2026-09-14 · 来源：{'name': 'Computerworld', 'url': 'https://www.computerworld.com/article/4213117/govern-ai-agents-like-workers-just-dont-pretend-theyre-human.html'}
《哈佛商业评论》主张对AI智能体实行员工式的治理——但其对1261名管理者的研究显示，“员工”框架会让有实操经验的管理者承担更少责任、发现更少错误。
一个从不睡觉、从不要求加薪、午饭前就能复制出无数副本的新“员工”，听起来像是理想的招聘对象——问题是，它可能在自信满满地做出数千次错误决定之后，才有人察觉。正是这种矛盾，让一些科技行业领袖开始把AI智能体称为员工、同事或实习生，而不是软件。一旦一个智能体能够更新记录、发放退款、发送通讯，并在多个企业系统中执行操作，部署它就不再是“再装一个应用”那么简单了。
《哈佛商业评论》近期的几篇文章把这种职场隐喻延伸成了一套治理框架。其中一篇主张，应该像管理一支新员工队伍那样管理智能体，包括明确角色、清晰授权、指定唯一事实来源、实施监督并保留审计痕迹。另一篇则更进一步，建议组织为智能体起名字、编写岗位说明，对它们进行正式的入职培训，评估其绩效，并且只有在其证明自己之后，才逐步扩大其职责。
麻烦在于，人们可能真的开始相信这个隐喻。HBR另一项针对1261名管理者的研究发现，当AI被表述为“员工”而非工具时，那些在与AI智能体打交道方面有实际经验的管理者，会对结果承担更少的个人责任，而把更多责任归给AI本身。这些管理者上报了更多问题，却发现了更少的错误——对于正在扩大智能体部署规模的企业来说，这一模式直接影响到监督与问责。
这种表述方式已经相当普遍。在这项研究中，31%的受访者表示他们的公司把AI呈现为队友或员工，23%的受访者报告称智能体已经出现在组织架构图或工作图表上。对IT领导者而言，这意味着一场小心翼翼的平衡术：采纳员工式治理的纪律——角色、监督、可审计性——但不能让“雇佣”话术侵蚀人类对结果的责任归属。按照这一论点，智能体可以像员工一样被治理，前提是没有人假装它们真的是人。
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