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與ChatGPT合作更高效,但為何也可能讓人更沒動力?《科學(xué)報(bào)告》研究揭示人機(jī)協(xié)作的雙刃劍效應(yīng)
2026-07-14 13:22

與ChatGPT合作更高效,但為何也可能讓人更沒動力?《科學(xué)報(bào)告》研究揭示人機(jī)協(xié)作的雙刃劍效應(yīng)

本文來自微信公眾號: 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)出看起來更完整、更專業(yè)。但一個(gè)值得追問的問題是:當(dāng)我們越來越頻繁地與AI協(xié)作時(shí),人的工作體驗(yàn)會發(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)考察了這一問題。研究發(fā)現(xiàn),與ChatGPT協(xié)作能夠提升人們在當(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)在動機(jī)下降和無聊感上升。這項(xiàng)研究自發(fā)表以來已獲得廣泛關(guān)注,被包括《哈佛商業(yè)評論》、《財(cái)富》雜志在內(nèi)的60余家國內(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)者開展,共包括四項(xiàng)預(yù)注冊在線實(shí)驗(yàn),參與者總數(shù)為3562人。研究者通過隨機(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中的開放式任務(wù),例如撰寫社交媒體推廣文案、撰寫績效評價(jià)、撰寫歡迎郵件、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)之后測量參與者的控制感、內(nèi)在動機(jī)和無聊感,并評估他們的任務(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,并不一定會穩(wěn)定遷移到隨后由人獨(dú)立完成的任務(wù)。也就是說,AI可以幫助我們把眼前的一項(xiàng)任務(wù)做得更好,但這并不自動意味著人會在隨后的工作中更有動力、更有興趣,或者更能獨(dú)立完成類似任務(wù)。


離開AI后,人可能更沒動力、更無聊


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)在動機(jī)顯著下降,無聊感顯著上升。也就是說,在經(jīng)歷過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“這件事由我來決定、由我來完成”。


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”這么簡單,而是一個(gè)更微妙的過程: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)本身可能變得沒那么有趣,投入感和內(nèi)在動力也隨之下降。


圖3:兩組參與者在控制感、內(nèi)在動機(jī)和無聊感上的變化對比。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)在動機(jī)下降、無聊感上升。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,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)在動機(jī)下降和無聊感上升提示我們: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


我們該如何與AI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)。問題在于,如果AI過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),人可能會逐漸失去從任務(wù)本身獲得樂趣和成就感的機(jī)會。


因此,未來的人機(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、語言潤色和備選方案擴(kuò)展;同時(shí)在人需要進(jìn)行問題定義、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)主動保留自己的判斷、選擇和創(chuàng)造過程。未來的人機(jī)協(xié)作,不只是技術(shù)問題,也是工作設(shè)計(jì)問題。真正理想的AI工作場景,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源


如果說本文的四項(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)在動機(jī)和興趣;那么,一個(gè)更深層的問題也隨之浮現(xiàn):為什么“做得更好”并不必然帶來“更想做”?


圍繞這一問題,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)對工作的影響不只是提高效率或替代任務(wù),也會重塑工作本身的特征,例如人的自主性、技能使用機(jī)會、反饋方式,以及人與同事、組織和社會價(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)在動機(jī)下降和無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)改變工作意義來源的一個(gè)具體表現(xiàn)。許多知識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)歷了理解問題、形成判斷、嘗試表達(dá)和不斷修正的過程。正是在這些過程中,人感到自己在使用能力、解決問題、創(chuàng)造價(jià)值,也因此獲得成長感和意義感。


因此,未來的人機(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“哪些任務(wù)可以交給AI”,還要問“哪些任務(wù)環(huán)節(jié)承載著人的成長、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才能真正成為未來工作的助推器。

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