当下,人工智能和自动化技术的飞速发展为我们带来了前所未有的便利和效率。特别是在复杂领域如IT事件响应中,依赖于各种认知工具已成为不可或缺的日常。然而,面对众多新兴工具,我们不得不思考一个关键问题:我们应当如何使用这些技术辅助工具?是简化操作以求速度,还是坚持练习以巩固认知结构?换句话说,是"用则留,不用则失"吗?从认知科学角度来看,工具既能补充人类思考,也可能无意间替代甚至削弱我们的认知能力。如何在使用中找到平衡点,成为所有技术从业者、管理者乃至普通用户必须深究的课题。复杂科学家大卫·克拉考尔(David Krakauer)提出了认知工具的两种本质类别:互补性认知工具和竞争性认知工具。所谓互补性工具,指的是那些不仅协助完成任务,更能增强用户自身认知模型的工具。
相较之下,竞争性工具虽然高效便捷,却往往替代了用户的认知活动,没有帮助用户深化理解或记忆。举例而言,一张地图就是典型的互补性认知工具。它不仅指引从起点到终点的路径,还能帮助使用者构建对路线和地形的内在认知模型。地图在多次应用后能融入记忆,提升个人导航能力。而卫星导航设备则是竞争性认知工具的代表。尽管它能够快速准确地引导定位,却不会帮助用户真正"记住"路线。
使用卫星导航多次后,一旦失联,用户往往感到迷失,缺乏对环境的自主判断力和空间理解。再拿更具体的技术工具做对比,计算器作为竞争性工具,快速完成复杂的数学计算,但它的使用并不会教会用户数学思维或基础原理。相比之下,算盘作为互补性工具,通过物理操纵与视觉反馈,帮助用户理解数的概念及运算流程,进而培养出系统性的数学认知能力。同理,音乐领域中的智能钢琴软件如GarageBand提供了丰富的快捷功能,支持自动变奏和伴奏,但缺少真实乐器所带来的触感和线性音阶结构的体验。真实钢琴不仅教授演奏技能,也促进了对音乐结构、节奏和和声的深入理解。当然,将互补性工具和竞争性工具简单划分为"好"与"坏"并不科学。
实际上,任何工具的价值都取决于使用者的需求和背景。在某些特定场景下,竞争性工具能极大提升效率,节省时间,也降低失败风险。关键在于理解工具背后的认知影响,并在具体环境中做出最合适的选择。进入IT事件响应领域,认知工具发挥着核心作用。事件响应要求快速准确识别故障、协调响应,并在有限时间内完成修复。大部分情况下,没有一个人能掌握所有知识与信息,分布式认知系统的构建和利用至关重要。
各种工具如日志、遥测数据、指标、事件记录、追踪等,构成了事件响应的基础认知资源。此外,仪表盘、告警、服务等级指标和误差预算等构造性认知工具,辅助团队实时监控和决策。协作性工具如运行手册、事件时间线和事后报告,有助于团队成员共享经验,形成共同认知基础。还有表示性工具,包括系统架构图、组织架构图和值班计划,促进跨团队的沟通和协调。总体来看,这些工具大多属于互补性认知工具。它们不仅传输信息,更帮助团队成员理解系统当前状态,搭建起有效的认知框架。
通过不断地使用和更新,这些认知工具强化了团队的整体响应能力和韧性。然而,伴随着人工智能的加入,事件响应领域迎来了新的认知挑战。自动化根因分析工具能够迅速定位潜在故障原因,AI驱动的自动修复系统甚至能自主解决问题,免除人工干预。自动生成的事件摘要与事后评审,也在节省时间的同时推动知识积累。这些新型工具通常属于竞争性认知工具。它们替代了部分人的认知过程,从任务分配到诊断再到决策,都由机器承担很大比例。
虽方便快捷,却有潜在风险。首先,这些工具能否真正降低工作人员的认知负荷尚难断言。AI建议虽然高效,但人工评估的必要性依然存在,偏见和认知失调问题依旧难以避免。研究表明,过度依赖AI可能导致思维的沉默和固定,中断独立思考能力的培养。更值得关注的是所谓的"剩余原则":当大量常见事件自动化处理后,剩下的将是最复杂、最棘手的难题。因为90%的低难度事件由AI统领,人类专业人员的实践机会被极度压缩,长期认知和经验积累被削减。
面对艰难复杂的"剩余10%",人类认知反而变得更加关键且吃力。如若未能保持活跃的认知锻炼和知识生成能力,专家团队的应变水平可能被削弱,系统整体韧性受损。另一方面,认知工具的价值不仅在于存在,更在于其创造过程。构建运行手册、撰写事后报告、参与事件回顾,这些过程促使人员反思、整合和外化隐性知识。通过这种主动的意义建构,团队形成更具深度和广度的集体智慧。仅仅依赖AI自动输出的成果,没有人的参与和思考,很难复制这种认知效果。
真正的学习往往发生在探索和创造的过程中,而非结果的呈现阶段。因此,无论科技如何进步,人工智能和自动化工具都不可能完全取代人的认知角色。恰当融合AI的辅助功能与人类的判断力、创造力,才是可持续发展的关键路径。培养跨领域知识,强化沟通与团队合作能力,推动认知工具的互补性使用,应成为未来事件响应及其他领域的常态。Uptime Labs等机构致力于通过事件响应培训,增强人员的认知能力与应急反应素养,帮助组织在数字转型浪潮中保持竞争力。总而言之,面对AI和认知工具的崛起,我们不应盲目跟风,而需理解每种工具背后的认知机制。
合理用智、此用则留,弃用则失,唯有在人机协同中不断摸索,才能真正发挥技术红利,实现人与机器的共生共赢。在未来日益复杂的工作环境中,这不仅关乎效率,更关乎专业成长、团队韧性和系统持续发展能力。 。
