人机融合时代下的企业向善涵盖人与智能技术为核心的智能体向善、“领导者－员工”的共同向善以及数字生态整体向善等多个层次。推动人机融合时代的企业向善发展，需要构建政府引导、企业主导、社会参与的多元共治格局。




当前，全球正经历以人工智能技术、大数据、物联网和脑机交互技术为核心的第四次工业革命，其深度与广度远超历次技术变革。随着人工智能技术的不断进步，人类社会正在进入一个新的时代，即人机融合时代。人机融合强调人与机器的深度融合与协同，通过脑机接口等技术，使人工智能技术成为人类智能的延伸。这种人机协同系统既能汲取人类智慧的精髓，又可发挥机器的算力优势，具备更强的感知、认知和决策能力，从而能在多种复杂任务和环境中表现出类似人类的智能行为。




在人机融合时代，人类与人工智能技术之间的合作模式逐渐从简单的指令执行转变为更加复杂的协同合作。从技术经济范式角度来看，人机融合作为全面适应新一轮科技革命和产业变革的新技术范式，能够全方位融入企业“研发设计—生产制造—产品组合—营销服务”的价值链体系中，还会对传统企业以人为核心的战略决策者开展的“经验决策”形成全方位冲击，进而对企业传统战略决策逻辑以及企业价值创造范式产生较大程度的影响。




人机融合并不意味着以智能机器为核心的物理或者数字逻辑能够与以人为核心的经验逻辑和伦理道德逻辑完全吻合，融合过程中依然可能产生诸多潜在的制度逻辑冲突，一定程度上对企业面向利益相关方的责任承担产生影响。此外，随着人机融合的深入推进，一系列新的社会问题正逐渐显现：算法歧视可能加剧社会不公，数据滥用威胁个人隐私，自动化替代冲击就业市场……这些问题反映出技术快速发展与社会治理之间的不平衡。传统的企业社会责任理论已难以适应人机融合时代的需求，亟需构建新的理论框架来引导企业发展。企业向善不仅要关注经济效益，更要重视技术应用的伦理边界，在推动创新的同时守护社会价值。这要求我们重新思考企业的社会角色，建立符合时代特征的责任体系。




人机融合时代企业向善的逻辑转变




向善的逻辑起点：从嵌入社会到影响社会




在人机融合时代，以员工为核心的企业社会责任的逻辑起点正逐步从嵌入社会转变为影响社会，即从被动式的责任战略嵌入、责任运营业务嵌入以及责任价值嵌入走向全方位地影响社会，主要表现为以下三个方面。




第一，企业向善的责任主体超越了传统意义上由“人”构成的组织系统，而是以“人—机器人（智能算法）”为核心构成新的责任主体。日常战略决策、业务经营和价值创造均需要考虑对社会环境的影响，最大程度地控制对社会的负面影响，扩大正面影响，形成“人—机器人—社会环境消极影响—社会环境积极影响”的向善路径。




第二，人机融合时代责任主体呈现虚实融合特征，对社会的影响涵盖了对物理世界的“有形影响”以及对数字空间和虚拟世界的“无形影响”，如元宇宙中的各类虚拟现实行为对精神世界的影响等。因此，人机融合时代的向善逻辑不能局限于对物理世界的社会影响，而是要关注虚实融合下对物理空间与数字虚拟空间的社会影响。




第三，人机融合时代企业向善的影响形式包括机器人智能决策给组织带来的直接影响，也包括对组织所处价值链、供应链网络乃至平台生态带来的间接影响。因而，组织向善应立足人机融合下智能决策直接影响与间接影响的“社会后果”。




向善的组织载体：从工业组织转向智能组织




从技术－经济范式角度来看，人机融合时代的责任组织载体是基于智能算法、大数据、虚拟现实以及区块链等数字智能技术的新一代组织——智能组织。这一新型组织形态超越了蒸汽时代的工厂组织、电气时代的流水线规模化工业组织，作为组织向善的新型组织载体，在开展履责实践时表现出两个层面的系统超越。




第一，组织向善战略决策的系统超越。人机融合时代，智能组织的利益相关方识别、链接及共创均来自人与机器的协同决策。AI模型嵌入组织战略决策过程，更是能够有效预测决策可能带来的社会环境影响（积极影响与消极影响），从而提前规避可能给特定利益相关方带来的风险。机器决策本身具有一定的技术中立性，人机融合下的智能组织向善能够将员工、管理者及组织领导者为主体的“人的向善”嵌入到机器决策过程中，形成相应的机器决策伦理，实现人与机器的“影响共情”和“道德共进”。




第二，组织结构的系统重塑。传统工业组织下的向善实践往往是“条块式分离”的，部门业务的差异性决定了向善实践的分化。战略决策部门向善决策的效果需要通过业务部门及组织整体绩效来体现，向善活动的显性价值通常显现在业务性领域之中，形成具象化的向善实践议题。人机融合时代的智能组织能够通过内部数字智能平台有效聚合向善资源，形成整体式的向善实践。数字平台能够为内部团队和外部利益相关方提供数据、AI工具和资源，支持他们发起和完成具有社会价值的创新项目和向善议题实践活动。此外，智能组织结构从传统工业组织的刚性结构转变为柔性结构，因此，可以借助AI的任务匹配系统快速组建跨领域、跨部门的“向善任务组”来解决某个社会或环境问题，问题解决后任务组即可解散，极具动态性和敏捷性。




向善的责任范畴：从社会责任走向数字责任




人机融合时代，智能算法、数字技术等参与组织战略决策系统以及产品业务运营，战略决策与运营管理过程均不同程度出现数字渗透、数字影响以及数字参与的行为表征。特别是“智能机器人”作为人机融合下的新型决策主体，本身就是智能算法直接开展特定的组织决策活动。因此，组织向善的责任范畴从传统的股东责任、供应商责任、消费者责任、用户责任以及社区、政府与环境等意义上的社会责任扩展至数字智能技术开发、应用和服务管理过程中的“数字责任”。企业数字责任既包括一般意义上因直接开发利用数字智能技术形成的特定“技术责任”，即确保数字智能技术本身的向善，也包括数字智能技术应用和服务过程中衍生的算法伦理、数字隐私安全、数字包容性以及数字普惠性等。




总体而言，人机融合时代的数字责任对社会责任为基础的传统组织向善实现了三大层次的系统性超越。第一，增量型责任议题嵌入。人机融合时代的组织正从传统工业组织向智能组织转型，不管是原生数字企业还是处于数字化智能化转型中的企业，在战略决策与运营管理过程中均不同程度地使用了数字技术，因而会产生因使用数字技术形成的增量型数字责任议题，包括因使用数字技术新增对社会、环境等方面的数字影响。第二，过程性责任议题嵌入。人机融合时代，数字责任范畴随着数字智能技术渗透组织战略决策、运营管理与业务实践的广度与深度的变化而变化，即随着单一的技术性变化转变为组织整体性变化，单一的数字技术责任也转变为数字管理、数字运营及数字综合价值创造等多维责任。第三，融合型责任议题互补。人机融合时代的企业数字责任是传统企业社会责任与数字智能技术深度嵌入渗透下的数字责任的双向融合，即从传统单一物理世界的经济、社会与环境影响走向“虚实融合”和“数实融合”下的经济、社会与环境综合影响，物理性的社会责任范畴和数字化的数字责任范畴交叉融合。




人机融合时代企业向善的多层次性




人机融合时代企业向善的多层次性是技术演进、组织变革与生态重构共同作用的结果。




在数字技术层面，数据作为关键的生产力要素在企业内部不断流动，算法的应用加速了企业数字化、智能化转型。人机融合时代，企业探索基于数字技术、智能交互、知识融合以及协同创新的管理新范式，旨在重构企业与员工、机器与数据之间的关系。企业向善表现为数据治理的规范化与算法设计的伦理化，要求企业在数据采集、存储、使用全流程坚守安全底线，在算法开发中植入公平性机制。这种转变源于智能技术深度融入社会生活后引发的责任自觉，体现了技术发展必须服务于人的根本宗旨。




在组织层面，随着人工智能技术的快速崛起，ChatGPT及其衍生的大量生成式人工智能技术成为组织管理中一个特殊元素，其介入速度远超过去二十年的数字化进程。人工智能技术体现了“形式理性”的极致，但缺乏“实质理性”，无法处理道德、审美、目标及价值观等深层次问题。因此，人的独特价值将日益体现在道德判断与伦理选择上，从而促使企业将社会责任融入组织文化，形成自上而下的价值传导机制。领导者的责任型决策与员工的价值认同共同构成组织向善的内生动力。




在生态层面，随着人机融合的深入，数字企业的决策脑、专业脑和单元脑逐渐融合，呈现出一种企业大脑智慧化运行的状态。这种转变推动企业从内向型向生态赋能模式转型，通过平台、企业、政府的协同共治，构建开放共享的责任共同体，实现技术红利的普惠共享。这一模式既是应对技术异化的必然选择，更反映了企业从被动合规到主动引领的价值跃升。




数字技术向善




当前，人工智能技术成为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，人机深度融合重塑产业形态和社会结构已成为时代特征。在这一背景下，企业数字技术向善既是对传统商业伦理的升华，更是构建数字文明新形态的关键支点。作为科技向善的核心载体，数字技术向善主要包括数据向善和算法向善两大核心内容，其本质是通过技术创新与责任担当的有机结合，实现科技发展与社会价值的和谐统一。




数据向善是企业数字技术向善的首要环节。在数字经济蓬勃发展的今天，数据向善已成为企业数字化转型的伦理基石与核心竞争力。企业数据向善不仅意味着对数据消极作用的防范，更蕴含着发挥数据积极价值的战略远见。学界普遍认为这一理念包含双重维度：其一是负责任的数据使用，体现“有所不为”的底线思维，确保数据应用不越法律红线、不碰道德底线；其二是数据慈善实践，彰显“有所作为”的价值追求，通过数据共享与开放赋能社会发展。这两个维度共同构成了数据向善的完整内涵，反映了企业从合规经营到价值创造的认知跃升。在数据被正式纳入生产要素体系的时代背景下，企业构建全生命周期数据治理体系已成为必然选择。在数据采集环节，遵循最小必要原则，通过智能分级分类技术实现精准化收集；在数据储存环节，构建包含物理隔离、加密脱敏、访问控制的多维防护网络；在数据应用环节，建立贯穿数据流转全过程的动态审计机制，确保每项数据应用都有规可依、有迹可循。




算法向善是企业数字技术向善的另一重要维度。随着人工智能技术在各个领域的广泛应用，算法决策的影响力与日俱增。然而，算法在不断提高人类生产、生活和治理效率的同时也带来了一些社会问题，如信息茧房、新就业形态劳动者权益、大数据杀熟等。让算法回归效率工具本身，让社会规则决定算法善恶已成为社会共识。算法向善需要构建政府引领、行业自律、公众监督三位一体的治理格局，明确算法的价值导向，既要利用好算法为社会与市场服务，又要通过良法善治严防其“任性妄为”。说到底就是要以人为本，重回人文温度与人本情怀的轨道，确保算法安全可控、公平公正地运行。作为技术创新的主体，企业应当履行社会责任，构建全流程的算法伦理治理体系。在算法设计环节，秉承公平性和透明度原则，避免因为技术缺陷造成社会不公；在算法开发环节，建立包容性评估机制，充分考虑不同群体的需求差异，防止出现歧视性结果；在算法应用环节，确保决策逻辑的适度透明，使利益相关方能够理解算法运行的底层逻辑。更为关键的是，企业必须建立动态监督机制，及时发现并修正算法运行中的异常情况。特别是在金融、医疗、教育等涉及民生的重要领域，更要谨慎对待算法应用，始终把人的权益放在首位。




组织中“领导者－员工”的共同向善




在智能技术深度渗透组织肌理的时代背景下，人工智能技术正逐步接管标准化、程式化的工作任务，人类区别于机器的独特价值在道德判断与价值引领这一更高维度日益凸显。这一时代变革对组织成员提出了新的要求：从决策层的领导者到执行层的普通员工，都需要主动承担践行者与推动者的角色，让向善理念贯穿于战略制定、业务决策、日常执行的每一个环节，最终构建起全员参与、上下协同的责任共同体，为技术应用筑牢伦理基石，最终构建领导向善和员工向善协同演进的人机共生的新组织形态。




传统组织管理理论强调以善为导向，关注员工的内在需求和积极动机，通过激发人的善意和主动性实现组织目标。这一理论认为管理不是制定规则约束员工，而是基于对人性的理解，以人为本，关注每个人的内在需求，从而激发员工的积极性和创造力。在人机深度融合的环境中，领导向善被赋予了更具张力的时代内涵。领导者要将向善理念融入企业愿景，使其成为决策的“价值坐标系”。当技术应用可能带来伦理风险时，领导者需要坚守“科技向善”的底线思维，在效率与伦理之间把握平衡。通过建立负责任的创新机制，为技术应用设置道德审查流程，防止算法偏见损害社会公平。更重要的是文化培育的深度耕耘，领导者要以身作则，在日常管理中展现尊重员工、关怀社会的行为范式，让向善文化渗透组织肌理。具体到企业管理中，领导向善表现为在战略制定时预留道德冗余空间，不盲目追求技术应用的先发优势；在绩效考核中纳入伦理维度，避免单一经济效益导向；在资源配置上向社会责任项目倾斜，使企业发展与社会进步同频共振。这种全方位的向善管理，正是人机融合时代领导者不可替代的核心价值。




传统员工向善的内涵植根于工业文明时期的社会责任理论，主要表现为职业道德的自觉践行、组织认同的主动构建以及社会价值的朴素实现。这种向善传统以“敬业奉献”为核心，强调员工通过自身努力实现个人价值与社会价值的统一。在人工智能技术深度应用的当下，员工向善的内涵已从传统的爱岗敬业、遵章守纪发展为涵盖技术伦理、人机协作、价值引领的复合型责任体系。员工向善的落地实施需要把握三大要领：其一，处理数据时严守隐私保护红线，即使系统允许也不越界采集；其二，采用算法推荐时保持人文关怀，不将用户简单视为数据画像；其三，执行自动化流程时保留必要的人工复核环节，守住机器决策的道德基准线。




数字生态向善




人机融合时代的企业数字生态向善是企业向善的最高等级，其核心在于企业在数字化转型过程中，将伦理准则、社会责任与技术发展有机统一，构建兼具效率与温度的数字环境，使技术进步真正服务于人的全面发展和社会公共利益，最终形成“共生共赢”的发展格局。在人机融合不断深化的背景下，企业间的竞争关系逐步向竞合关系转变，这就要求各方打破数据壁垒、技术孤岛，形成开放共享的合作机制。数字生态向善主要表现为三点：一是价值共创，通过产业链上下游的协同创新，实现技术红利的社会化分配；二是风险共担，建立跨企业的伦理治理框架，共同应对技术应用可能引发的系统性风险；三是责任共履，推动形成行业自律公约，将向善理念转化为可执行的标准规范。人机融合时代的数字生态向善，既需要技术层面的创新突破，更呼唤理念层面的深刻变革。




首先，技术伦理向善是数字生态建设的首要维度。这要求企业在进行技术创新时始终将人的尊严与权益置于核心地位，通过前瞻性的伦理设计确保算法透明、数据安全和人工智能技术的可解释性，具体表现为技术研发阶段的风险预判机制以及在产品设计中嵌入公平性、包容性等价值准则。技术向善不是对创新的限制，而是为科技发展指明正确方向。例如，企业可以建立贯穿创新全流程的伦理审查制度，从研发初期的社会影响评估到产品上市前的道德合规检查，形成层层把关的“伦理防火墙”。特别是在人工智能技术应用中，应通过算法审计、数据溯源等手段，确保技术决策的公平性与可问责性。




其次，行业治理向善体现为协同共治的责任担当。面对数字化转型带来的系统性风险，单个企业难以独善其身，需要建立行业联盟与技术伦理委员会，通过标准共建、风险共担实现整体生态的净化。这既包括行业内部的技术安全规范制定，也涵盖与政府、学界、公众的多方对话机制。治理向善的本质是通过集体智慧化解技术不确定性带来的伦理挑战。例如，企业可以通过发起技术伦理行业公约、建立风险信息共享平台，推动形成行业自律规范；企业还可以设立独立的技术伦理委员会，聘请跨学科专家参与治理决策，使专业判断与社会期待得到平衡。




最后，社会价值向善是数字生态建设的终极目标。企业需要超越简单的商业利益考量，在数字化服务中兼顾特殊群体需求，在数据应用中保护弱势群体权益，使技术红利真正惠及全社会。这种向善表现为产品服务对社会公平的促进、对文化多样性的尊重以及对可持续发展目标的贡献。例如，在普惠金融、智慧医疗等领域，通过技术手段降低服务门槛；在内容推荐、信息服务方面，避免算法加剧信息茧房；在数据应用中，严格遵循“最小必要原则”保护用户隐私等，将向善理念转化为具体的产品标准与服务准则，使抽象的社会责任转化为可感知的技术温度。




推动企业向善的建议




人机融合时代，推动企业向善发展需要构建政府引导、企业主导、社会参与的多元共治格局。在这个技术迭代加速、伦理挑战凸显的新时代，向善不应仅是企业的道德选择，而应成为全社会的共同行动准则。通过制度设计的刚性约束、战略转型的柔性引导和社会监督的持续推动，最终实现技术创新与社会价值的和谐统一。




首先，制度筑基是根本保障。政府部门要履行监管服务双重职责，应当为人机融合时代的商业活动划定清晰的伦理边界。人机融合时代的制度建设需要着眼于技术演进的前瞻性与社会价值的稳定性。政府部门应当建立动态调整的监管框架，既为技术创新留足空间，又为伦理风险设置防线。首要任务是完善法律法规体系，针对人工智能、大数据等新兴技术应用制定专门的伦理准则，明确企业在数据采集、算法设计、系统应用等环节的道德责任；同时健全监管机制，建立跨部门协同的联合监管平台，实现技术研发、产品上市、市场应用的全链条监管，特别要强化对金融、医疗、教育等关键领域智能应用的专项审查，防止技术滥用损害公共利益。此外，应推动建立企业社会责任评价的数字化平台，将数据伦理、算法公平性等新兴指标纳入评价体系，形成可量化、可追溯的责任追溯机制。最重要的是构建激励约束并重的政策环境，对积极履行科技向善责任的企业给予税收优惠、政府采购等政策支持，对违反伦理规范的行为实施联合惩戒，形成奖优罚劣的鲜明导向。除此之外，行业组织作为政企桥梁，应当发挥标准引领作用：通过制定行业技术伦理公约，明确人机协作场景中的道德红线；建立企业向善评价指标体系，定期发布行业责任履行报告；组织跨企业伦理审查交流，推动形成行业自律的良好氛围。这种制度安排既避免了政府过度干预，又能促进行业自我净化，是实现有效治理的重要补充。




其次，战略重塑是关键路径。企业作为技术创新的主体，需要从根本上转变发展理念，将“从善”的价值追求融入战略血脉。转型的第一个关键点是重构目标，企业要从单纯追求商业价值最大化转向追求商业价值与社会价值的共创共享。具体而言，在制定五年规划、年度计划时，应同步编制科技伦理建设方案，将向善指标与经营指标同等考核。第二个关键点是模式创新，推动向善实践从企业内部向产业生态延伸。龙头企业应牵头组建技术伦理联盟，带动上下游合作伙伴共同履行责任；创新平台型企业要建立入驻商家的伦理审核机制，防止劣币驱逐良币。最重要的是能力再造，通过设立企业伦理委员会、培养技术伦理专员、开发伦理嵌入工具等举措，将抽象的道德准则转化为可执行的管理实践。第三个关键点是建立长效机制。企业应完善公司治理结构，在董事会下设科技伦理专业委员会，确保向善理念进入决策核心；优化创新管理体系，在项目立项、研发、验收各环节设置伦理审查节点；改革绩效考核制度，将伦理表现与高管薪酬、员工晋升直接挂钩。这种系统化的制度设计，能够避免向善实践流于表面，真正实现从理念到行动的深度转化。




最后，社会协同是长效支撑。社会作为技术应用的最终场域，其监督评价构成推动企业向善的持久动力。新闻媒体要扛起舆论监督的职责使命，既深入报道科技创新成果，也客观揭示技术应用的伦理风险，通过建设性的舆论监督促进企业自我完善。学术机构要发挥智库作用，深入研究人机融合带来的伦理挑战，为企业实践提供理论支撑和方法指导。公众则要用好“用脚投票”的权利，通过消费选择、投资决策、社交传播等方式，形成对负责任企业的正向激励。特别重要的是培育全社会的数字素养，通过学校教育、社区宣传、网络科普等方式，提升公众对人工智能等新技术的认知水平和识别技术风险、维护自身权益的能力。只有每个社会成员都成为科技向善的参与者、监督者，才能形成对企业行为的有效制衡。同时要畅通意见反馈渠道，建立企业伦理问题举报平台，完善公益诉讼制度，为公众监督提供制度保障。"