浅谈科技企业举行社会创新的模式与路径_千亿体育登录

栏目:国际业绩

更新时间:2021-07-10

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浅谈科技企业举行社会创新的模式与路径_千亿体育登录

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在中国社会科学院吕鹏研究员团队撰写的《寻找座头鲸:中国企业是如何举行社会创新的?

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本文摘要:在中国社会科学院吕鹏研究员团队撰写的《寻找座头鲸:中国企业是如何举行社会创新的?

在中国社会科学院吕鹏研究员团队撰写的《寻找座头鲸:中国企业是如何举行社会创新的?》一书中,他们描绘了一幅企业社会创新的图景和案例。座头鲸,用以指代那些社会价值可以到达10亿美元的企业,它们致力于为解决社会问题提供创新产物和服务。

从海内外科技企业举行社会创新的模式与路径来看,"企业社会创新"并非只降生于大厂,数字科技赋能社会的门路千万,条条门路都始于对社会创新和科技向善的明白和践行。当我们谈社会创新时,我们在谈什么首先会想到的是企业践行社会责任。企业社会责任的观点最早于1924年由Oliver Sheldon提出。狭义上,CSR是指企业应该通过治理获取最大利益。

这一看法认可了企业的经济作用对社会进步的影响。广义上,企业的社会责任不仅意味着企业的经济利益,更意味着平衡各方的利益。其次还可能会想到慈善或者公益。

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狭义上,公益指的是公共利益主体,包罗小我私家或社会组织,以非政府性的形式,举行的非营利性和义务性的社会运动和行为。广义上,公益则包罗一切涉及公共利益的行为。另外,公益与慈善常被混淆。

公益代表对全社会的公益行为,慈善代表的则是对特定人群的详细行为。此外跟数字科技相关的社会创新,有时还与科技伦理有交织。

现在学界对科技伦理缺乏统一的界说。主要有两种明白,一是科技的伦理,指由科技的生长带来的伦理问题;二是关于科技的伦理,强调伦理道德应成为科技运动的前提。然而我所明白的社会创新,尤其是数字科技企业的社会创新,会比这些观点越发详细。

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简朴来讲就是两点:一是实现技术为善,二是制止技术作恶。前者指向一些详细的“善品创新”,主动寻找科技可为善的领域和产物定位,以实现用户价值和社会效益;后者指向“产物底线”和“问题解决”,从不作恶到企业主动解决科技可能引发的种种意外的社会问题。这两点都包罗了无限创新的需求和时机。

大公司如何举行社会创新在科技向善的实践中,“善品创新”是无论巨细公司都同等面临的重要挑战与机缘;但“产物底线”和“问题解决”却是大公司需要尤为关注的命题。大公司的产物业态已趋于成型和成熟,由于产物的用户渗透率极大,牵一发而动全身,因而,既有业务如何维持高底线,如何主动面临、解决产物引发的社会问题和打击,以致如何将解决方案转化为全新的业务时机,都是尤为重要的。在大公司的这种向善实践中,有两大领域的问题需要厘清:一是社会创新与商业的关系,二是社会创新的行动路径。

第一点,社会创新与商业的关系。毫无疑问,社会创新能够开启新的商业时机。除此之外,从现在有限的实践案例中,我们还可见到另一种商业回报路径:即通过主动解决产物引发的社会问题,化解潜在的社会风险,资助企业保持康健而久远的生命力。例如快手通过流量普惠计谋,保持短视频生产者的多元繁荣;美团以青山计划,赔偿外卖行业对情况和森林资源的消耗;微信从零搭建起反洗稿机制,以勉励原创精神,反制流量逻辑对内容生态的打击。

可见,如果把时间线拉长,向善有助于企业生长,与商业逻辑是内在一致的。二者是一种共赢共生的关系,是通过最大化用户价值和社会效益,反哺企业举行可连续生长。然而,回到短期视角,保持高尺度高底线,需要企业审慎、有控制地生长;主动解决社会问题,则意味着需将部门生产资源分配到不发生直吸收益的事情之中。于是,在科技行业瞬息万变的竞争中,这种选择往往面临着猛烈的外部竞争压力和种种“抄近道”的诱惑。

这种短期压力直接映射到了大公司的KPI设计里。企业的久远价值和短期KPI之间一直存在着张力,如何平衡?这将极大影响企业向善的落地效果。第二点,社会创新的行动路径。在腾讯研究院两年多来的梳理和实践中,已经开端探索了不少科技向善的行动路径。

例如:个案借鉴:发现、剖析、流传好案例,精髓在于能够直接吸取乐成的履历和方法,暂时绕开科技向善理论方法中尚未解决的矛盾点,用切实的产物方案,流传履历和鼓舞人心。微创新奖:在业务线中设立科技向善奖项,接受申请并严格评估,从荣誉和物质奖励两方面形成激励机制。这是在业务KPI之外设计的一个独立激励,在企业早期提倡科技向善时,保留了足够的自主性,重在理念引导,制止处罚。

文化升级:腾讯2019年11月将科技向善提升为公司级的愿景和使命。至此,科技向善开始正式引发全公司人员的广泛关注和认真思考:我们为何以及如何科技向善?讨论仍在广泛举行中。然而,科技向善的行动探索仍处在初期。

我们尚未系统地搭建起一个完整的科技向善的行动框架。作为企业文化的科技向善、作为绩效指标的科技向善、作为伦理机制的科技向善等等,将对应截然差别的行动路径和潜在效果,对差别企业的适用性也差别。而其中的关系值得被厘清。

在诸多可能的路径中,我们认为“机制”和“素养”尤其重要。一方面,好理念最终要转化为制度化的设计,才气保障发生可靠的效果。对一线从业者而言,KPI设计如同一根指挥棒,是决议焦点业务偏向的机制;在KPI之外独立设奖,则是偏向外围的机制,也可能流于边缘;外洋一些科技公司设立的AI伦理委员会,又是另一种保障底线的向善机制。另一方面,“素养”尤指一线从业人员(产物司理、开发等)对科技产物可能引发的社会效应的认知和一种自觉意识,从而在产物开发中融入社会视角。

科技公司的产物创新,最终还是要落到每一位一线从业者的行动中。如果“机制”是外在动力,“素养”就是内在动力,是主动体贴技术的社会影响。

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“素养”也是一种能力,是能够运用社会视角和向善尺度去优化产物。小公司或初创企业如何举行社会创新小公司,特别是在草创期的初创公司,它们在社会创新的实践中所面临的挑战与机缘,与大公司相比,既有相似之处,也有鲜明的优势和劣势。一方面,小公司市场定位相对专一,且内部差别层级间的相同路径相对较短,能更灵活地适应市场的需求和变化;另一方面,小公司的资金流动性相对较差,抗风险能力也相对较弱。

尚在“生存线”上努力的小公司,若一味追求社会利益,则往往难负其重。可是,若是能找到合适的定位,在建立之初就能实现向善和商业生长的兼容,使善的逻辑与商业逻辑“无缝融合”,这是许多大公司难以做到,小公司却能发挥所长的可能路径。那么,小公司可以从哪些方面入手,寻找成为“座头鲸”的机缘呢?首先,可重新技术的本质出发,探索它能发挥的焦点效益。

好比数字化实现了低成本复制,互联网使得万物互联,移动通信提供实时便利,智能技术实现场景感知等等。追踪前沿技术的生长,联合未被满足的市场需求寻找商机的历程,也是探索新技术如何更好服务于人的历程。其次,可关注社会福祉未被笼罩的领域。好比现阶段的优质教育、医疗资源依旧稀缺,公共对优质公共资源有普惠的需求;再好比,虽然资讯工具与平台越来越多,可是信息的高效获取却仍未被解决;此外,随着都会化、老龄化的历程加速,公共需要高质量的人机互动来提供陪同和情感支持,而现阶段的科技产物与服务却难以实现这一目的。

关注社会性的问题,保持良好的社会意识,从社会福祉未被笼罩的领域切入,或可觅得好的商机。什么样的社会情况更容易孵化“座头鲸”首先来看政府与政策。政府以立法和执法作为焦点的行动路径,同时继承引导角色,统一协调社会资源,推进企业社会责任的事情。好比进入新世纪以来,互联网掀起的社会厘革,使世界各国针对涉及网络宁静、数字鸿沟、人工智能等一系列新兴话题的科技公司,加大了约束力度。

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以欧盟为例,其从2015年起就在努力探索人工智能伦理与治理举措,并在2018年,与欧洲科学和新技术伦理小组互助,设立了一个面向利益相关方和专家——欧洲AI同盟的框架,更在2019年4月,先后公布了《可信AI伦理指南》和《算法责任与透明治理框架》两份重要文件,系欧盟人工智能战略提出的“建设适当的伦理和执法框架”要求的详细落实,为后续相关规则的制定提供了参考。其次来看行业协会。

行业协会的一项重要功效就是将企业疏散的、模糊不清的问题转化为明确的、一致的行动路径。举例来说,2016年9月,世界几大巨头科技公司配合宣布建立人工智能互助组织(PartnershiponAI),旨在推动AI研究的示范,促进民众明白AI,并为研究人员、互助企业提供可讨论和到场的开放式平台。

行业内的多个企业互助,讨论技术的界限在那里,才可以让科技更好地为人类服务。正如外洋某互联网企业的AI实验室卖力人所说:“通过与其它优秀的公司一起,朝消除AI研究中的社会分歧问题的偏向努力,并分享各自的看法,能推动整个AI领域朝着更卖力任的偏向生长。”最厥后看第三方独立机构。

西欧国家的民间组织(主要是NGO)也是推动企业社会责任负担的主要气力。西方的NGO一方面通过“施压”,即通过社会运动等手段,给企业在推行社会责任方面施加压力;另一方面也为企业提供施展伦理责任的良好平台。举例来说,为了引起人们关注AI技术使用中的算法意识和偏见,美国麻省理工学院研究员乔伊·布兰维尼,开办了“算法正义同盟”。

她通过编写代码,揭晓学术研究陈诉,将研究结果发给多家科技公司,在TED、美国国会、世界经济论坛等平台演讲,充实发声,试图呼吁科技公司在举行人工智能产物开发时,要越发深入地相识它们的局限与偏差。在我国,这样的独立第三方机构还比力少,但它们潜在的可作为空间值得期待。

如今,越来越多的学者、科技企业,关注社会创新,并连续降生了那么多的“座头鲸”的精彩案例,是让人十分欣喜的。然而,“座头鲸”并非只降生于大公司,数字科技赋能社会的门路千万,条条门路都始于对社会创新和科技向善的全面不偏颇的明白、商业与向善融通的信念,以及跨越一切难题都要坚持走下去的勇气和行动力。


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