薛贵：智能时代人与组织协同进化的核心——构建强大的学习力|时代|自组织|薛贵(明朝)

当AI不断突破能力边界，我们该靠什么立足？是掌握某类技能，还是拥有不可替代的核心能力？在2025年11月15日「心智合一：AI时代的人与组织进化新范式」高峰论坛上，北京师范大学脑认知科学家薛贵教授从人类几百万年的进化智慧与脑科学原理讲起，为我们揭示了个人与组织在智能时代生存与进化的核心答案——构建与提升深层的学习能力。本文依据演讲整理。

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非常荣幸能在此与大家交流。今天上午的讲座，尤其是春花老师关于智能时代时间价值变迁、人的追求从物质转向精神、组织定位从经济实体转向社会实体的阐述，让我深受启发。我们正处在一个巨变的时代，技术边界的不断突破，正深刻地重塑着我们的生产、生活与组织形态。

现在大家常说“未来已来，唯变不变”，但没有一个人能说清未来具体是什么样子——尤其是在智能时代。

今年我这种感受特别强烈。每次做讲座，我会列举人类能做、机器不能做的事，但是过两个月，这些就被打破了，我得重新思考：人还能干什么？机器还有什么不能干？

AI的能力在这一年展现出特别突出的变化，唯一可以确定的是：未来的变化模式已经到来，而且可能会持续迭代、永不停止。这是我们面向未来唯一确定的事情。

我们正处在持续加速的变化中，生产力、生产关系、智能形态、组织模式都在被重塑。面向这种持续变换的社会形态，人该如何自处？

很多人都在预测未来会怎样，认为人需要具备某些特定能力才能适应时代变化。在农业时代、工业时代，我们能够总结出明确的能力需求，培养相应技能就能适应。但在智能时代，当智能的边界不断被打破，我们究竟需要什么样的能力，才能适应这个时代？

或许我们可以回到过去，看看人类在几百万年的进化过程中，如何适应巨大的变化而存活至今——至少目前还未被人工智能替代。

在适应变化的过程中，我们先来看看未来组织变革的趋势：

生产趋势，从“工具使用”到“智能协同”

个体趋势，从“专业员工”到“全栈CEO”

结构趋势，从“刚性层级”到“液态网络”

智慧趋势，从“顶层决策”到“群体智慧”

形态趋势，从“封闭组织”到“生态平台”

在适应变化的过程中，智能的进化是一个很有意思的现象。一个人经过多年学习，无论成为哪个领域的专家，好像都不能把自己的知识遗传给孩子。你可以遗传财富、基因，却无法遗传知识、智慧。

如果我们花了这么多时间构建世界模型，并且把它发展存储在我们的大脑里，但是却不能把最重要的智慧遗传给孩子，这实际上是巨大的浪费，似乎不利于人类的生存与发展。

但另外一方面，正因为无法直接遗传知识，我们给后代遗传了更核心的能力：强大的学习力。婴儿在出生头两年，闭着眼睛吃奶的过程中，就能学会语言、人际交往、情绪表达、身体控制，甚至理解世界的物理法则。这些都是当前智能体、机器人仍在挣扎的领域，人类却能在极短时间内轻松掌握。

这就是进化给我们的启示：人类适应环境的最大优势，正是经过几百万年遗传沉淀的强大学习力。

从心理学角度看，智能的本质，就是通过学习机制实现对外部世界的建模，形成我们内部的世界模型，并利用这个世界模型对未来进行预测。这是人类智能的核心，也是我们应对变化的终极武器。

如果说工业时代的基础学科是物理学和化学，那么智能时代的“物理+化学”，就是心理学——它在揭示智能运行的底层规律。

心理学是智能时代的“物理学”：它揭示智能运行的底层规律，比如预测性编码、强化学习原理、自组织网络、层级性表征、执行控制机制等，这些都是智能产生的重要“物理法则”。

心理学是智能时代的“化学”：它揭示智能的构成成分。我们试图找到那些统计上独立、有特定脑区负责、并有特定基因支持的“智能元素”，比如工作记忆、注意力、思维力、自控力、心理理论（理解他人心智的能力）等。

基于这些分析，我们认为：智能时代，人类最核心的能力就在于学习力。这种学习力可以从三个维度来理解：

1.有机知识体系

它需要我们具有层级性的、有组织的、结构化的、紧密联系的知识网络。

2.强大认知能力

依赖前额叶和顶叶实现对信息的选择，就像自助运营的模型，对信息赋予不同权重，然后对它进行短时工作记忆存储，再进行组织和知识关系的分析与加工，最终形成知识体系。

3.持久学习动机

“动力系统”是人的学习力最核心的部分，可能也是组织管理最核心的挑战。人的动力系统可以分为三部分：“油门”，我们生而有之的对奖赏的渴望、对人际交往的渴望、对未知的探索与好奇心；“刹车”，自我控制的前额叶能够实现延迟满足，承担一定风险，牺牲个人利益来满足群体利益，遵守社会规则；“方向盘”，通过多巴胺“货币系统”权衡各种选择的价值体系。

人类适应未来，或者说能够学习的最根本机制，正是通过构建外部世界的模型，依靠强大的认知能力和持久的动力系统，不断地学习并适应环境。

基于此，我们可以构建一整套认知能力体系，并将其工程化、智能化地实现，比如进行能力评价。

大量的研究表明，学习能力与工作表现高度相关：认知能力是学习成绩和工作表现的最佳预测指标，越复杂的工作，对认知能力的要求越高。

很多人力资源官偏爱名牌大学的学生，并非因为他们在专业领域有更多的积累，而是因为他们展现出的快速认知能力和学习能力——这种能力能让他们在投资、战略等复杂工作中，快速切入新领域、掌握核心信息。就像麦肯锡的培训模式：让员工三天内掌握一个行业的核心信息，进而判断项目价值。

更重要的是，通用认知能力不仅影响工作表现，还在很大程度上定义了个人的发展轨迹。“Life as an Intelligence Test (人的这一生就是一场智力测验）”这本书中就指出，它不仅影响到学业工作的表现，还会影响到我们的寿命、生活习惯等。

如果一个组织的责任是推动人的持续发展，我想这个组织就确实应该关心员工的核心认知能力与学习力。

智能时代的发展，确实给人类带来了巨大挑战。

比如“奖赏劫持”，现在的智能设备已经劫持了我们所有的奖赏系统。我们原本是从塞伦盖蒂大草原走出来的一群人，对阳光、自然、人际交往、运动、饮食等都充满兴趣。但现在，智能设备劫持了我们的奖赏系统，我们只对屏幕感兴趣，对现实世界的事物逐渐失去热情。这不仅引发了心理健康问题，还影响了人类的繁衍进化——整个人类的持续发展，正因此受到冲击。

除此之外，注意抢夺、认知外包、信息茧房、思维钝化等问题，也在侵蚀我们的学习力。

有一个值得警惕的趋势：2000年以前，人类智能呈现快速增长状态（即“弗林效应”，1940-1990年大概每十年增长3分），但2000年后这一趋势出现逆转。尽管目前缺乏全面系统的研究，但很多主观反应，比如PISA阅读、数学能力测试显示，2016年至今全球学生的表现呈下降趋势。

这是人类面临的巨大挑战，也是人力资源从业者需要承担的重要责任。