在当今两极分化的环境中，多元化、公平性和包容性（DEI）的讨论已成为争论的战场。尽管初衷良好，传统的 DEI 项目有时会通过将个人划分为固定的身份群体来加剧分歧。这种划分可能导致“我们对他们”的心态，其中内群体和外群体的动态掩盖了共同的人类体验。这种二分法思维助长了冲突，阻碍了合作，进一步加剧了美国和欧洲当前政治格局的极化氛围。
在过去的一年中，指责 DEI 为“觉醒”的不满声音越来越大，玷污了这一始于为所有人提供平等机会的努力的形象。特朗普最近的行政命令完全拆除 DEI 项目，使得公共和私营部门的局势更加复杂，导致混乱和收缩，许多无辜的人因此受到伤害。在这场动荡中，混合智能作为一种超越政治议程的统一框架出现。它还代表了一种实用工具，可以为那些在 AI 热潮中可能被忽视的人提供公平的竞争环境。为什么？
一个普遍适用的框架
自然智能包含四个个体维度和四个集体维度的相互作用。它认为，无论肤色、信仰、文化、背景、职业或财富如何，所有人都通过这八个基本渠道来导航生活。每个维度的简要说明如下：
愿望（个体）：个人目标和目的感。
情感（个体）：如快乐、恐惧、同情和挫折等情感。
思维（个体）：涉及逻辑、想象力和解决问题的过程。
感觉（个体）：影响决策的身体和直觉体验。
集体上，这些维度通过以下方式体现：
个人（集体）：个人关系网络。
社区（集体）：共享资源和叙事的社会群体。
国家（集体）：国家身份、文化传统和法律体系。
地球（集体）：全球生态系统和共同责任。
通过从这样一个多维视角来构建人类体验，我们认识到，尽管这些方面的表达可能有所不同，但其基础结构是普遍共享的。这种观点将重点从分裂的身份标记转移到将我们联系在一起的共同点上。需要有意识地朝这个方向转变，原因有二：一方面，AI 对那些已经面临被当前社会结构抛弃风险的人的意外影响；另一方面，DEI 被滥用于政治目的所带来的警示。对此的简要说明如下：
AI 作为不平等的加剧因素
AI 可能加剧现有的不平等，对边缘化社区产生不成比例的影响。AI 系统通常依赖于反映社会偏见的历史数据，导致在住房和就业等领域的歧视性做法。例如，用于筛选公寓租户和抵押贷款申请人的算法被发现由于数据中嵌入的隔离模式而使黑人处于不利地位。此外，AI 驱动的自动化有利于高技能工人，可能会取代低技能工作，并将财富集中在控制技术的人手中。
这种动态有可能对已经处于不利地位的群体造成双重惩罚：首先，限制他们获得机会，其次，通过偏见的技术应用放大经济差距。
政治化 DEI 倡议的陷阱
特朗普总统最近的命令，题为“结束激进和浪费的政府 DEI 项目和偏好”，要求终止联邦劳动力和合同实体内的 DEI 相关任务、政策、项目、法规和活动。这导致联邦机构的 DEI 政策被突然撤销，并对私营部门实践和学术机构产生了重大影响。
即使是那些没有直接受到命令影响的组织也开始重新评估其 DEI 承诺，一些组织由于法律不确定性和保守团体对 DEI 的社交媒体活动而缩减了计划。例如，德勤和埃森哲等公司已经从其网站上删除了 DEI 内容，并在美国终止了 DEI 目标，理由是遵循新的行政命令。即使是那些曾经大量投资并自豪地强调其对多样性和包容性承诺的实体，如 Meta，也迅速调整以适应最新的政治氛围。作为 CEO，在一个不确定的气候中，尤其是在后果可能严厉且意外的情况下，逆风而行可能很困难。如果有一种超越黑白、非此即彼的方法呢？一个不可否认的中性共同点？
通过将人类体验构建为多维度的因果关系，所提出的模型强调了 DEI 话语中常常被忽视的一个真理：我们都共享一个人类愿望、情感需求、认知过程和身体体验的基线——无论是作为个体还是更广泛网络的一部分。这些不是政治构造；它们是人类意义的内在元素。一个人的种族、宗教或社会经济地位可以影响这些维度的表达，但这些维度本身是普遍的。
超越 DEI 政治走向人性化目标
许多出于良好意图的 DEI 项目无意中将复杂的人类身份简化为几个可见特征——种族、性别或性取向——助长了“我们对他们”的心态，忽视了同样重要的共享人性方面的微妙但同样重要的方面。这并不是要减少代表性或系统性修正的重要性。相反，它表明我们还需要一个稳定的锚点，一个承认我们差异之下相同之处的根系。
2×4 方法建立了一个框架，其中多样性被视为体验这些基本人类维度的多种方式，而不是合规检查清单。这种认识可以避免零和身份政治造成的一些碎片化。它还为解决方案打开了大门，使所有个人——无论其背景如何——围绕愿望（例如，生活目标）、情感（家庭和工作中的人际关系）、思维（批判性思维和创造性问题解决）和感觉（身体健康、直觉洞察）进行参与。对这些维度的有意识关注创造了标准 DEI 会议很少能实现的同情和协同效应。
超越 AI 走向 HI
人工智能是重塑我们工作和个人生活的第二个同样强大的力量。企业必须部署 AI 进行分析、机器人流程自动化或高级建模。然而，纯粹的机器驱动解决方案往往无法理解变革所需的人性一面——动机、同情心、伦理反思。
混合智能采取中间路径：它将机器能力与自然智能的 2×4 维度结合。在这种视角下：
AI 处理计算密集型任务，从大型数据集中发现趋势并进行预测。
NI 确保人类创造力、伦理判断、文化背景和情感智能指导机器洞察的应用。
实际影响
心态重塑：技术可以被重新构建。与其将其视为机器取代人类以提高效率的零和游戏，不如系统地策划 AI 和 NI 的互补性，不仅以更低的成本做更多相同的事情，还创造一些全新的东西并探索未知领域。这种从非此即彼到“和”的转变可能为更全面的视角打开大门，在这种视角中，人们不会根据性别、国籍、残疾或肤色被贴标签，而是共同参与一个双赢的方程。
领导力发展：混合智能重新定义领导力培训，以平衡数据驱动的战略与同情心、伦理决策和文化敏感性。领导者学习通过情感和背景的细微差别来解释定量报告，桥接实践与个人之间的差距。
招聘与入职：想象一个 AI 辅助系统，它不仅识别广泛的候选人，还与公司的深层价值观保持一致——例如，关注员工的愿望或情感技能。然后，经理可以评估技能组合以及每个候选人的 2×4 档案如何增强团队协同效应。
团队协作：AI 工具可以分析沟通模式或生产力指标，但确保有意义的协作的是团队的自然智能——识别情感线索、培养创造力和承认个人愿望。经理可以通过关注 2×4 维度来促进统一多元观点的对话。
为什么混合智能具有统一性
在许多工作场所，DEI 努力无意中鼓励员工主要根据身份标签来思考自己。相比之下，2×4 模型将对话重新框架为共同分享的现实——每个人都有愿望、情感、思维和受各种社区和社会因素影响的感觉。没有人被单独视为“其他”，也没有群体是“默认”。对话变得本质上更具包容性，因为它以人类最深层次的共性为中心。
此外，以人性化的方式将 AI 引入其中可以防止技术掩盖个人联系或伦理考虑。如果仅依靠纯粹的计算逻辑，AI 可能会无意中加深偏见或做出缺乏同情心的决策。混合智能确保技术的数据驱动视角与我们的无形品质——同情心、道德推理和直觉——相交，使解决方案既具有事实基础又具有道德清晰性。
实际要点：路线图
组织如何采用基于自然智能 2×4 模型的混合智能心态？以下是将理论转化为可操作策略的四个步骤：
愿望 - 定义适合您背景的混合智能理念
确定 AI 最擅长的领域：分析和大规模数据模式识别。
明确 NI 的优势：伦理洞察、创造性飞跃和情感细微差别。
制定政策指南，使每个领域（AI 和 NI）相互加强。
情感：利用 AI 提供技能支持，而不是取代人类
部署 AI 工具来处理重复性任务或发现大局洞察，但在涉及情感细微差别和人际关系的决策中保持人类“在环中”。
鼓励团队通过情感健康、伦理影响和本地背景来解释 AI 输出——邀请开放对话和建立信任。
思维：绘制 2×4 维度
举办 NI 研讨会和团队讨论，以培养组织内自我、社会和机构的整体视角。
了解这些维度如何在您的组织所属的集体环境中表现，以及实体与其环境相互作用所产生的责任。利用这些见解丰富招聘、入职、人才发展和项目范围。
身体：在实践中培养持续学习
除了现有的在职培训外，引入双重素养计划，结合算法素养（数据伦理、编码基础、洞察生成）和高级人类素养（自然智能的理解、跨文化合作、同情心练习）。
赋予各级员工成为桥梁建设者的能力，他们可以在倡导统一人们的无形因素的同时解释数据。
走向多维度的力量
多元化、公平性和包容性仍然是任何现代企业的重要目标。然而，没有一个统一的基础，DEI 努力可能会变成打勾的练习或极化的身份政治。混合智能——将我们普遍人性的 2×4 维度与 AI 的实际力量结合——提供了一条更有机的前进道路。它承认我们都分享由我们的社区、国家和世界塑造的愿望、情感、思维和感觉。
通过在 AI 擅长的领域——数据分析、模式识别——中利用 AI，并依靠我们自身的自然智能进行伦理判断、同情心和创造性愿景，我们并没有抛弃 DEI 的有效观点。相反，我们确保它们在超越标签或政治分歧的共同基础上蓬勃发展。这样做，我们重申了使我们成为人类的特质：在技术变革主导的时代，通过更广泛的共享目标感来连接、创造和关心的能力。
