最近看到一段在社群上被大量轉傳的說法：Sam Altman 在訪談裡提到，如果 AGI 的目標包含「能管理一家公司」，那麼 CEO 這個職位理論上也該被自動化。

先講清楚：這類二手轉述很容易被誇大或斷章取義。我沒打算把它當成新聞事實來報；我更在意的是，這個話題為什麼會讓一堆人瞬間有感。

「AI 當 CEO」真正戳到的痛點

在產業裡工作久了，你會發現很多管理決策其實不是「多聰明」，而是「多一致」。

• KPI 怎麼訂
• 資源怎麼分
• 哪些案子要砍、哪些要加碼
• 人才升遷與淘汰的規則

這些事情最難的地方往往不是算不出答案，而是人類很難在壓力、政治、情緒、短期誘惑之下維持一致的決策邏輯。

如果有人真的想把「管理」自動化，他追求的很可能不是一個更有同理心的主管，而是一個更不會偏航的決策系統。

對公司來說，誘惑很大

把管理決策做成系統化流程，對企業有三個立即的吸引力：

1. 可預期：決策邏輯被明確化，團隊比較知道怎麼「玩這個遊戲」。
2. 可複製：擴張時不用完全依賴少數明星主管的直覺與手感。
3. 可稽核：決策可以追溯，至少在表面上更容易對股東、董事會交代。

而且別忘了：大公司最擅長的事情之一，就是把原本仰賴人的能力，拆成流程、拆成制度、再拆成系統。

但這也會把風險放大到新的等級

「CEO 被 AI 取代」如果真的發生，最可怕的不是它做錯一次決策；最可怕的是它可以用一個看似合理、統計上漂亮的方式，長期把公司帶往一條錯的路。

因為在很多真實世界的決策裡，資料本身就帶著偏差：

• 你量得到的，常常只是短期結果
• 你量不到的，可能是文化、信任、創造力、風險偏好
• 你用來訓練的歷史資料，往往反映的是舊時代的規則

當「管理」變成模型輸出，誰來定義目標函數？誰來決定模型犯錯時的責任歸屬？誰來判定它的「成功」是不是在掏空長期競爭力？

我更在意的問題：我們正在把管理變成一種產品

不管那段 Altman 的說法原意是什麼，市場已經在往同一個方向走：

• 招募與績效的工具更像演算法
• 預算與資源分配更像儀表板
• 管理者被要求用「可量化」來證明價值

最後會出現一種新的分工：少數人負責定義方向與邊界，大量日常管理交給系統自動跑。

那時候 CEO 的角色也許不會消失，但會變得更像「治理架構的設計師」——負責定義什麼能被自動化、什麼必須保留人類裁量。

原文連結：Threads 貼文

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