新智元报道
编辑：倾倾
【新智元导读】最积极推动AI落地的那批人，正在把自己的脑子拱手相让！调查显示，62%的高管用AI做大多数决策，70%的人一旦与AI意见相左，就开始怀疑自己判断。推动AI最猛的人，反而是第一批被AI接管的人。
三年前，英国高管们没有足够数据，不得不靠直觉做决策。
现在有了AI，情况变了——但不是变好了，而是变得更复杂。
Confluent委托3Gem的报告，访问了200位英国私营企业主、创始人、CEO及C级高管，试图回答：AI进入董事会之后，高管决策到底发生了什么变化。
数字令人不安。
92%的受访高管说，过去三年里高层决策速度明显加快。
而去年同类调查中，这个比例是83%，60%的人感觉可用于决策的时间比12个月前更少了。
速度在加快，时间在压缩。在这个背景下，AI的出现给了高管们一个「出口」。
连招人开人，都开始问AI了
Confluent报告显示，62%的高管现在用AI辅助做大多数决策，只有18%的人表示完全不用AI。
这个比例本身不算意外，真正值得关注的是AI渗透的深度。
79%的高管表示信任AI来支持复杂决策，27%的人已经在用AI处理招聘与裁员这类人事决定。
一位创始人把员工去留的判断交给算法，这件事放在五年前，大概会被当成科幻小说里的情节。
从高管们的反馈来看，AI确实有效。
88%的人说AI帮他们做决策更快了，83%的人表示有AI背书时压力更小。
这两个数字说明AI提供的不只是效率，还有一种心理上的确定感——在高度不确定的决策环境里，这是稀缺资源。
速度快、压力小。从个体感受来看，这是一笔划算的交换。
但报告里还有另一组数字：65%的高管认为，AI的介入让决策变得不再那么协作。
过去需要和团队反复讨论的事情，现在越来越多地被交给了一个算法处理。
少了争论，但也少了人气，少了那些只有在讨论中才会浮现的异见和盲点。
更微妙的是46%这个数字。将近一半的高管，现在对AI意见的依赖程度已经超过了自己同事的建议。
一个高管团队里，人与人之间的信任和协作关系正在被一个语言模型默默取代。
越依赖AI，越不信自己
70%的高管承认：如果自己的判断和AI的建议产生冲突，他们会开始怀疑自己。
这些人是怎么走到今天这一步的？
他们靠自己的判断力和决策能力爬到了英国私营企业的顶端，他们不缺自信。但面对一个算法给出的答案，七成人会动摇。
Futurism的报道用了一个相当准确的词：outsourcing their thinking，把思考外包出去。
这个现象并非高管独有。2025年，卡内基梅隆大学与微软联合开展的一项研究发现，越信任AI系统准确性的知识工作者，批判性思维能力越弱。
其中的逻辑并不复杂。当一个人确信某件事已经被处理好了，他就会自然地退后一步，把主动权让出去。
就像驾驶辅助系统足够好用之后，很多司机开始不那么专注方向盘一样。
更值得关注的是这种依赖的速度。高管们不是在某个特定决策上依赖AI，而是在大多数决策上依赖AI。
62%这个比例覆盖的是日常决策的常态，而不是偶发情况。
长期处于这种模式下，判断力和AI之间的分工会逐渐固化——AI负责给出答案，人负责接受或拒绝。
但拒绝的次数越来越少，因为有70%的人一旦与AI意见相左，就会先怀疑自己。
丹麦精神科医生Søren Dinesen Østergaard今年早些时候发出警告：
学术研究者如果长期把工作外包给AI，会积累一种「认知债务」（cognitive debt）——能力没有被锻炼，判断力没有被校准，时间久了，自主思考的肌肉开始萎缩。
这个描述放在每天面对数十项高风险决策的企业高管身上，分量只会更重。
一个普通员工判断失准，影响有限；一个CEO的决策框架被AI悄悄重塑，影响的是整个组织的方向。
71%的数据，到手时已经过时
事实上，高管们也知道快决策有风险。75%的人承认曾经后悔因为行动太快而犯下错误，71%的人则后悔过等待太久、错过了机会。
快了悔，慢了也悔，左右为难。
面对这个两难局面的根源，报告指向了一个更基础的问题：数据质量。
60%的高管说，在他们的层级上，数据太难获取；71%的人表示，数据送到他们手里的时候已经过时了；62%的人说根本没有足够时间在决策前分析完所有数据。
63%的高管认为自己没有足够的实时数据访问权限。
信息在组织内部流动需要时间，到了最顶端往往已经是昨天的快照，而市场在今天已经变了。
这就解释了为什么AI的介入如此顺理成章。当实时、准确的数据无法及时到达，AI至少给了一个「有根据」的答案。
哪怕这个答案是基于历史数据训练出来的，无法真正预判那些前所未有的情形。
报告对这一点的表述相当直白：
AI有它的盲区，它依赖已经发生的事，无法充分预判前所未有的、不可预测的、或者纯粹属于人类的东西。
于是形成了一个奇怪的闭环：数据不够好→高管靠直觉或AI→AI也依赖历史数据→决策质量依然存疑→89%的人希望有更多决策能基于数据→但数据还是来不及。
91%的高管表示，如果能获取实时数据，他们会对自己的决策更有信心。
信心的缺口是真实存在的，只是目前很多人选择用AI来填补它，而不是用更好的数据。
两者看起来都能解决「不确定感」，但解决的方式截然不同——一个是给你更多信息，另一个是帮你绕过信息不足的焦虑。
布道者，也没能幸免
正是那些最积极向公众和员工推销AI的人，正在悄悄把自己的认知劳动外包给AI聊天机器人。
如果决策者本身的判断框架正在被AI重塑，那他们对「AI应该用在哪里、用到什么程度」的判断，本身是否也受到了影响？谁来审视那个审视者？
去年的一项调查发现，64%的商业领袖曾向AI咨询过关于裁员的建议。
今年这份报告里，27%的高管已经在实际使用AI来处理招聘与解雇。方向很明确，速度也在加快。
88%的高管说AI确实让决策更快了，这是真实的。
更关键的是，随着AI的位置从「参考」变成「主导」，人的判断力在这个过程扮演什么角色？
去年，卡内基梅隆和微软的研究给出了一个不太乐观的答案——当人们高度信任AI的准确性，他们的批判性思维参与度会随之下降。
这不是认知懒惰，而是人类面对可信系统时的自然反应。节省认知资源，专注其他事情。
问题在于，「其他事情」是什么？
如果日常决策越来越多地被AI处理，高管们把省下来的认知资源用在了哪里？
这是目前没有数据回答的问题。
有一个细节值得注意：报告里把这种现象描述为「lonely leaders」，孤独的领导者。
46%的高管更依赖AI而非同事，65%认为决策变得不再协作。
AI在提供答案的同时，异见、摩擦、校准，以及在争论中形成的判断也在悄悄消解。
如果一个决定最终被证明是错的，是CEO的责任，还是算法的责任？
这个问题，目前没有人给出清晰的答案。
但70%的高管已经在用自我怀疑来回答它，只不过方向反了——
他们怀疑的是自己，而不是AI。
参考资料：
https://futurism.com/artificial-intelligence/ai-executive-thinking-surveyhttps://www.confluent.io/resources/report/quick-thinking-2026/
https://assets.confluent.io/m/74bc33b703672454/original/Quick-Thinking-Report.pdf
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