本文來(lái)自微信公眾號(hào)： 自然系列 ，作者：Nature?Portfolio

在工作中，你是否已經(jīng)習(xí)慣讓人工智能（AI）幫你起草郵件、潤(rùn)色文案、整理思路，甚至提出創(chuàng)意方案？生成式AI的確讓許多任務(wù)變得更快、更輕松，也常常讓產(chǎn)出看起來(lái)更完整、更專業(yè)。但一個(gè)值得追問(wèn)的問(wèn)題是：當(dāng)我們?cè)絹?lái)越頻繁地與AI協(xié)作時(shí)，人的工作體驗(yàn)會(huì)發(fā)生什么變化？如果先與AI協(xié)作，再切換回獨(dú)立完成任務(wù)，我們是否仍然保持同樣的興趣、投入和動(dòng)力？

2025年4月發(fā)表于《科學(xué)報(bào)告》（Scientific Reports）的一項(xiàng)研究系統(tǒng)考察了這一問(wèn)題。研究發(fā)現(xiàn)，與ChatGPT協(xié)作能夠提升人們?cè)诋?dāng)前任務(wù)中的表現(xiàn)；但與此同時(shí)，當(dāng)人們從AI協(xié)作切換回獨(dú)立工作時(shí)，也可能經(jīng)歷內(nèi)在動(dòng)機(jī)下降和無(wú)聊感上升。這項(xiàng)研究自發(fā)表以來(lái)已獲得廣泛關(guān)注，被包括《哈佛商業(yè)評(píng)論》、《財(cái)富》雜志在內(nèi)的60余家國(guó)內(nèi)外媒體報(bào)道。

AI確實(shí)能提升當(dāng)前任務(wù)表現(xiàn)

這項(xiàng)研究由劉玉坤等學(xué)者開(kāi)展，共包括四項(xiàng)預(yù)注冊(cè)在線實(shí)驗(yàn)，參與者總數(shù)為3562人。研究者通過(guò)隨機(jī)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，讓參與者在不同工作模式下完成一系列模擬職場(chǎng)中的開(kāi)放式任務(wù)，例如撰寫(xiě)社交媒體推廣文案、撰寫(xiě)績(jī)效評(píng)價(jià)、撰寫(xiě)歡迎郵件、提出產(chǎn)品改進(jìn)創(chuàng)意等。

在研究1至研究3中，參與者主要被分配到兩種條件之一：一組先與ChatGPT協(xié)作完成第一個(gè)任務(wù)，隨后獨(dú)立完成第二個(gè)任務(wù)；另一組則在兩個(gè)任務(wù)中都獨(dú)立完成。研究者在每個(gè)任務(wù)之后測(cè)量參與者的控制感、內(nèi)在動(dòng)機(jī)和無(wú)聊感，并評(píng)估他們的任務(wù)表現(xiàn)。

圖1：實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)概覽。Collab-Solo組先與ChatGPT協(xié)作后獨(dú)立完成任務(wù)；Solo-Solo組全程獨(dú)立完成兩項(xiàng)任務(wù)。圖源：Wu et al.,Scientific Reports,2025

結(jié)果顯示，在當(dāng)前協(xié)作任務(wù)中，ChatGPT的幫助確實(shí)能夠提升產(chǎn)出質(zhì)量。以研究1中撰寫(xiě)Facebook推廣帖的任務(wù)為例，與ChatGPT協(xié)作的參與者所產(chǎn)出的文本，在吸引力和總體質(zhì)量上顯著高于獨(dú)立完成組；在信息性這一指標(biāo)上，兩組差異呈同方向變化，但未達(dá)到統(tǒng)計(jì)顯著。

圖2：與ChatGPT協(xié)作（橙色）產(chǎn)出的內(nèi)容在關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)上顯著優(yōu)于獨(dú)立完成組（綠色）。圖源：Wuet al.,Scientific Reports,2025

這一發(fā)現(xiàn)與很多人對(duì)生成式AI的日常體驗(yàn)一致：AI能夠幫助人更快生成初稿、提供更多表達(dá)方式，也能讓文本在形式上更完整。但研究進(jìn)一步指出，這種表現(xiàn)提升主要體現(xiàn)在當(dāng)前的協(xié)作任務(wù)中，并不一定會(huì)穩(wěn)定遷移到隨后由人獨(dú)立完成的任務(wù)。也就是說(shuō)，AI可以幫助我們把眼前的一項(xiàng)任務(wù)做得更好，但這并不自動(dòng)意味著人會(huì)在隨后的工作中更有動(dòng)力、更有興趣，或者更能獨(dú)立完成類似任務(wù)。

離開(kāi)AI后，人可能更沒(méi)動(dòng)力、更無(wú)聊

更值得關(guān)注的是心理體驗(yàn)的變化。當(dāng)參與者從與ChatGPT協(xié)作切換回獨(dú)立任務(wù)時(shí)，他們的內(nèi)在動(dòng)機(jī)顯著下降，無(wú)聊感顯著上升。也就是說(shuō)，在經(jīng)歷過(guò)AI協(xié)作之后，后續(xù)獨(dú)立任務(wù)可能顯得更乏味、更缺少吸引力，人們也更難從任務(wù)本身獲得興趣和滿足感。

有意思的是，控制感的變化并不是簡(jiǎn)單下降。研究發(fā)現(xiàn)，從AI協(xié)作切換回獨(dú)立工作后，參與者的控制感反而有所上升。這可能是因?yàn)樵谂cAI協(xié)作時(shí)，人們部分讓渡了任務(wù)過(guò)程中的主導(dǎo)權(quán)；而重新獨(dú)立工作時(shí)，個(gè)體重新感到“這件事由我來(lái)決定、由我來(lái)完成”。

因此，這項(xiàng)研究揭示的心理代價(jià)并不是“AI讓人失去控制”這么簡(jiǎn)單，而是一個(gè)更微妙的過(guò)程：AI協(xié)作可能讓當(dāng)前任務(wù)變得更順暢，但當(dāng)人回到獨(dú)立工作時(shí)，任務(wù)本身可能變得沒(méi)那么有趣，投入感和內(nèi)在動(dòng)力也隨之下降。

圖3：兩組參與者在控制感、內(nèi)在動(dòng)機(jī)和無(wú)聊感上的變化對(duì)比。Collab-Solo組從AI協(xié)作切換到獨(dú)立任務(wù)后，控制感上升，但內(nèi)在動(dòng)機(jī)下降、無(wú)聊感上升。圖源：Wuet al.,Scientific Reports,2025

順序很重要：人機(jī)協(xié)作不是簡(jiǎn)單的“越多越好”

為了進(jìn)一步理解任務(wù)轉(zhuǎn)換的影響，研究4增加了另外兩種條件：全程與ChatGPT協(xié)作，以及先獨(dú)立完成任務(wù)、再與ChatGPT協(xié)作。這樣一來(lái)，研究者可以比較四種不同工作模式：先協(xié)作后獨(dú)立、全程獨(dú)立、先獨(dú)立后協(xié)作、全程協(xié)作。

結(jié)果進(jìn)一步表明，任務(wù)順序和任務(wù)分配非常重要。從協(xié)作切換到獨(dú)立工作時(shí)，人的控制感可能得到恢復(fù)；而從獨(dú)立工作切換到AI協(xié)作時(shí)，控制感則可能下降。與此同時(shí)，內(nèi)在動(dòng)機(jī)下降和無(wú)聊感上升提示我們：當(dāng)工作被切分為“AI完成一部分、人完成另一部分”時(shí)，人的心理體驗(yàn)會(huì)受到工作流程設(shè)計(jì)的影響。

圖4：四種實(shí)驗(yàn)條件下，參與者從任務(wù)1到任務(wù)2的心理體驗(yàn)變化軌跡。圖源：Wuet al.,Scientific Reports,2025

我們?cè)撊绾闻cAI共處？關(guān)鍵在于工作設(shè)計(jì)

這項(xiàng)研究并不是在否定生成式AI的價(jià)值。相反，它清楚地表明，AI可以在許多任務(wù)中提升人的即時(shí)表現(xiàn)。問(wèn)題在于，如果AI過(guò)度接管了原本具有挑戰(zhàn)性、創(chuàng)造性和意義感的工作環(huán)節(jié)，人可能會(huì)逐漸失去從任務(wù)本身獲得樂(lè)趣和成就感的機(jī)會(huì)。

因此，未來(lái)的人機(jī)協(xié)作不應(yīng)只追求“更快完成任務(wù)”，也不應(yīng)簡(jiǎn)單理解為“把越多工作交給AI越好”。更重要的是重新設(shè)計(jì)人與AI的任務(wù)邊界：讓AI承擔(dān)重復(fù)性、準(zhǔn)備性和支持性任務(wù)，例如資料整理、初稿生成、語(yǔ)言潤(rùn)色和備選方案擴(kuò)展；同時(shí)在人需要進(jìn)行問(wèn)題定義、目標(biāo)設(shè)定、專業(yè)判斷、價(jià)值取舍、創(chuàng)造性表達(dá)和責(zé)任承擔(dān)的環(huán)節(jié)，保留人的主導(dǎo)權(quán)。

對(duì)組織而言，引入AI不只是部署工具，更是重新設(shè)計(jì)工作流程。工作流程中需要保留適度的“認(rèn)知摩擦”，讓人在使用AI前先形成初步判斷，在接受AI輸出前進(jìn)行比較、反思和復(fù)核。對(duì)個(gè)體而言，與AI協(xié)作也不應(yīng)只是“讓AI替我做完”，而應(yīng)把AI視為提供反饋、啟發(fā)和備選方案的協(xié)作者，同時(shí)主動(dòng)保留自己的判斷、選擇和創(chuàng)造過(guò)程。未來(lái)的人機(jī)協(xié)作，不只是技術(shù)問(wèn)題，也是工作設(shè)計(jì)問(wèn)題。真正理想的AI工作場(chǎng)景，或許不是讓人從任務(wù)中退出，而是幫助人更好地參與那些最需要人的判斷、創(chuàng)造和意義感的部分。

研究團(tuán)隊(duì)的后續(xù)研究進(jìn)展：AI改變的不只是效率，也改變了工作意義的來(lái)源

如果說(shuō)本文的四項(xiàng)實(shí)驗(yàn)揭示了人機(jī)協(xié)作中的一個(gè)重要現(xiàn)象：AI能提升當(dāng)前任務(wù)表現(xiàn)，卻可能削弱人隨后獨(dú)立工作時(shí)的內(nèi)在動(dòng)機(jī)和興趣；那么，一個(gè)更深層的問(wèn)題也隨之浮現(xiàn)：為什么“做得更好”并不必然帶來(lái)“更想做”？

圍繞這一問(wèn)題，本文作者團(tuán)隊(duì)中的劉玉坤和謝小云教授也在后續(xù)研究中繼續(xù)推進(jìn)相關(guān)思考。在近期發(fā)表于Human Resource Management Journal的一篇綜述文章中，劉玉坤、謝小云及其合作者將視角拓展到“數(shù)字時(shí)代的工作意義”。這篇綜述指出，數(shù)字技術(shù)對(duì)工作的影響不只是提高效率或替代任務(wù)，也會(huì)重塑工作本身的特征，例如人的自主性、技能使用機(jī)會(huì)、反饋方式，以及人與同事、組織和社會(huì)價(jià)值之間的連接。

從這一視角回看本研究關(guān)于ChatGPT協(xié)作的發(fā)現(xiàn)，內(nèi)在動(dòng)機(jī)下降和無(wú)聊感上升就不只是一個(gè)“使用AI后不想獨(dú)立工作”的現(xiàn)象，而可以被理解為數(shù)字技術(shù)改變工作意義來(lái)源的一個(gè)具體表現(xiàn)。許多知識(shí)工作之所以讓人投入，并不只是因?yàn)樽詈螽a(chǎn)出了一個(gè)文本、方案或創(chuàng)意，而是因?yàn)槿嗽谄渲薪?jīng)歷了理解問(wèn)題、形成判斷、嘗試表達(dá)和不斷修正的過(guò)程。正是在這些過(guò)程中，人感到自己在使用能力、解決問(wèn)題、創(chuàng)造價(jià)值，也因此獲得成長(zhǎng)感和意義感。

因此，未來(lái)的人機(jī)協(xié)作需要一種更加“意義敏感”的工作設(shè)計(jì)。組織不能只問(wèn)“哪些任務(wù)可以交給AI”，還要問(wèn)“哪些任務(wù)環(huán)節(jié)承載著人的成長(zhǎng)、判斷和意義感”。真正可持續(xù)的人機(jī)協(xié)作，不是讓AI盡可能多地替人完成任務(wù)，而是讓AI承擔(dān)低價(jià)值、重復(fù)性和準(zhǔn)備性的負(fù)擔(dān)，同時(shí)保留人的問(wèn)題定義、專業(yè)判斷、創(chuàng)造性取舍和責(zé)任承擔(dān)。只有當(dāng)技術(shù)增強(qiáng)了人的能力，同時(shí)也保留了人的主體性和意義體驗(yàn)，AI才能真正成為未來(lái)工作的助推器。