，是算法算出來的，領導也沒辦法修改。

    「可以試點！我們有21個金屬冶煉工廠，全都是國企與集體企業，員工數量超過20萬，彼此的競爭很激烈。我覺得……可以小範圍地試試看，人工智能管理體系，是否有用。」

    「如果管用的話，再進行推廣。不過……」張然笑了笑，「周理事，你承受的壓力，可能會很大啊。」

    周成峰依舊是面無表情：「大夏國想要發展，人類文明想要復興，新的制度，新的體系，是必須摸索的。以往的陷阱，我們不能在重新踏入一遍！」

    ……

    人工智能管理體系的傳出，如同一顆重磅炸彈，只是短短的半天，便傳遍了崑崙山社會！

    「21個大型金屬冶煉工廠，171個製造工廠，總共20萬人口，將使用人工智能考核制度。在未來，這一考核體系，將在國企以及事業單位中，得到大量推廣！」

    一聽到「人工智能」這幾個字，有很多人便立刻受不了。

    一時半會間，風起雲湧，什麼「失控機仆」、「人工智能奴役人類」之類的說法，全都出來了！

    而政府的理事長周成峰先生，受到了上任以來最大的詰難！

    這件事情，涉及到了自己的飯碗，一些社區裏的大媽大爺，攻擊性是最強的。

    而「君主督導制度」的好處，在這一刻似乎得到了充分的顯現，根本沒有人罵英明神武的殿下，所有人都在罵理事長周成峰。畢竟，殿下是不負責政府內部管理的，也不負責人事任命，只負責彈劾。

    還有很多人寫信，想要讓張然去彈劾周成峰，但說來說去，又說不出個非常好的理由來。

    周成峰這個人，感情淡漠，資歷又足夠，心心念念的想要復興大夏國。

    他連個老婆都沒有，黑歷史自然是找不到的，貪污什麼的幾乎不可能。

    故而在沒有任何證據的情況下，這些彈劾舉報，沒有任何意義。

    甚至，普通民眾根本不知道，張然也是這一變革的支持者。

    當然了，反對的人，很多；支持的人，同樣很多！

    因為人是社交的群居動物，「人脈關係」這種社會現象是永遠都不會消失的。即便張然以身作則，打壓「關係戶」，但人脈關係在很多隱晦的場合，依舊管用。

    而引入冰冷的人工智能考核，如果這一體系確實有效，那又會怎麼樣呢？有能力的人難道還怕被淘汰不成！

    被淘汰的只有兩種人，第一是關係戶，第二是摸魚的人！

    「我就不知道你們在罵什麼？這個系統只是評判出伱這輩子做出的文明貢獻度，又不會直接插手管理人類。淘汰掉那些負貢獻的人，不是很合理的事情嗎？」

    「鐵飯碗了不起啊，憑什麼參加一個考試，然後就能得到鐵飯碗了。讓國家養你一輩子你覺得合理嗎？」

    「我們擔心的是人工智能算法的合理性！如果操弄算法，我們應該怎麼辦呢？」

    當然不可能有人承認，是自己的能力差，害怕被淘汰。於是所有的錯誤，都推脫到了算法上。

    緊接着，算法被公開了，自然沒幾個人看得懂這些東西，光是論文就有三百多頁，各種數學公式，看得人云里霧裏，哪怕你是博士，也得啃上好幾個月的。

    最後，21個大型金屬冶煉工廠，171個製造工廠，這些全都是國企或集體企業，聯合頒佈了聲明：不接受人工智能考核體系的，可以走人，同時企業願意發放補償費用。

    這個聲明一出，一時半會間，便沒有人感出聲了。

    因為……政府是動真格的！

    「我當然是支持這個管理制度的啊。我們這沒有摸魚的人，也沒有關係戶，都是實打實的實力派。」林磊，作為八級鉗工，接受了電視台的採訪。

    紅星製造工廠，算是171個試點製造工廠之一。

    作為崑崙山最優秀的試點，工人們都對自己的貢獻度關心地不行。

    「各位觀眾朋友，個人貢獻度畢竟是非常敏感的東西，個人是不允許查看的。這個數據只有中央管控，甚至連廠長都看不到。所以在平時的生活中，沒必要擔心太多。」記者李小冰，在話筒前露出了微笑。

    「不過，作為試點工廠，我們讓這些工人們知道了自己的貢獻度。」

    「其實還是很服氣的。」林磊說道，「我們這些技術工人，依靠的都是技術。」

    「誰的技術高，誰的技術低，其實很好評判。」

    「人工智能得出的結果，和我們的內部考核，是一致的。這說明它，相當準確。反倒是廠長郭新昌的貢獻度比不上我們，哈哈！」

    所有的工人都在鬨笑，廠長郭新昌面紅耳赤，大聲道：「從今往後，我一定會更加努力！」

    其實……他就是一個接訂單的，貢獻度比不上高級工人，也很正常。

    再接下來，又採訪了幾個知名企業的工人。

    其實，像紅星製造工廠這一類優秀的企業，內部比較清明，都是贊同實行這一制度的。反正只要自己幹得好，就沒有被解僱的煩惱。

    而內部比較混亂的企業，一個個領導層都是如臨大敵。這和賺了多少錢不一樣，有些時候，賺了錢，貢獻度反倒不高。因為有很多競爭對手的數據，相互對比，別人做的比你好的多呢。

    在這種情況下，人工智能管理體系，便被強行推行了下去。

    與此同時，算法還有專門的團隊，負責慢慢優化，通過收集這些試點項目的數據，算法將越來越逼近現實，可靠程度也會不斷增加。

    ……