近日，由东北财经大学管理科学与工程学院刘子龙教授主持的国家社会科学基金重点项目“人机协同模式下企业团队管理创新与异化治理”（批准号：23AGL023）经全国哲学社会科学工作办公室审核准予结项，鉴定等级为“优秀”。
人工智能技术正在深刻改变企业生产、经营和管理方式，推动传统团队管理模式向人机协同管理模式转型。人机协同管理一方面能够突破传统团队的时空限制，拓展个体认知边界，提升团队运行效率与组织响应能力；另一方面，也可能因算法黑箱、效率至上和责任边界模糊等问题，引发算法霸权、算法歧视等异化问题。因此，该项目聚焦数字经济与人工智能快速发展背景下企业团队管理创新与算法异化治理这一重要问题，首先从管理方式、工作方式和评价方式三个维度出发，围绕任务分配、规范指导、追踪评估和行为约束四个工作过程，揭示人机协同模式下企业团队管理范式重塑的运行逻辑；其次，基于“算法-任务-团队”三元适配视角，分析算法作为辅助者和主导者时对团队管理决策与团队协作过程的影响机制；最后，从算法设计优化、技术应用规范和团队规范管理等方面提出人机协同情境下算法异化治理路径。项目成果为数智化背景下团队管理创新发展提供了系统化理论支撑，也为企业在提升效率的同时防控算法异化风险提供了管理优化依据。
项目立项以来，课题组立足于中国企业人工智能管理实践，围绕企业团队中的人机协同管理创新与算法异化治理开展研究工作，形成了较为丰硕的研究成果。课题组成员发表SSCI/SCI论文8篇、CSSCI/北大核心论文4篇，相关成果发表于Journal of Operations Management、Decision Support Systems、Omega、Behaviour & Information Technology，以及《南开管理评论》《系统科学与数学》等重要期刊。其中，发表于Journal of Operations Management 的论文“Real-time demands, restaurant density, and delivery reliability: An empirical analysis of on-demand meal delivery”获得中国信息经济学会“2025年度中国信息经济学会创新论文奖”。项目最终形成约25万字的研究报告，系统阐释了人机协同模式下企业团队管理创新与异化治理的理论框架、作用机制和实践路径。
该项目不仅在理论上深入揭示了人机协同模式下企业团队管理创新与算法异化治理的内在逻辑，完善了数字经济时代企业团队管理的理论体系；也在实践上为企业数字化转型中的团队管理变革提供了切实可行的理论指导与决策依据。项目从强化人才支撑、优化算法设计和完善制度体系等方面提出规避算法异化问题的对策建议，旨在推动团队与算法技术的高效兼容，促进工具理性与社会理性的动态平衡，助力企业实现高质量发展。该项目以“优秀”等级顺利结项，是学校管理科学与工程学科在国家级重点科研项目研究中取得的又一项重要成果，体现了东北财经大学在人工智能管理、数字治理和企业高质量发展研究领域的学术积累与社会服务能力。
撰稿：刘强 审核：周学仁 单位：科研处
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