人工智能正在从根本上改变工作场所，要求组织重新思考人们的工作方式，而不仅仅是专注于实施新技术。
随着人工智能系统从简单的工具成长为能够思考和学习的智能伙伴，工作场所也在不断演变。企业、学校、机构和组织正在创造性地将人类的专业知识与人工智能的能力相结合，专注于实现有意义的结果，而不仅仅是自动化任务。
如今，由于人工智能系统仍在不断成熟，我们面临的挑战不是实施人工智能，而是围绕人工智能重新设计工作和业务流程。
这就是为什么人工智能的成功是人的问题，而不是技术问题。
目标不是用人工智能取代人类，而是建立合作伙伴关系，将人类的创造力和判断力与人工智能的能力结合起来，以实现比任何一种单独行动都更好的结果。
在这个的背景下，共同智能和混合智能的概念就应运而生了。
共同智能（Co-Intelligence）是沃顿商学院 Ethan Mollick提出来的。与它类似的一个概念是混合智能（Hybrid Intelligence）。
混合智能是指通过将人类的直觉、创造力和情感与人工智能的计算能力和数据分析能力相结合，以优化决策和提升生产力的概念。
混合智能是人类智慧与人工智能 (AI) 交叉领域的新兴领域，它正在重新定义人类与机器协作所能实现的界限。这种协同作用充分利用了人类的创造力和情商以及机器的计算能力和效率。在混合智能系统中，人类和AI不是简单的替代关系，而是相辅相成、互为补充。
混合智能不仅仅是人工智能协助人类，它是一种更深层次的整合，两种智能可以互补彼此的优势和劣势。
虽然人工智能擅长处理大量数据和模式识别，但它缺乏人类所拥有的情商、创造力和道德推理能力。混合系统旨在利用各自的优势，实现任何一方都无法单独实现的结果。
这几年，人机协同教学（Human-AI Co-Teaching）是热门话题，各种场合，人们都在谈论“赋能”、“增强”、“助力”….共同智能/混合智能可能是更底层的概念。
人类的历史就是一部共同演化/进化的历史。
人类与其他物种共同进化，人类与工业机器共同进化（演化），人类与数字技术共同进化（演化），而如今，人类与人工智能共同进化。
人机共同进化（Human-AI coevolution）被定义为人类与人工智能算法不断相互影响的过程，它日益成为我们社会的特征，但在人工智能和复杂性科学文献中却研究不足。
推荐系统和助手在人机共同进化中扮演着重要的角色，因为它们渗透到日常生活的方方面面，并影响着人们在网络平台上的选择。用户与人工智能之间的互动会产生一个潜在的无限反馈循环，用户的选择会生成数据来训练人工智能模型，而人工智能模型又会塑造后续的用户偏好。
人机共同进化是一个永恒的、反复的过程，其中人类和学习算法同时进化，随着时间的推移，每个算法都会影响另一个算法的进化。这会对人机生态系统产生复杂的影响，从而对社会产生影响。
未来，我们不希望看到人工智能（机器智能）不断增长，而人类生物智能停滞不前乃至逐渐衰退，共同智能、混合智能、以及人机共融智能的目标是人类智能和机器智能互相适应，彼此支持，相互促进，实现智能的共同演进和优化。
