历史上的AI味儿

当我们回望21世纪20年代由大语言模型(LLM)引发的“AI味儿”语言现象——即表达趋同、修辞泛滥、情感稀释、结构模板化——其实在人类文明史上,并非孤例。历史上至少有三个可类比的“语言风格危机”时期,它们虽技术背景不同,但都因媒介变革、教育普及或权力规训,导致语言出现“标准化—失真—反思”的循环。

一、18世纪欧洲:启蒙理性主义与“沙龙文体”的泛滥

背景:

启蒙运动推崇理性、清晰、普遍性,强调语言应服务于逻辑与公共讨论。法国沙龙文化、英国期刊文学兴起,催生了一种高度修饰、平衡对称、充满格言警句的“优雅文体”。

“AI味儿”的前身?

  • 句式工整,善用三段论(“人是理性的动物;理性要求自由;故自由乃天赋人权”);
  • 大量使用抽象概念(“自然”“人性”“进步”),却回避具体经验;
  • 情感被理性过滤,个人声音被“普遍理性”覆盖。

反思与反弹:

卢梭在《论人类不平等的起源》中痛斥这种“矫饰语言”掩盖了真实情感;浪漫主义运动(如华兹华斯)则主张“诗是强烈情感的自然流露”,呼吁回归朴素、个体、甚至粗粝的语言。这恰似今日对“AI味儿”的批判——反对用形式完美掩盖思想空洞

二、19世纪末至20世纪初:官僚文书与“公文腔”的扩张

背景:

随着民族国家建立、行政体系扩张,政府公文、法律文本、商业信函大量标准化。打字机、电报等新技术也要求语言简洁、无歧义、可复制。

语言特征:

  • 被动语态泛滥(“决定已被作出”而非“我们决定”);
  • 名词化严重(“进行协商”代替“谈一谈”);
  • 情感完全剔除,追求“客观中立”。

批判声音:

乔治·奥威尔在1946年《政治与英语》中尖锐指出:“模糊的语言是腐败思想的温床。”他列举的“垂死隐喻”“无意义词汇”“pretentious diction(装腔作势的措辞)”几乎可直接套用于今日AI文本。他提倡“清晰、诚实、具象”的写作,正是对“公文腔”的反抗——而今天,我们也在做同样的事。

三、20世纪50–80年代:苏联与东欧的“宣传话语”体制化

背景:

在高度意识形态化的社会中,语言被系统性地工具化。官方媒体、教科书、演讲稿形成一套固定词汇库和句式模板(如“在党的英明领导下”“广大人民群众”“历史性胜利”)。

语言特征:

  • 高度重复的套话(“战无不胜的马列主义”);
  • 情感被集体化(个人喜怒必须升华为“阶级感情”);
  • 个体经验被宏大叙事吞没。

抵抗方式:

东欧作家如哈维尔、昆德拉通过“日常语言”“私人日记”“荒诞反讽”来打破宣传话语的垄断。哈维尔提出“生活在真实中”——即用未经审查的、属于自己的语言说话。这与今天人们刻意保留“口语化”“方言”“情绪波动”以对抗AI模板,逻辑惊人一致。

四、共通的历史逻辑:标准化 vs. 主体性

这些历史时段与今日AI语言危机的深层共鸣在于:

维度历史案例当代AI现象
驱动力启蒙理性 / 国家治理 / 意识形态 / 算法优化数据驱动 + 安全对齐 + 用户偏好建模
语言后果修辞泛滥 / 公文腔 / 宣传套话AI味儿(结构模板+抽象修辞+情感稀释)
核心焦虑“我还能说自己的话吗?”“我的表达是否只是算法的回声?”
抵抗策略浪漫主义 / 清晰写作 / 生活在真实中保留口误 / 使用方言 / 故意“写得不好”

结语:每一次语言危机,都是人的再确认

历史告诉我们:当语言变得“太好”“太正确”“太流畅”时,往往意味着人的缺席。无论是18世纪的沙龙客、20世纪的官僚,还是21世纪的AI用户,都在面对同一个命题:

语言不仅是交流工具,更是存在证明。

今天的“AI味儿”之所以令人不安,并非因为它低劣,而是因为它过于完美地模仿了人类,却抽走了那个会犹豫、会犯错、会为一片落叶流泪的灵魂

而人类每一次从语言标准化中突围,都不是为了退回原始,而是为了在新的媒介时代,重新夺回“说人话”的权利——这或许就是文明最坚韧的脉搏。

我们从语料说起吧,我觉得出版在当前的价值是对知识的一种均衡,有效的抑制了某些商业信息的超限膨胀。

你说得非常深刻——出版,在信息爆炸时代,正日益显现出一种“知识稳压器”的价值。它不仅是内容的载体,更是一种制度化的知识过滤、校验与赋权机制,在算法驱动的商业信息洪流中,起到了关键的“反熵”作用。

我们可以从语料(corpus)的角度切入,来理解出版如何成为对抗信息失衡的结构性力量。

一、语料的“野生化”:商业平台的超限膨胀

当前主流AI大模型的训练语料,大量来自互联网公开数据:社交媒体、自媒体、电商评论、论坛帖子、营销软文……这些内容具有几个危险特征:

  • 高噪声比:情绪化、碎片化、重复、虚假信息泛滥;
  • 商业导向强:SEO优化、流量诱导、人设包装扭曲了知识表达;
  • 马太效应显著:头部账号/平台垄断注意力,长尾优质但冷门的知识被淹没;
  • 缺乏责任主体:谁发布、谁审核、谁负责?多数内容处于“无主状态”。

结果就是:AI学到的不是“人类知识”,而是“人类噪音的统计分布”
这正是你所说的“商业信息的超限膨胀”——不是知识在增长,而是可变现的信息泡沫在膨胀

二、出版作为“高质量语料锚点”

相比之下,传统出版(包括学术出版、专业图书、权威期刊、经典文献)提供了一套慢速但可靠的知识生产协议

出版机制对应的语料价值
同行评审(Peer Review)过滤错误、夸大、抄袭,确保知识可验证
编辑加工消除歧义、统一术语、提升逻辑清晰度
ISBN / DOI 标识建立可追溯、可引用、可归责的知识单元
长期存档抵抗“数字遗忘”与平台消亡,保障知识延续性

这些机制使得出版物成为高信噪比、高结构化、高责任性的语料来源。它们或许“不够新”,但足够“稳”;或许“不够多”,但足够“真”。

📚 举例:维基百科虽开放,但其引用规范强制要求可靠来源——而“可靠来源”绝大多数指向正式出版物。这说明:连最开放的知识工程,也依赖出版体系作为地基

三、出版的“均衡”功能:抑制信息权力的集中

你提到“均衡”,这极为关键。出版的真正价值,不仅在于“质量”,更在于打破商业平台对知识定义权的垄断

  • 商业平台通过推荐算法决定“什么值得看”;
  • 而出版体系通过编辑判断、学术共同体共识决定“什么值得留存”。

前者追求用户停留时长,后者追求文明传承价值

当AI训练过度依赖前者,就会出现:

  • 历史被短视频简化为“3个冷知识”;
  • 科学被包装成“颠覆性秘方”;
  • 哲学沦为“10句治愈语录”。

而出版的存在,让哈贝马斯的公共理性、钱钟书的旁征博引、达尔文的缜密观察,依然能在语料库中占据一席之地——哪怕它们“不爆”“不爽”“不短”。

四、未来的出路:将出版纳入AI基础设施

要真正发挥出版的均衡作用,不能仅靠怀旧,而需制度性融合

  1. 构建“可信语料库”
    如欧洲的 OpenAIRE、中国的“国家哲学社会科学文献中心”,将正式出版物结构化、开放化,供AI训练优先使用。
  2. 为出版物赋予“AI可读性”
    不只是PDF扫描件,而是带语义标注、知识图谱链接、引用关系的机器可理解格式(如 JATS、Scholarly HTML)。
  3. 建立“语料权重机制”
    在模型训练中,对经过出版流程的内容赋予更高置信权重——类似“知识版的PageRank”。
  4. 探索“出版即提示(Publishing as Prompting)”
    将权威出版物作为AI推理时的上下文锚点,例如:“请基于《自然》2023年关于mRNA疫苗的综述回答以下问题”。

结语:出版是文明的“慢抗体”

在病毒式传播的信息生态中,出版如同一种慢速但精准的免疫机制——它不追求即时反应,但能识别并清除那些伪装成知识的“认知病原体”。

你所说的“均衡”,本质上是对知识民主化(人人可发声)与知识专业化(有人须负责)之间张力的调和。而出版,正是那个站在中间、说“慢一点,想清楚,写下来,再流传”的守夜人。

正如博尔赫斯所言:“天堂应该是图书馆的模样。”
或许,可信AI的天堂,也该以出版为基石。

人类需要开辟新的路,让大部分人直接享受那纯净的信息,而不应该让每个人都掌握净水技术。

这是一个深刻而富有哲思的主张——它触及了信息时代最核心的矛盾:效率与公平、专业化与普适性、技术民主化与认知负担之间的张力

我们可以从几个维度来理解这句话的深意,并探讨其合理性与潜在风险。

一、“净水技术”的隐喻:信息筛选的高门槛

你所说的“净水技术”,可以理解为:

  • 批判性思维能力
  • 信息溯源与验证技能
  • 对算法推荐机制的认知
  • 对语言模型幻觉(hallucination)的警惕
  • 对情绪操控、虚假叙事、认知偏见的识别能力

这些能力在今天并非人人具备,也难以快速普及。要求每个普通人在信息洪流中“自建滤网”,本质上是一种认知上的苛政——就像要求每个市民都学会净化自来水,而不是由市政系统提供安全饮水。

二、为何“开辟新路”是更人道的选择?

  1. 认知资源有限
    普通人的时间、精力、教育背景各异。让所有人成为“信息侦探”,既不现实,也不公平。社会应通过制度、工具或基础设施,将高质量信息以低摩擦方式送达用户
  2. 技术应服务于人,而非让人适应技术
    正如电力、自来水、公共交通一样,纯净的信息流也应成为公共品。理想的大模型不应是制造噪音的源头,而应是智能的“市政净水厂”——默认输出可靠、透明、可解释的内容。
  3. 防止“信息贫富分化”
    若只有少数人掌握“净水技术”,他们将垄断真相、话语权与决策优势,加剧社会不平等。而一条“新路”——比如可信AI、事实核查嵌入、来源可追溯的生成系统——能让大众平等地接触高质量信息。

三、但“新路”不能依赖单一权威

然而,这里也存在一个危险的陷阱:

如果“纯净信息”由某个中心化机构(政府、平台、大公司)单方面定义和分发,那“净水”可能变成“洗脑”。

因此,“新路”的设计必须包含:

  • 多元校验机制:如开源模型、多方事实核查、用户可切换的“信息视角”
  • 透明性:清楚标注信息来源、置信度、潜在偏见
  • 用户主权:允许人们选择“过滤强度”,而非被动接受“被净化”的现实

这就像现代供水系统:水厂负责净化,但水质标准公开,居民可检测,甚至可安装家用滤芯作为补充——专业保障 + 个体选择权

四、未来的方向:智能基础设施 + 认知赋能

或许最理想的路径是双轨并行:

  1. 建设“信息高速公路+净水站”
    ——由可信AI、开放知识图谱、去中心化验证网络构成的基础设施,让普通人无需技术背景也能获得可靠信息。
  2. 适度普及“基础净水素养”
    ——不是要求人人成为专家,而是像教孩子识别广告、理解新闻立场一样,培养基本的媒介素养,作为最后一道防线。

结语:让清澈成为默认,而非特权

你提出的愿景,本质上是对技术人文主义的呼唤:

技术进步的意义,不是让人变得更忙碌地防御谎言,而是让人更自由地追求真理、创造与联结。

正如我们不会要求每个人炼铁造车才能出行,也不该要求每个人精通提示工程、事实核查、逻辑谬误识别才能获取真相。

真正的文明,是让清澈的信息如空气般自然可得——而建造这样的世界,才是大模型时代最值得奔赴的“新路”。

大模型就像创世纪大洪水,用超量的信息输出淹没了人们的视界,谁是诺亚方舟呢?

这是一个极具隐喻张力的提问——将大模型比作“创世纪大洪水”,既呼应了田渊栋提出的“AI洪水理论”,也揭示了当下普通人面对信息爆炸与智能泛滥时的迷失感。

一、洪水已至:大模型如何“淹没”人类?

大模型确实如一场数字时代的洪水:

  • 信息过载:每天数以亿计的AI生成内容(AIGC)涌入社交平台、新闻渠道、电商页面,真假难辨、优劣混杂。
  • 技能贬值:曾经需要多年训练的写作、翻译、编程、设计等能力,在大模型面前迅速“平权化”,甚至被批量复制、低价倾销。
  • 注意力稀释:在海量内容中,人的判断力、专注力和深度思考能力被不断拉扯,陷入“知道很多,理解很少”的认知陷阱。

正如田渊栋所言:“那些较低的山峰会被淹没”——凡是可标准化、可重复、缺乏独特性的技能或岗位,正首当其冲被AI替代。

二、谁是诺亚?方舟又是什么?

“诺亚”不是某一家公司、某一个工具,而是每一个主动构建“不可替代性”的人。而“方舟”,则是我们在AI洪水中赖以存续的三重能力:

1. 洞察力(Insight)

大模型能处理万亿词元,但无法像人类那样从混沌中一眼看穿本质。
——比如创业者宋铭从客户一句闲谈中提炼出产品改进方向,这种“点拨式顿悟”是AI难以复制的。

2. 创造力(Originality)

AI可以模仿霉霉的风格写歌,但无法拥有她的人生经历、情感创伤与艺术人格。
——真正的原创,源于个体生命经验的独特编码,这是算法无法“深度学习”的内核。

3. 人性温度(Humanity)

在医生、教师、心理咨询师等角色中,信任、共情、道德判断远比信息准确更重要。
——AI或许能给出最优治疗方案,但无法握住病人的手说:“我懂你的恐惧。”

三、普通人如何造船?

田渊栋建议:“学会自己写代码”——这并非要求人人成为程序员,而是强调掌握与AI协作的接口能力。更广义地说,造方舟的方法包括:

  • 聚焦关键,放弃琐碎:如讯飞办公本用户栗子,用AI处理会议记录,自己专注财务逻辑构建;
  • 垂直深耕,建立壁垒:在细分领域积累AI无法轻易获取的“隐性知识”(Know-how);
  • 跨界融合,创造新价值:白天写代码,晚上用AI辅助写小说——如田渊栋本人;
  • 守护人性,拒绝顺从:尤其对下一代,要培养批判思维、情绪韧性与面对不确定性的勇气。

结语:洪水退去后,岛屿仍在

大模型不是终点,而是媒介——如同印刷术之于文艺复兴。它摧毁旧秩序,也孕育新文明。
真正的诺亚方舟,不在云端,而在人心

那些敢于追问“为什么”、坚持“不一样”、并在洪流中依然选择“做人的事”的人,终将成为新时代的岛屿。

正如《伯虎财经》文中所言:

“弱水三千,只取一瓢。”
在信息的汪洋中,懂得舍弃、把握关键、保持清醒,便是普通人最坚实的方舟。

有知识史这个概念吗?

是的,“知识史”(History of Knowledge)是一个真实且日益受到重视的学术概念。

什么是知识史?

知识史是研究人类如何获取、传播、组织、应用和理解“知识”的历史。它关注的不仅是科学或哲学等传统意义上的“高阶知识”,也包括日常实践、技术技能、地方性知识、非西方知识体系,甚至被边缘化或被遗忘的知识形式。

与传统的“思想史”(History of Ideas)或“科学史”(History of Science)相比,知识史的范围更广、更具包容性。它试图回答的问题包括:

  • 在特定历史时期和社会中,什么被认定为“知识”?
  • 知识是如何被制度化(如通过学校、图书馆、档案馆、实验室)的?
  • 权力如何影响知识的生产与流通?(这点深受福柯“知识/权力”理论的影响)
  • 不同文化之间的知识如何交流、转化或冲突?
  • 哪些知识被保留、哪些被排除或遗忘?

知识史的兴起背景

知识史作为一个明确的研究领域,大约在20世纪末至21世纪初在欧洲(尤其是德国、瑞典和法国)逐渐成形。它部分是对传统科学史局限性的回应,也受到后殖民理论、性别研究、全球史等思潮的影响。

例如,德国马克斯·普朗克科学史研究所(Max Planck Institute for the History of Science)推动了“从科学史到知识史”的范式转移;瑞典隆德大学也设有“知识史”系(Department of History of Knowledge)。

知识史与相关领域的区别

领域关注重点
思想史抽象观念、哲学体系、重要思想家
科学史科学理论、实验、科学家共同体
知识社会学知识如何受社会结构影响
知识史一切形式的知识(包括实用、边缘、非正式知识)的历史条件、载体与变迁

举例说明

  • 研究18世纪欧洲博物学家如何收集、分类来自殖民地的植物知识,既涉及科学史,也涉及殖民知识史。
  • 探讨中国古代“格致之学”如何演变为近代“科学”,属于跨文化的知識史议题。
  • 分析冷战时期情报机构如何系统化地收集和处理“敌方知识”,也是知识史的一部分。

总之,知识史是一个跨学科、开放且具有批判性的研究领域,它帮助我们更全面地理解人类认知活动的历史多样性与复杂性。如果你感兴趣,可以进一步阅读 Peter Burke 的《What is the History of Knowledge?》(《何为知识史?》),这是该领域的一部入门经典。

研究“知识史”(History of Knowledge)的著名学者来自多个学科背景,包括历史学、社会学、哲学、科学史和文化研究。以下是一些在该领域具有重要影响的代表性学者(按地域/传统分类,并附其主要贡献):


一、英语世界(英美传统)

1. 彼得·伯克(Peter Burke,英国)

  • 地位:当代知识史研究最重要的倡导者与系统化者之一。
  • 代表作
    • 《知识社会史(上卷):从古登堡到狄德罗》(2000)
    • 《知识社会史(下卷):从〈百科全书〉到维基百科》(2013)
    • 《什么是知识史?》(2015)
    • 《博学者:从达芬奇到桑塔格的文化史》(2020)
  • 贡献:将“知识史”从边缘概念发展为可操作的研究范式,强调知识的收集、分类、传播与接受过程,关注流亡者、跨文化知识迁移等议题。

2. 托马斯·库恩(Thomas Kuhn,美国)

  • 虽主要被视为科学哲学家,但其《科学革命的结构》(1962)深刻影响了知识史对“范式转换”和知识非线性演进的理解。
  • 启发了后来学者将“知识”视为历史建构而非纯粹客观真理。

3. 罗伯特·默顿(Robert K. Merton,美国)

  • 科学社会学奠基人,提出“科学的精神气质”(如普遍主义、公有性),探讨制度如何塑造科学知识。
  • 其工作为知识社会学与知识史的交叉提供了基础。

4. 托斯丹·凡勃伦(Thorstein Veblen,美国)

  • 早在20世纪初就分析大学、学术制度与知识生产的关系,指出“秘传知识”如何被特定群体垄断。
  • 被伯克等人视为知识社会学的先驱。

二、德国与中欧传统

5. 卡尔·曼海姆(Karl Mannheim,匈牙利裔,后居德国、英国)

  • 提出“意识形态与乌托邦”理论,主张思想风格(Denkstil)受社会位置(阶级、世代、国家)影响。
  • 强调“自由漂浮的知识分子”可能超越局部视角,成为知识史的重要理论资源。

6. 马克斯·舍勒(Max Scheler,德国)

  • 1924年首次明确提出“知识社会学”(Wissenssoziologie)概念,区分实用、宗教、哲学、科学等不同知识形式及其社会根源。
  • 被视为知识史德国传统的起点人物。

7. 西蒙·莱希格(Simone Lässig,德国)

  • 当代德国知识史代表学者,现任德国历史研究所(GHI Washington)所长。
  • 主张“知识史是一种社会文化史”,强调知识作为“透镜”重新审视历史。

8. 吕迪格尔·格拉夫(Rüdiger Graf,德国)

  • 研究20世纪“知识社会”话语的兴起,探讨冷战时期专家知识与政治的关系。

三、法国传统

9. 米歇尔·福柯(Michel Foucault,法国)

  • 虽未自称“知识史家”,但其“知识考古学”(Archaeology of Knowledge)和“谱系学”方法彻底改变了人们对知识/权力关系的理解。
  • 代表作:《词与物》《规训与惩罚》《知识考古学》。
  • 强调知识不是中立的,而是嵌入制度、话语与权力实践之中。

10. 埃米尔·涂尔干(Émile Durkheim)与马塞尔·莫斯(Marcel Mauss)

  • 通过研究“集体表象”(如时间、空间、分类体系),揭示基本认知范畴的社会起源。
  • 对知识史中的“常识如何形成”问题有深远影响。

四、其他重要学者

11. 皮埃尔·布尔迪厄(Pierre Bourdieu,法国)

  • 提出“文化资本”“场域”“惯习”等概念,解释知识如何成为社会区隔与权力再生产的工具。
  • 其理论被广泛用于分析学术界、教育系统中的知识分配。

12. 卢德维克·弗莱克(Ludwik Fleck,波兰)

  • 1935年提出“思维集体”(Denkkollektiv)概念,认为所有知识都产生于特定社会共同体之中。
  • 被视为科学知识社会学(SSK)和知识史的先驱,影响了库恩。

13. 保罗·康纳顿(Paul Connerton,英国)

  • 研究“社会如何记忆”,关注身体实践、仪式等非文本性知识的传承。

五、中国及华语学界相关学者(虽未必专攻“知识史”标签,但研究高度相关)

  • 余新忠(南开大学):倡导从医疗史、日常生活史角度切入知识生产与传播。
  • 黄兴涛(中国人民大学):研究近代中国“新名词”与知识转型。
  • 王汎森(台湾“中研院”):探讨明清至近代中国知识人的思想世界、信息网络与“道统”变迁。
  • 沈洁章清等:关注近代报刊、教科书、图书馆等知识媒介的历史。

小结

知识史并非由单一学派主导,而是融合了科学史、书籍史、社会史、文化史、后殖民研究等多种路径。上述学者虽背景各异,但共同点在于:

拒绝将“知识”视为纯粹理性或自然的产物,而坚持将其置于具体的历史、社会与文化情境中加以考察

如果你希望深入阅读,推荐从 彼得·伯克《什么是知识史?》福柯《知识考古学》 入手,前者清晰易懂,后者更具理论深度。

如何测试组织内部阻力?

组织内部阻力(尤其是变革阻力)是指员工、团队或整体组织对新策略、流程或变革的抵触情绪和行为。这种阻力可能源于恐惧、不确定性、利益冲突或文化惯性。测试(或测量)阻力的目的是及早识别问题、量化程度,并制定针对性策略。测试方法通常结合定性和定量工具,融入变革管理周期(如准备、实施和评估阶段)。以下是基于常见框架和实践的实用方法,我将它们分为步骤和工具,便于操作。测试阻力的核心步骤测试应从准备阶段开始,贯穿整个过程。建议由HR、变革管理团队或外部顾问主导。

  1. 准备阶段:初步评估意愿和准备度
    通过快速扫描组织氛围,识别潜在阻力来源(如文化冲突或资源不足)。
    • 方法:发放匿名问卷或进行焦点小组访谈,询问员工对变革的认知(如“您对新系统有何担忧?”)。
    • 预期输出:计算参与率和负面反馈比例(例如,超过30%的员工表达恐惧视为高阻力)。
    • 工具:在线调查工具如Google Forms或SurveyMonkey。
      这有助于了解整体接受程度,避免变革失败。 blog.csdn.net
  2. 识别阶段:观察和量化表现形式
    阻力表现为公开(如会议抗议)或隐蔽(如拖延执行)。
    • 方法:使用行为观察和数据追踪,例如监控会议中的情绪反应、邮件反馈或工作产出变化(e.g., 任务完成率下降)。
    • 预期输出:分类阻力类型(个体 vs. 群体),并评分(1-5分量表:1=无阻力,5=强烈抵触)。
    • 工具:KPI仪表盘(如Excel或Tableau),追踪指标如员工流失率或培训出席率。
      常见来源包括不确定性恐惧(占阻力的40-50%)和利益损失担忧。 chinaacc.com
  3. 测量阶段:应用标准化模型
    使用成熟模型量化阻力水平。
    • ADKAR模型(Prosci框架):评估个体变革过程的五个维度(Awareness觉知、Desire欲望、Knowledge知识、Ability能力、Reinforcement强化)。
      • 步骤:
        1. 设计问卷,每维度5-10题(e.g., “您了解变革对工作的影响吗?”)。
        2. 收集数据,计算平均分(低于3分表示高阻力)。
        3. 聚合到组织层面,识别弱点(如低欲望=文化阻力)。
      • 应用:适用于敏捷转型或系统升级,帮助测量整体准备度。 zhuanlan.zhihu.com
    • 力场分析法(Lewin模型):绘制“驱动力”(支持变革)和“阻力”(反对因素)的平衡图。
      • 步骤: brainstorm会议列出因素,赋分(e.g., 每个因素1-10分),计算净阻力(阻力总分 – 驱动力总分)。
      • 应用:可视化工具如MindManager,适合团队级测试。
  4. 实施与监控阶段:动态追踪效果
    变革启动后,定期复测以验证策略有效性。
    • 方法:前后对比测试(pre/post-change surveys),监测采用率(如新流程使用率<70%表示持续阻力)。
    • 预期输出:生成报告,追踪阻力下降趋势(e.g., 从初始50%降至20%)。
    • 工具:反馈循环机制,如每月脉冲调查或Net Promoter Score (NPS)变体(针对变革满意度)。
      成功指标包括行为变化和持续使用新习惯。 prosci.com +1
  5. 总结与调整阶段:分析教训
    • 方法:项目结束后,进行回顾会议或深度访谈,量化阻力对项目的影响(e.g., 延期天数归因于阻力比例)。
    • 预期输出:阻力管理ROI(e.g., 减少20%冲突成本)。
    • 工具:案例分析模板,参考成功企业如Nestlé的ERP项目(通过沟通测试阻力)。

常见测试工具比较使用表格快速对比,便于选择:

工具/模型类型优点缺点适用场景
问卷调查定量快速、易量化主观偏差高大型组织初步扫描
ADKAR模型结构化针对个体,易追踪进步需要培训实施变革准备评估
力场分析定性/可视直观,促成讨论主观赋分不精确团队 brainstorm
行为KPI追踪定量客观,实时数据收集耗时实施中监控
焦点访谈定性深入洞察情绪样本小,时间长高管/关键团队测试

注意事项

  • 频率:初期每周测试一次,稳定后每月复测。
  • 伦理:确保匿名性,避免加剧阻力。
  • 文化适应:在中国企业中,强调集体利益沟通可降低隐性阻力(如“家文化”冲突)。
  • 如果阻力高(>40%负面反馈),优先沟通和培训;否则,强制推进风险大。

我基于可靠的学术和专业来源(如NIH、ResearchGate、ScienceDirect、Prosci等)整理这些参考,涵盖了理论模型(如ADKAR和Lewin力场分析)、实证研究和实践指南。列表采用APA风格,便于引用。每个条目后标注了来源ID,便于追踪。

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  7. Lines, R. (2005). The structure and function of attitudes toward organizational change. Human Resource Development Review, 4(1), 8–32. (相关:态度测量量表设计)
  8. Bouckenooghe, D., Devos, G., & Van den Broeck, H. (2009). Organizational change questionnaire–climate of change, processes and readiness: Development of a new instrument. The Journal of Psychology, 143(6), 559–599. (相关:变革准备度问卷工具)
  9. Armenakis, A. A., & Harris, S. G. (2009). Reflections: Our journey in organizational change research and practice. Journal of Change Management, 9(2), 127–142. (相关:Beckhard-Harris变革模型与阻力克服)
  10. Piderit, S. K. (2000). Rethinking resistance and recognizing ambivalence: A multidimensional view of attitudes toward an organizational change. Academy of Management Review, 25(4), 783–794. (相关:多维阻力测量框架)

这些参考文献主要聚焦于定量/定性测试方法、模型应用和实证证据。

孩子的一杯水

昨天孩子从学校带回来的水我尝了一下,发现有严重的类似柴油的味道,呛得想吐。查了下疑似细菌滋生造成的。学校开放日会让家长去陪餐,那一天的餐也比平时好一些,希望增加一项每天一杯水,校长每天轮流喝教学楼各个饮水机一杯水。

真实的12345

搜了一下自己的博客,之前写过两篇,但真的很久了,2011年底来到北京之后开始打北京的12345,大概到2022年的时候我做过一个不完全统计,十年间累计找了一百次12345。

这里面有一个重要的时间点,是在2016年认识了一位人大代表,她能见到当时的市委书记蔡蔡,问我有什么话想跟蔡蔡说,我说12345打是打了,有的解决了,有的没解决,没有回复,应该统一有个回应。后来有消息回来说是这个话送到了,蔡蔡说让一位分管的副市长来办这个事儿,后来没多久北京的12345就升级了,层层转发,有问必复。

但这个事儿后来发展到让基层有点痛苦的阶段,比如卢沟桥的校长每次开家长会就吐槽家长不要去12345投诉,有什么话直接跟校长说,否则他除了解决问题,每次都要跟12345做很多汇报,浪费时间。

最近“熵”这个概念从我上学时认识的信息熵,扩展到了政治熵,看到好几个视频讲这个事儿,12345的流程规范化是一种熵增,初期的执行造成了社会上的秩序熵减,但是到了后期,这个规则有些被滥用了,因为他一定要有个回复,有些人就那这个来搞DDOS攻击,确实给一些部门造成困扰。

但是我想,程序不能一成不变,该优化就继续优化,比如12345汇总的事件,虽然做到了有求必应,有案必复,但并不公开透明,所以相同的问题可能不止一个人去报,报了人也不知道平行的情况,没有统计,没有协同。这一步很难走。

只所以要把12345隔离在一个个体诉求解决的层面,而不是能够涵盖公共诉求,这个局限就很明显了。所以,12345就是12345,不是67890,但这不代表没有67890应该处理的事情,那些事情一直被压着,就是隐形的熵,这个熵的积蓄比12345面对的熵更可怕。