认知迁徙不仅仅是个体的旅程，它同样是一场集体和制度性的转变。随着 AI 重塑思考、判断与协调的领域，我们的学校、政府、企业及公共体系的根基正受到质疑。
机构与个体一样，现在面临着急速变化的挑战：它们需要“重新思考”自己的使命，调整自身结构，并重新发现在机器日益具备思考、决策和生产能力的世界中，使其变得不可或缺的核心价值。就像经历认知迁徙的个体一样，机构——以及管理这些机构的人——必须重新评估其存在的意义。
断裂
机构的设计初衷在于促进连续性。它们的使命是持久存在，为跨越时空提供结构、合法性与连贯性，正是这些属性构成了信任的基础。我们不仅依赖机构来提供服务和执行规范，还仰赖它们在这个复杂世界中营造一种秩序。它们是文明中长远的支柱，旨在于人来人往中保持稳定。没有了行之有效的机构，社会便有可能陷入动荡，未来也会愈发不确定。
但如今，许多核心机构正摇摇欲坠。曾经作为现代生活支架的它们，如今正以一种不仅突然而且系统性的方式受到考验。
部分压力源自 AI，它正迅速重塑这些机构赖以构建的认知领域。但 AI 并非唯一的推动力。过去二十年里，公众信任度的下降、党派分裂以及对机构合法性的质疑早在生成式 AI 技术浪潮来临之前就已显现。从不断扩大的收入不平等，到对科研流程与共识的攻击，再到政治化的司法体系与大学招生人数下滑，机构信任的侵蚀有着多重原因，并且相互叠加。
在这一背景下，日益强大的 AI 系统不仅仅是另一个挑战，而更像是火上加油的助燃剂，加速了机构颠覆的进程。这种颠覆要求机构调整运作方式，并重新审视其根基性的假设。在一个证书认证、推理和协调不再完全属于人类独有领域的世界里，机构究竟为谁而设？所有这种制度上的再造，都必须以一种超越其固有本质的速度展开。
这就是认知迁徙在机构层面的体现：不仅仅是个体寻找意义与价值的转变，更是我们集体社会结构如何进化以支持新时代的问题。而正如所有迁徙一样，这段旅程将充满不均衡、争议和深远影响。
旧体制的架构
现存的机构并非为这一时刻而设计。它们大多诞生于工业时代，并在数字革命期间得以完善。其运作模式反映了早期认知体系的逻辑：稳定的流程、集中的专业知识以及人类智慧将长期占据主导地位这一默认假设。
学校、企业、法院和政府机构的构架均为大规模管理人员与信息而设计。它们依赖于可预测性、专家资历以及明确的决策层级。这些传统优势，即便被视作官僚体制，却一贯为复杂社会提供信任、连贯性和广泛参与的基础。
然而，这些结构背后的假设正经历压力。AI 系统如今可以完成曾经专属于知识工作者的任务，包括文献摘要、数据分析、撰写法律文书、研究工作、制定课程计划与教学、编程应用，以及构建与执行营销活动。超越了简单的自动化，正在发生更深层次的颠覆：管理这些机构的人必须证明，在一个知识本身价值下滑、甚至不再是人类独有资产的世界中，他们仍具备不可替代的意义。
一些机构的相关性正受到外部挑战者的质疑，包括科技平台、另类证书认证模式以及去中心化网络。实际上，这意味着传统的信任、专业知识与协调的把关者正面临着更快、更扁平、并且通常来自数字原生的替代方案的挑战。在某些情况下，诸如争议裁决等长期存在的机构功能也正被质疑、忽略，或者干脆被绕过。
这并不意味着机构必然会崩溃。但这确实表明，当前那种稳定、缓慢变动且建立在权威基础上的体制可能难以维持。最起码，机构正承受着巨大的变革压力。若要在 AI 时代保持其相关性并发挥重要作用，机构必须变得更加适应、透明，并关注那些难以用算法明确编码的价值——例如人的尊严、伦理思辨以及长远的管理责任。
眼前的问题不在于机构是否会改变，而在于如何改变。它们会抗拒、僵化，直至变得无关紧要？还是被迫重组以迎合短暂的议程？或者，它们会有意识地重新构想自己，成为与共享智能与不断变化的价值共生的合作者？
机构迁徙的第一步
越来越多的机构已经开始适应这一变化。它们的应对方式多种多样，且常常处于试探阶段，更像是移动的征兆，而非全面转型的标志。这些初露的苗头表明，机构的认知迁徙或许已在悄然进行之中。
然而，在这些试验的背后，还隐藏着一个更深的挑战：许多机构仍然受制于过时的运作方式。时代环境已然不同，AI 以及其他因素正在重新绘制格局，而机构正开始进行必要的调整。
一个变革的例子来自亚利桑那州的一所特许学校，该校在日常教学中充分运用了 AI。名为 Unbound Academy 的这所学校采用 AI 平台，以紧凑、重点突出的方式，为每个孩子量身定制核心学术内容。这一模式不仅有望提升学业成绩，同时也为学生留出了时间，在一天的后半段发展生活技能、参与项目式学习及提升人际交往能力。在这一模式中，教师的角色由知识内容的传授者转变为引导者和导师。它为教育领域的机构迁徙提供了早期的预演：不仅仅是数字化传统课堂，而是围绕 AI 的能力重新设计其结构、确定人类角色和优先事项。
世界银行曾报道过尼日利亚的一项试点项目，该项目利用 AI 支持课后辅导计划。试验结果显示，学习成果“呈现压倒性正向效应”，其中 AI 作为虚拟辅导员发挥作用，而教师则提供辅助支持。测试表明，学生在短短六周内就达到了“近两年正常学习进度”的效果。
类似的信号正在其他领域显现。在政府部门，越来越多的公共机构正开始测试 AI 系统以提升响应速度：对民众咨询进行分流、起草初步通知或分析公众情绪。领先的 AI 实验室，如 OpenAI，如今也在为政府应用调整其工具。这些初步的努力为机构如何重新分配人力，聚焦于解释、判断和信任构建等根深蒂固的人类功能提供了一瞥。
虽然这些举措大多以提高生产力为框架，但它们也引发了关于在决策结构中人类角色如何演进的更深层次问题。换言之，人类工作的未来将何去何从？正如未来学家 Melanie Subin 在接受 CBS 采访时所言的传统观点，“AI 将改变工作内容、替代特定任务并改变工作的本质。但正如工业革命及过去百年内许多其他技术进步一样，人类始终会扮演一定角色；只是这个角色可能会发生变化。”
这一表面上的演进，与 Anthropic 首席执行官 Dario Amodei 的悲观预测形成了鲜明对比。Amodei 认为，AI 可能在未来 1 到 5 年内消除一半的入门级白领工作岗位，并使失业率飙升至 10% 至 20%。“作为这项技术的生产者，我们有责任诚实地面对即将到来的局面，”他在接受 Axios 采访时表示。尽管他提出的严峻预测或许不会如其所言那般迅速实现——毕竟新兴技术在社会中的扩散往往比预期更为缓慢，但这种通过 AI 取代劳动力的可能性早已不是什么秘密。早在 2019 年，Kevin Roose 就曾在世界经济论坛的一次会议上与企业高管讨论此事，他写道：“他们永远不会在公开场合承认，但很多上司希望尽快让机器取代你。”
到了 2025 年，Roose 的报道显示，这一趋势已有迹象显现。“在一次又一次的采访中，我听到许多企业正迅速推动入门级工作的自动化进程，并且 AI 公司正竞相构建‘虚拟工人’，以极低的成本替代初级员工。”
在所有机构领域，都能看到转型的初步苗头。但整体发展依然零散，仅仅是早期的变革信号，并未形成完整蓝图。更深层的挑战在于如何将试验阶段转变为结构性的再造。在此过程中，不仅失业者将面临不小的阵痛，整个机构在动荡中效率的下降同样令人担忧。
机构如何才能从试验走向整合，从被动采用转向原则性设计？而能否以足够反映变革速度的步伐来实现这一目标？认识到这一需求仅仅是开始，真正的挑战在于如何为这一转型进行有效的设计。
面向新时代的机构设计原则
如果 AI 的加速发展持续下去，机构将面临巨大的应对压力。一旦机构能够跟上这一变化步伐，问题便转化为：如何才能从被动采用转向原则性的设计？它们不仅需要创新，更需要具备前瞻视野和原则导向。机构必须从根本上重新构思，不仅仅为了提高效率或扩展规模，而是为了实现适应性、信任和长远的社会连贯性。
这就需要一套既不流于技术官僚化，也不沉溺于过去怀旧情结，而是立足于当前迁徙现实、以共享智能和人类脆弱性为出发点，并以构建更具人文关怀的社会为目标的设计原则。基于此，以下提出三条切实可行的设计原则。
1. 构建响应型机构，而非追求长久稳定
机构设计必须超越固定的层级结构和缓慢的反馈循环。在一个由实时信息与 AI 增强决策重塑的世界中，响应能力和适应性成为核心竞争力。这意味着在可能情况下精简决策层级，赋予基层工作者更多工具与信任，同时投入建设能迅速提取洞见的数据系统，而不将判断权完全外包给算法。响应性不仅仅关乎速度，更在于能及早感知变化，并以明确的道德准则采取行动。
2. 在能释放人类能力的领域整合 AI
AI 的部署不应被视为替代策略，而应是一种聚焦转移工具。最具前瞻性的机构将利用 AI 来吸收重复性任务和行政负担，从而释放人类去发挥解释、构建信任、关怀、创造力与战略思维的能力。在教育领域，这可能意味着由 AI 制作并呈现课程，让教师能将更多时间投入到帮助有困难的学生身上；在政府领域，则可能通过更大程度的自动化处理，使工作人员有更多时间以同理心和判断力处理复杂案件。目标并非完全自动化机构，而是让机构更加具有以人为本的特质。这个原则鼓励把 AI 当作支撑结构，而非替代品。
3. 在关键环节保持人类参与
能够持久运作的机构必然是那些在关键的解释、升级和伦理决策节点上保留人类判断的机构。也就是说，需要构建一种系统，在其中“人类在环”（ human-in-the-loop ）不只是一个形式上的勾选项，而是一个经过明确定义、法律保护并被社会重视的结构性特征。无论是在司法系统、医疗保健还是公共服务领域，在风险高和价值争议的情形下，人类的声音与道德视角都必须始终居于核心地位。AI 可以提供参考信息，但决策仍需由人类作出。
这些原则并非静态规则，而是发展方向上的选择。它们为重新构想如何在机器增强的世界中保持以人为本的机构提供了切入点，体现了在现代化进程中既不放弃道德担当，也不在迅速变革中陷入浮浅或冷漠，并在于在人机共享智能中寻求平衡。
超越适应：机构与使命的再探讨
在动荡时期，个体常会问：“我存在的意义何在？”我们同样必须对我们的机构提出这个问题。随着 AI 改写我们的认知领域并加速变革节奏，我们核心机构的相关性不再由传统、功能或地位所保证。它们同样面临认知迁徙的冲击。就如同个体一样，它们的未来也必须在抗拒、退缩与转型之间做出选择。
当生成式 AI 系统接管推理、研究、写作与协调等任务时，构成机构权威基础的要素——专家知识、层级结构与可预测性——正逐渐瓦解。但接下来不应变成简单的虚化，因为机构的根本使命过于关键，无法舍弃。必须对其进行重构。
我们的机构不应由机器所取代，而应变得更加人性化：更能应对复杂性、更立足于伦理思辨、更能在短期内承载长远愿景。那些不以有意识方式进行适应的机构，可能无法挺过前方的风暴。21 世纪的动态变革不会等待任何人。
这就是机构认知迁徙的维度：在一个智能不再是人类唯一领域的世界中，对身份、价值与功能的一次彻底反思。那些能在形式和精神上都完成迁徙的机构，才能在迈向服务人类新领域的道路上取得成功。
对于塑造学校、企业或公共结构的人来说，前进的方向不在于抗拒 AI，而在于重新定义只有人类和人类机构真正能提供的东西。
Gary Grossman 现任 Edelman 技术实践执行副总裁以及 Edelman AI 卓越中心全球负责人。
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