你的同事不是人，AI時代的職場生存與自救指南

在當(dāng)今社會，工作已不僅是謀生手段，更成為個體身份認同與人生意義的核心源泉。而如今，生成式人工智能（GenAI）正以前所未有的速度與廣度重塑我們熟悉的工作環(huán)境。與歷史上任何一代技術(shù)革命不同，GenAI展現(xiàn)出的認知能力、創(chuàng)造潛能以及人際互動特質(zhì)，正在模糊人機界限的傳統(tǒng)邊界，甚至從根本上重新定義了工作的知識基礎(chǔ)、任務(wù)構(gòu)成及其社會屬性。

這場技術(shù)變革既是機遇也是挑戰(zhàn)。一方面，GenAI能顯著提升勞動者的生產(chǎn)效率與工作表現(xiàn)；另一方面，它也可能威脅勞動者的專業(yè)技能、工作自主權(quán)以及建立人際聯(lián)系的能力，從而對勞動者的心理健康構(gòu)成潛在威脅。

在這樣的背景下，如何在擁抱技術(shù)進步的同時保護勞動者的心理健康？在人工智能與人類協(xié)作的新時代，如何構(gòu)建真正以人為中心的工作環(huán)境？面對GenAI帶來的雙重效應(yīng)，如何應(yīng)對策略來平衡技術(shù)創(chuàng)新與人文關(guān)懷？這些問題不僅關(guān)乎企業(yè)效能，更關(guān)乎每一位勞動者的尊嚴與福祉，值得我們深入探討。

追問快讀：

1. 生成式人工智能（GenAI）通過模仿傳統(tǒng)上被視為人類獨有的認知、創(chuàng)造和人際能力，挑戰(zhàn)傳統(tǒng)人機界限，重塑工作場景和工作本身。

2. GenAI融入工作環(huán)境后，既增強甚至替代人類工作能力，同時改變工作所需的知識、包含的任務(wù)以及社會特征。

3.雖然GenAI的應(yīng)用能在心理層面使工作者受益，但也可能通過削弱工作者對能力、自主性和人際關(guān)系的基本心理需求，引發(fā)心理威脅。

4.工作者可采用五種應(yīng)對策略（直接解決、象征性自我完成、解離、逃避和流動補償）來應(yīng)對GenAI帶來的心理威脅，保護自己的職業(yè)身份。

GenAI如何改變工作

工作不止是一種經(jīng)濟活動，也是身份認同、意義來源和社交回報的源泉。GenAI正在被迅速采用——其速度比互聯(lián)網(wǎng)和個人計算機在引入時的速度更快——并通過增強或替代勞動者，迅速重塑工作場景。數(shù)百年來，工作的本質(zhì)不斷被技術(shù)創(chuàng)新所改變，而GenAI進一步突破了傳統(tǒng)邊界，它不僅限于自動化常規(guī)體力勞動，還展現(xiàn)出認知、創(chuàng)造和人際交往等曾被認為是人類特有的能力。

GenAI擬人化的對話交互和說服能力，模糊了人機邊界，讓人將其視為具有能動性的實體，并可成為社交活動中的參與者。相較于日歷應(yīng)用程序，人們更傾向賦予能安排日程的虛擬助手以意圖和心理狀態(tài)。在與GenAI交互時，人們更可能遵循社會規(guī)范，并像判斷其他社會參與者那樣，根據(jù)意圖是否和善、能力是否勝任來感知GenAI，這兩點和以往任何工具都不一樣。

?圖1：GenAI對工作和勞動者的影響。

GenAI具備重塑知識、任務(wù)與社會三大工作特征的潛力。越來越多的實證證據(jù)表明，GenAI為各種任務(wù)、多個崗位帶來了能力和效率的提升。相比之下，我們對GenAI如何改變勞動者的自我認知改變，繼而引發(fā)心理威脅和挑戰(zhàn)的理解仍然不足。鑒于GenAI融入工作場景的速度與潛力，以及勞動者對在職業(yè)和個人生活中“傳統(tǒng)”AI的抵觸與恐懼，理解這些挑戰(zhàn)和心理威脅至關(guān)重要。

?表1. GenAI改變工作特征

工作特征

影響

知識特征

• 工作復(fù)雜性與信息處理

• 支持高級認知能力及更復(fù)雜任務(wù)和大規(guī)模（多模態(tài)）數(shù)據(jù)/信息處理

• 需要適應(yīng)GenAI的功能/界面并解釋GenAI的輸出

• 技能多樣性與專業(yè)化

• 新的GenAI特定技能和崗位，如提示工程、輸出解釋/檢查以及GenAI的系統(tǒng)整合與監(jiān)督

• 從傳統(tǒng)常規(guī)技能轉(zhuǎn)向?qū)I(yè)能力

任務(wù)特征

• 任務(wù)多樣性與任務(wù)重要性

• 重復(fù)性/常規(guī)性/非核心任務(wù)的自動化

• 更加重視和聚焦核心任務(wù)和/或高價值任務(wù)（例如，戰(zhàn)略、創(chuàng)意）

• 通過自動化/外包常規(guī)任務(wù)，在工作流程構(gòu)建和任務(wù)優(yōu)先級排序方面更具靈活性

• 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動、實時洞察的決策支持和建議

社會特征

• 社會支持與反饋

• 即時和實時反饋、學(xué)習(xí)機會以及提高生產(chǎn)力的資源

• 相互依賴與合作

• GenAI作為與個人工作者和團隊合作的助手、同事以及共同創(chuàng)造者

而當(dāng)勞動者感到自己非但未被GenAI賦能，反而可能被其取代時，恐懼情緒可能會放大。例如，應(yīng)對GenAI所構(gòu)成的存在性威脅，好萊塢編劇組織了為期148天的工會罷工，旨在捍衛(wèi)職業(yè)身份、協(xié)商對GenAI使用其作品的所有權(quán)，并確保未來的職業(yè)可持續(xù)發(fā)展。

GenAI的使用和參與，正在給勞動者自我認知和專業(yè)身份帶來切實的心理影響，我們需要理解這一技術(shù)如何改變了人們對自身及其角色的感知與定位。

勞動者如何在心理層面

從GenAI中獲益

預(yù)測GenAI對工作者的影響，主要基于兩個心理學(xué)理論：自我決定理論（Self-determination，SDT）和基本心理需求理論（basic psychological needs，BPNT）。這些理論認為，勞動者的工作動機、滿意度、幸福感和績效，取決于滿足三種基本心理需求的能力，即勝任感、自主性和歸屬感；相反，這三種需求受挫會導(dǎo)致幸福感降低和工作能力受損。通常，需求滿足與積極結(jié)果更強相關(guān)，而需求挫敗與消極結(jié)果相關(guān)。

GenAI能夠在工作數(shù)量、質(zhì)量、意義以及職場人際關(guān)系等方面，提供普遍性和針對性的幫助，從而滿足人們對勝任感、自主性和歸屬感的基本需求。

首先，GenAI能夠強化工作能力和技能，增強勞動者的勝任感，提升其創(chuàng)造力、決策能力、復(fù)雜問題解決能力，從而優(yōu)化工作質(zhì)量。例如，銷售助理可借助大語言模型回答產(chǎn)品問題并提供專業(yè)推薦；無編程經(jīng)驗者也能利用GenAI分析消費者評論、生成產(chǎn)品圖像和創(chuàng)建商業(yè)材料。這些增強和改進，可以賦能和激勵勞動者，提高他們的滿意度和幸福感，促進個人和職業(yè)成長。

其次，集成GenAI帶來的能力提升，體現(xiàn)在勞動者平均生產(chǎn)力和績效的提高，但這些提升并非均勻分布。技能較低的勞動者主要從客戶支持、寫作、軟件開發(fā)和咨詢中獲益，而技能較高的勞動者則在投資創(chuàng)業(yè)決策和科學(xué)發(fā)現(xiàn)等復(fù)雜任務(wù)中獲益。高技能勞動者的獨特益處，可歸因于他們更專業(yè)的領(lǐng)域知識，這使他們能夠更準(zhǔn)確地評估GenAI的輸出質(zhì)量并有效實施。

?表2. GenAI的生產(chǎn)力效應(yīng)

聚焦領(lǐng)域

影響

信息工作者的生產(chǎn)力

• 文檔數(shù)量增加10%，電子郵件數(shù)量減少11%（電子郵件處理時間減少4%），具體變化取決于任務(wù)和組織環(huán)境

寫作任務(wù)

（短篇小說、創(chuàng)意寫作、特定職業(yè)相關(guān)）

• 提高了個人創(chuàng)造力、故事質(zhì)量和娛樂性，尤其是在創(chuàng)造力較低的作家中

• 通過與GenAI的協(xié)作，完成時間減少36%，輸出質(zhì)量提高，用戶滿意度提升，但內(nèi)容多樣性降低

• 完成時間減少37%，輸出質(zhì)量提高；對低技能勞動者而言效益更高

數(shù)字藝術(shù)創(chuàng)作

• 藝術(shù)家生產(chǎn)力提高25%，作品接受度（同行評價）提高50%；平均新穎性降低

廣告創(chuàng)作

• 包含GenAI的團隊產(chǎn)生廣告有更高文本質(zhì)量但圖像質(zhì)量較低

• 在包含GenAI的團隊，個體廣告產(chǎn)出比純?nèi)祟悎F隊增加了60-73%；團隊總產(chǎn)出沒有差異

• 包含GenAI的團隊增加了以內(nèi)容/流程為導(dǎo)向的溝通（消息量增加了45%），同時減少了社會/情感溝通

咨詢

• 完成任務(wù)量增加2.2%，任務(wù)完成速度提升25.1%，質(zhì)量提升 40%，其中表現(xiàn)較低的顧問的輸出量增加43%（較高的則為17%）

軟件開發(fā)

• 完成任務(wù)量增加了26.08%，在經(jīng)驗較少的開發(fā)者中生產(chǎn)率提升更為顯著

• 感知到的生產(chǎn)力（努力程度、質(zhì)量和速度）的微小改進，其中 57.4%的開發(fā)者認為GenAI使他們更有效率

客戶支持

• 勞動生產(chǎn)率提高14%，其中新手/低技能勞動者提高34%，而經(jīng)驗豐富的勞動者提高幅度較小

產(chǎn)品創(chuàng)新

• 使用GenAI的勞動者個人在解決方案質(zhì)量上提高0.37個標(biāo)準(zhǔn)差，與沒有使用GenAI的團隊相當(dāng)（即與傳統(tǒng)團隊的輸出質(zhì)量匹配）

• 使用GenAI的勞動者個人完成時間減少了16.4%

• 使用GenAI的團隊產(chǎn)生解決方案中最好的10%包含的可能性是未使用GenAI團隊的約3倍

創(chuàng)業(yè)決策

• 高績效企業(yè)家利潤提升15%，低績效者下降8%；無整體/平均效應(yīng)

材料研發(fā)

• 材料發(fā)現(xiàn)量增加44%，專利申請量增長39%，下游產(chǎn)品創(chuàng)新增長 17%；頂尖科學(xué)家的產(chǎn)出幾乎翻倍，但底層三分之一的科學(xué)家?guī)缀跷词芤?/p>

投資決策

• 更好的處理財務(wù)信息和投資決策；具有更高財務(wù)專業(yè)知識的人受益更多

其三，GenAI可通過代為執(zhí)行單調(diào)重復(fù)的常規(guī)性任務(wù)，增強勞動者的自主性。將這類任務(wù)交給GenAI，可以減輕認知負荷，使勞動者擺脫枯燥工作，轉(zhuǎn)而專注于更具價值的活動，如創(chuàng)造性思考和批判性分析。例如，用戶體驗設(shè)計師可借助GenAI自動處理數(shù)據(jù)分類、行為預(yù)測和洞察提取等流程，騰出時間用于產(chǎn)品優(yōu)化和戰(zhàn)略決策。這不僅提升效率，還能增強工作滿足感和意義感。

最后，GenAI通過強化任務(wù)的社交屬性并提升勞動者的社交技能，滿足了其歸屬感的心理需求，從而有利于他們在組織內(nèi)外的職業(yè)關(guān)系。GenAI可以讓入職流程個性化，以保持新勞動者的參與度并降低離職率。而類似人類的對話能力，能夠帶來積極的情感體驗（如，提高熱情、參與度），減少挫敗感，并模擬多人協(xié)作的激勵效果。與GenAI共事的專業(yè)人士報告說，其情感收益與在人類團隊中經(jīng)歷的相當(dāng)甚至更高，這表明GenAI可以作為一名“賽博隊友”，有效滿足勞動者的社會聯(lián)系和歸屬感需求。

GenAI給勞動者

制造的三種心理威脅

基于SDT和BPNT理論的預(yù)測，GenAI融入工作場景可能會損害勝任感、自主性和歸屬感這三種基本心理需求，繼而引發(fā)心理威脅，表現(xiàn)為實際與理想能力、技能、控制感以及社會聯(lián)接之間的實際或感知差異。特別值得注意的是，GenAI對人類的增強和替代，會影響工作的知識、任務(wù)和社會特征，并威脅其勝任感、自主性和歸屬感。

勝任感

GenAI的采用可能通過兩種方式挫敗勞動者的勝任感：一是取代或重新定義他們現(xiàn)有的能力與技能，二是創(chuàng)造出對發(fā)展新能力或掌握新技能的要求與期待。

例如，勞動者可能需要提高數(shù)字素養(yǎng)或深化專業(yè)知識，以便識別GenAI的幻覺。GenAI的創(chuàng)造力、分析性和溝通能力可能使勞動者感到自身能力不足。自動化常規(guī)任務(wù)和支持更復(fù)雜任務(wù)的過程，會減少勞動者使用和提升技能的機會，進而導(dǎo)致勞動者認為職業(yè)成長中出現(xiàn)了職業(yè)成長停滯或技能退化。

對于低技能勞動者而言，GenAI雖然可以提高生產(chǎn)力，但也會威脅其勝任工作的心理需求。對GenAI依賴增加，會導(dǎo)致認知卸載，從而阻礙任務(wù)相關(guān)技能和領(lǐng)域知識的培養(yǎng)。例如，沒有數(shù)據(jù)科學(xué)培訓(xùn)的咨詢師在接受簡短培訓(xùn)后使用ChatGPT，在數(shù)據(jù)科學(xué)和統(tǒng)計問題上的表現(xiàn)能與數(shù)據(jù)科學(xué)家相當(dāng)。但當(dāng)他們無法再使用模型時，就無法完成任務(wù)，說明他們依賴模型完成工作，而非掌握了相關(guān)技能。

隨著勞動者越來越多地將任務(wù)外包給GenAI而非掌握相關(guān)技能，GenAI就會更多地削弱他們的基礎(chǔ)技能（如批判性問題解決能力），并阻礙其職業(yè)發(fā)展。一旦出現(xiàn)GenAI無法解決的意外問題，低技能勞動者可能難以應(yīng)對，從而導(dǎo)致無力感或沮喪感。同時，任務(wù)自動化，會加劇勞動者對被GenAI替代的擔(dān)憂，并使其感到自身角色變得多余，威脅職業(yè)認同。

而對于高技能勞動者而言，工作場景整合GenAI帶來了不同的挑戰(zhàn)和威脅。高技能勞動者通常投入大量資源發(fā)展專業(yè)技能，但GenAI在執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)（如科學(xué)研究、戰(zhàn)略決策）方面的能力不斷增強，可能會帶來技能貶值，挫敗其勝任感，并威脅職業(yè)認同。一些高技能、高績效的勞動者，可能會將GenAI視為對其專業(yè)優(yōu)勢的潛在威脅，擔(dān)憂社會地位不保。

此外，高技能勞動者往往高估自己的專業(yè)知識，并可能認為GenAI“不適合”提升他們的能力和工作，從而產(chǎn)生“專業(yè)知識悖論”。他們可能因自認為擁有深厚的領(lǐng)域知識，而忽視或拒絕使用GenAI。

事實上，當(dāng)前定義職業(yè)身份的技能組合，與有效使用GenAI所需的新技能之間，往往存在錯配。GenAI的整合也可能擾亂既定的工作流程，進而挫敗高技能勞動者的勝任感，并削弱支持高績效的結(jié)構(gòu)。由于高技能勞動者未能及時掌握新角色所需的GenAI相關(guān)的新技能，其職業(yè)發(fā)展可能阻滯，甚至在GenAI驅(qū)動的工作環(huán)境中被邊緣化。這不僅延緩了GenAI的全面融入，還使原本的專家群體在技術(shù)變革中逐漸失去優(yōu)勢。

自主性

當(dāng)由GenAI驅(qū)動的系統(tǒng)自主決策時，勞動者可能因失去對任務(wù)和工作流程的控制，感到自主性需求受挫，產(chǎn)生失控感，并表現(xiàn)出反抗行為，特別是在勞動者重視手動操作或強烈認同自己的工作的情況下。

例如，在使用GenAI創(chuàng)建內(nèi)容時，自主性需求可能會受到損害。勞動者會認為自己的貢獻不如GenAI；或?qū)⒆约阂暈榫庉嫸枪餐瑒?chuàng)造者；或認為輸出更多是機器生成的，而非由于人類自身的創(chuàng)造力。這些認知會降低勞動者對工作成果的心理所有權(quán)。而感知到被排除在決策過程之外、貢獻被貶低，也可能會進一步威脅勞動者的職業(yè)認同。

如果整合GenAI是強制性的而非自愿的，自主性需求可能會進一步受挫，甚至視GenAI系統(tǒng)為“算法囚籠”。GenAI強制性的標(biāo)準(zhǔn)化流程，效率優(yōu)先而靈活性及適應(yīng)性不足，會限制勞動者根據(jù)個人或情境需求調(diào)整工作的能力。在極端情況下，某些系統(tǒng)可能會實施不安全的勞動實踐，而直接傷害到勞動者。例如，亞馬遜曾經(jīng)的生產(chǎn)力系統(tǒng)，被發(fā)現(xiàn)會增加工作場所受傷的風(fēng)險*。

* 美國參議院委員會報告指出，亞馬遜為保持生產(chǎn)力，未采納內(nèi)部研究關(guān)鍵安全建議。2021年和2020年的兩項內(nèi)部研究“Project Elderwand”和“Project Soteria”發(fā)現(xiàn)，工作速度與受傷風(fēng)險增加存在直接聯(lián)系：每10小時輪班的重復(fù)運動超過1,940個重復(fù)運動，從而增加了背部受傷的風(fēng)險。但公司因“技術(shù)原因”未采取行動。報告還稱亞馬遜操縱傷害數(shù)據(jù)，使其倉庫看起來比實際更安全。盡管亞馬遜否認，但報告的發(fā)布引發(fā)了對企業(yè)責(zé)任、生產(chǎn)力與員工福利平衡的討論，且公司未來可能面臨更嚴格監(jiān)管和立法行動。來源：Newsweek

當(dāng)勞動者認為自己無法影響GenAI的工作流程或任務(wù)執(zhí)行方式，他們的控制感可能被進一步削弱。這種失控感會引發(fā)心理威脅，并這種失控感會疏遠他們曾經(jīng)認為有意義的工作過程。有些情況下，即使勞動者對這些輸出的個人貢獻和控制有限，他們?nèi)孕鑼enAI的輸出負責(zé)，由此出現(xiàn)了責(zé)任感和能動性分離的現(xiàn)象。

而最嚴重的自主性威脅，則發(fā)生在GenAI被用于監(jiān)控的情況下。許多雇主正在通過鍵盤敲擊和鼠標(biāo)移動來追蹤勞動者的活躍和閑置時長，來監(jiān)控勞動者。這種持續(xù)監(jiān)控的GenAI工具，進一步增加了勞動者的壓力和焦慮，也降低他們的工作滿意度。

歸屬感

GenAI可能通過影響工作中的社會結(jié)構(gòu)和社交動態(tài)，威脅勞動者在工作中的歸屬感這一心理需求。無論它增強人類能力還是取代勞動者，GenAI的整合都可能帶來負面影響：一方面它會削弱勞動者建立有意義的人際關(guān)系的機會，降低與同事之間的團結(jié)感；另一方面，還可能放大不同勞動者之間的差異，破壞凝聚力。同時，GenAI通過自動化原本需要人際協(xié)作的任務(wù)（如提供信息）或直接取代人類勞動者，減少了人際互動和團隊合作的機會，容易引發(fā)勞動者的社會孤立感。

此外，GenAI的使用還可能改變勞動者對工作的印象，侵蝕社會規(guī)范，甚至加劇對其他勞動者的物化（objectification）。當(dāng)勞動者將同事逐漸同化為他們所依賴的GenAI系統(tǒng)時，同事關(guān)系可能“非人化”。也就是說，勞動者開始以類似對待GenAI的方式看待同事，認為同事缺乏溫暖、同理心或能動性等人性特質(zhì)。這種“非人化”的認知，可能會導(dǎo)致對人類同事產(chǎn)生負面的態(tài)度和行為，惡化人際關(guān)系質(zhì)量，降低歸屬感，并減少幫助他人的意愿。如果勞動者認為GenAI的決策不公平，親社會動機也可能受到抑制。最后，人機協(xié)作中的沖突，會對團隊凝聚力和工作產(chǎn)生負面影響。

GenAI的應(yīng)用可能會加劇勞動者之間的分化，進一步削弱勞動者的歸屬感并引發(fā)心理威脅。首先，不同勞動者使用、使用和培訓(xùn)GenAI上的機會差異，可能會造成不平等，破壞團隊凝聚力。一些勞動者可能過度依賴GenAI或?qū)ζ漭敵鋈狈彶椋@會影響團隊績效。其次，勞動者之間對GenAI使用方式的不同認知也可能引發(fā)矛盾。例如，高技能、經(jīng)驗豐富的勞動者認為，低技能、年輕的勞動者使用GenAI的方式缺乏意義；而低技能、年輕的勞動者則認為，高技能的勞動者過于遵循慣例與既往經(jīng)驗。這些生產(chǎn)力和績效的差異，可能讓勞動者覺得GenAI會不公正地使某些崗位獲益，從而滋生怨恨或嫉妒，影響協(xié)作和團隊關(guān)系。

勞動者該如何應(yīng)對

人工智能帶來的心理威脅

面對GenAI對知識、任務(wù)和社會特征的影響以及由此產(chǎn)生的心理威脅，勞動者可采用一系列應(yīng)對策略，來緩解自我認知失調(diào)，維護職業(yè)身份和幸福感。然而，目前關(guān)于勞動者如何應(yīng)對工作中和GenAI相關(guān)的負面影響和威脅的研究很少，主要集中于個別案例或單一干預(yù)措施，如自我肯定。

心理學(xué)和消費者研究發(fā)現(xiàn)，與智力、權(quán)力感和歸屬感相關(guān)的自我認知失調(diào)，這會觸發(fā)勞動者采取行動以彌補這些差距。這些失調(diào)與勝任感、自主性和歸屬感這三種心理需求相關(guān)聯(lián)。研究總結(jié)了五種應(yīng)對策略：直接解決、象征性自我完成、解離、逃避主義和流動補償。這些策略為理解勞動者如何應(yīng)對GenAI引起的心理威脅提供了一個框架。

應(yīng)對策略

勝任感

自主性

歸屬感

直接應(yīng)對

Direct resolution

技能提升（即學(xué)習(xí)如何有效使用GenAI）或調(diào)整工作流程，以重新在工作任務(wù)中獲得勝任感和掌控感

通過GenAI調(diào)整工作流程/任務(wù)，以保持對工作過程的控制感，并保留（最終）決策權(quán)

與同事合作，共同學(xué)習(xí)、實施和改進生成式人工智產(chǎn)生的解決方案

象征性自我完成

Symbolic self-completion

強調(diào)人類專業(yè)知識和領(lǐng)域知識，這些知識可以補充GenAI的輸出，但無法被其復(fù)制或模仿

在GenAI相關(guān)任務(wù)中強調(diào)任務(wù)或責(zé)任的所有權(quán)，通過擔(dān)任領(lǐng)導(dǎo)或決策者來維持控制

強調(diào)人類驅(qū)動的成就和貢獻對團隊/組織的價值，以加強社

會認可和歸屬感

解離

Dissociation

避免依賴GenAI的任務(wù)，以免暴露技能差距，保護勝任感和掌控感

避免由GenAI自動化，不涉及人類決策的任務(wù)，以抵抗由GenAI強加的控制

相對于涉及GenAI的工作和溝通，更傾向于人與人之間的團隊合作和溝通

逃避主義

Escapism

與有挑戰(zhàn)的技能保持距離，通過減少努力或?qū)enAI相關(guān)任務(wù)和責(zé)任委托給他人來實現(xiàn)

避免讓員工感到失控的情況、任務(wù)或責(zé)任，通過長時間休息或要求重新分配來實現(xiàn)

與需要與GenAI顯著合作的環(huán)境隔離，更傾向于

獨立項目而非與涉及GenAI的團隊合作

流動補償

Fluid compensation

注意力轉(zhuǎn)向技能不受影響或具有獨特人類特征的任務(wù)和領(lǐng)域（例如，創(chuàng)造力、同理心）

注意力轉(zhuǎn)向決策和控制仍由人類主導(dǎo)的角色或任務(wù)（例如，戰(zhàn)略或咨詢?nèi)蝿?wù)）

注意力轉(zhuǎn)向需要人類互動和協(xié)作的任務(wù)或領(lǐng)域

（例如，面向客戶的角色）

• 當(dāng)人們在現(xiàn)實自我與理想自我之間，或當(dāng)前技能能力與所需技能能力之間出現(xiàn)差異時，可以通過利用技能建設(shè)工具（如培訓(xùn)項目或績效提升資源），來直接解決GenAI帶來的威脅。

• 在組織環(huán)境中，象征性自我完成現(xiàn)象較多見，例如，那些缺乏客觀成功指標(biāo)的專業(yè)人士更傾向于在線上交流中強調(diào)頭銜或資歷。

• 當(dāng)身份威脅由情境線索（如代表性不足）觸發(fā)時，勞動者可能會產(chǎn)生心理上的疏離感，減少對相關(guān)領(lǐng)域的認同或心理投入。

• 逃避主義通常發(fā)生在壓力持續(xù)存在且支持有限的工作環(huán)境，它們通常對勞動者產(chǎn)生負面影響。當(dāng)勞動者情緒耗竭時，逃避行為可能導(dǎo)致他們不再關(guān)心工作表現(xiàn)，或與客戶和同事疏遠。在極端情況下，勞動者可能完全脫離工作，在工作時間瀏覽社交媒體或從事其他與工作無關(guān)的活動。

• 流動補償可以通過強化自我認知中未受威脅的部分，來減輕身份威脅的影響。這種方法有助于恢復(fù)工作效率并減少威脅情境中的壓力。例如，營銷人員可能會轉(zhuǎn)移自身認同，從為具體的營銷素材創(chuàng)作，轉(zhuǎn)移到指導(dǎo)營銷活動策略上。

象征性自我完成，可能是對勞動者成本最低的策略，它僅需較少的努力和資源即可恢復(fù)勝任感、自主性和歸屬感。而直接解決和流動補償，通常需要勞動者投入更多的時間和個人資源，依賴組織支持（如培訓(xùn)或資源）才能完全有效。相比之下，解離和逃避主義可以幫助勞動者立即與威脅來源保持距離，但代價可能是降低工作參與度、錯失個人成長機會以及減弱與工作的聯(lián)系感。

理解并識別這些策略，對于管理勞動者的生產(chǎn)力、動機和士氣至關(guān)重要。通過分析這些策略的觸發(fā)因素、成本和收益，組織可以更好地設(shè)計干預(yù)措施，引導(dǎo)勞動者采取具有積極的補償性策略。

GenAI對勞動者的心理影響，并非簡單的非黑即白；勞動者的應(yīng)對策略亦然。有的威脅可能促使勞動者追求積極結(jié)果并采取行動解決威脅根源（如通過直接解決），有的則通過避免消極結(jié)果并調(diào)節(jié)威脅引發(fā)的情緒反應(yīng)（如通過逃避）。與能力相關(guān)的威脅使人們關(guān)注積極結(jié)果，而與個人控制喪失和社會排斥相關(guān)的威脅則使人們傾向于避免消極結(jié)果。

例如，在分析任務(wù)上被GenAI超越，可能使勞動者感到其能力受到質(zhì)疑，從而激勵他們參加分析課程以提升技能、重獲勝任感。但當(dāng)GenAI成為決策中心時，勞動者若感到被排除在戰(zhàn)略討論之外，他們則可能會選擇退縮、避免參與討論，并利用工作時間瀏覽無關(guān)內(nèi)容，以分散注意力、緩解壓力和應(yīng)對自我差異感。未來研究需要進一步確定，哪些變量（例如感知到的控制力、強度）可以預(yù)測勞動者在應(yīng)對心理威脅時選擇何種補償性策略。

未來工作的可能面貌

“人類歷史是一部進化與替代的故事”。許多技能和崗位將被GenAI所取代。但組織和勞動者像應(yīng)對以往技術(shù)創(chuàng)新一樣，通過適應(yīng)變化創(chuàng)造對新的技能和角色需求并加以發(fā)展。隨著GenAI開始重新定義工作及其心理意義，組織可以主動塑造其與勞動者的關(guān)系。

通過在GenAI的設(shè)計、開發(fā)和部署中融入心理學(xué)知識，組織可以賦能勞動者，緩解威脅，并提升工作場景中的個體和社會幸福感。專注于GenAI素養(yǎng)、技術(shù)和人際交往技能的培訓(xùn)和技能發(fā)展的培訓(xùn)項目，能夠增強勞動者的勝任感，使他們能夠與GenAI高效協(xié)作，并創(chuàng)造“人+GenAI”的協(xié)同效應(yīng)。

向勞動者解釋GenAI如何做出決策和生成輸出，可以提升人機協(xié)作的興趣和效能。當(dāng)勞動者能夠準(zhǔn)確評估自身能力時，與GenAI的互補性將達到最佳。通過技能評估和針對GenAI的個性化培訓(xùn)，組織可以為勞動制提供定制化學(xué)習(xí)路徑和反饋。

組織還可以通過允許勞動者參與GenAI整合和任務(wù)設(shè)計（即工作重塑）來增強自主性，并讓他們對工作產(chǎn)生歸屬感和控制感。GenAI與人類的協(xié)作可以通過增加社交機會和改善溝通，來加強工作中的相關(guān)性和社會聯(lián)系。

工作時人際關(guān)系中的支持性行為（如提供反饋、分享知識、展現(xiàn)同理心和真誠興趣、鼓勵協(xié)作），有助于滿足勞動者的三種心理需求，從而提升幸福感和工作效率。具有良好的人際溝通能力、同理心和情商的管理者，以及協(xié)作性組織文化（與更權(quán)威性的組織文化相比），會讓GenAI成為勞動者的伙伴而非“算法囚籠”，從而賦能勞動者，并緩和GenAI帶來的心理風(fēng)險。

尚未解決的問題：

• GenAI對不同職業(yè)、任務(wù)、角色和行業(yè)的影響有何差異？

• 未來的通用技能和GenAI專項技能將呈現(xiàn)何種形態(tài)？勞動者應(yīng)如何獲取并發(fā)展這些技能？

• GenAI的采用會提升還是降低勞動者知識與技能水平？

• 勞動者在面對不同心理威脅時，是否會采取不同的應(yīng)對策略？

• 當(dāng)GenAI發(fā)展為類人同事時，勞動者將如何與之互動和協(xié)作？

• 組織如何有效緩解心理威脅，同時最大化GenAI帶來的益處？

• 組織如何在GenAI驅(qū)動的人類能力增強與崗位替代之間取得平衡？

• 哪些因素導(dǎo)致勞動者對職場中GenAI的抗拒或接受？

• 組織應(yīng)如何應(yīng)對并減少勞動者對GenAI使用的抵觸情緒？

• GenAI在職場長期整合后，將對勞動者、工作性質(zhì)及組織產(chǎn)生哪些長遠影響？

結(jié)論

GenAI正在重塑工作的執(zhí)行方式和工作體驗。除了自動化常規(guī)任務(wù)外，GenAI還執(zhí)行了以往被認為專屬于人類的認知、創(chuàng)造和人際交往功能。GenAI的能力重新定義了工作角色和所需技能組合，挑戰(zhàn)了勞動者的專業(yè)知識、自主權(quán)和社交歸屬感。GenAI提高了勞動者的生產(chǎn)力、創(chuàng)造力和協(xié)作能力，同時引發(fā)了心理威脅，這些威脅削弱了他們對于勝任感、自主性和歸屬感的基本心理需求。

面對這些威脅，勞動者常采取五種補償策略：直接解決、象征性自我完成、解離、逃避主義和流動補償。每種策略對勞動者的動機、工作效率和長期發(fā)展都有不同的影響。理解和積極應(yīng)對這些心理風(fēng)險和反應(yīng)，對于創(chuàng)建能夠充分發(fā)揮GenAI潛力的，有道德的工作場景至關(guān)重要。

科學(xué)家、組織和政策制定者需要協(xié)同合作，共同識別、設(shè)計和實施能滿足勞動者心理需求、讓勞動者更加適應(yīng)的系統(tǒng)與結(jié)構(gòu)，從而引導(dǎo)GenAI成為有意義且充實的工作的補充而非威脅。

譯者后記

內(nèi)卷or躺平，是等待AGI出現(xiàn)，還是在當(dāng)下和GenAI合作獲得更高的生產(chǎn)力？該綜述列出了現(xiàn)有關(guān)于GenAI對勞動者心理健康的影響，提出了有待回答的問題。文中給出的幾種應(yīng)對策略，筆者覺得有些覺得純屬白左特色，比如逃避主義，有些則屬于鴕鳥政策，比如解離。

之所以推薦這篇綜述的翻譯，是為了讓國內(nèi)學(xué)術(shù)界，企業(yè)界熟悉相關(guān)話題，并促成更多該類型的研究。無論是管理學(xué)為了提升員工工作效率，降低離職率，還是心理學(xué)界考察工作相關(guān)的精神疾病，工作滿意度等，都離不開文中列出的勝任感，自主性和歸屬感。這三個關(guān)鍵變量的指出，讓這類研究的設(shè)計，能夠基于上述三個變量構(gòu)建因果圖，從而更加有的放矢。

除了對學(xué)術(shù)界的啟發(fā)，希望該文能為企業(yè)管理者，人力資源相關(guān)從業(yè)人員提出警示，GenAI帶來的不僅僅是生產(chǎn)效率的可能提升（盡管有研究指出這只對經(jīng)驗豐富的勞動者適用），也可能會給勞動者帶來心理困擾，從而影響勞動者的工作積極性和績效，而學(xué)術(shù)界也已給出了幾種可能的解決之法。

Hermann,E.,Puntoni,S.,& Morewedge,C. K. (2025). GenAI and the psychology of work. *Trends in Cognitive Sciences,29*(9),802-813.

https://doi.org/10.1016/j.tics.2025.04.009

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