AI协作时代：员工工作繁荣感的双重影响与未来展望

在亚马逊物流仓库，AI算法如同无形的“游戏导演”，为拣货员规划最优路径，任务进度以数值和提示呈现，让高强度工作有了闯关般体验。但背后是精准的效率监测机制，AI会秒级记录“任务完成间隔时间”，任何延迟、转身或停顿都可能被判定为“非增值动作”，生成效率分析报告。员工在提升运营节奏的同时，也置身于透明却无处遁形的数字效能藩篱中。

2025年阿里云栖大会发布的“智能联络中心2.0及Chat AI助理”系统，能通过自然语言处理与大数据能力生成对话流程画布，完成多语言文案撰写与消息编排，交由客服审核后回复客户。同时，该系统内置流程数据诊断功能，持续分析客服交互，识别响应瓶颈与流程断点并生成优化建议。在赋能员工、提升运营敏捷性的同时，也将员工操作细节置于算法审视之下，成为工作效能的隐性评估者。

类似案例还有很多，人工智能正以前所未有的速度和广度重塑商业环境，越来越多企业引入AI技术。围绕AI使用效果的讨论常两极分化：一方面认为AI带来生产力提升、成本削减和效率优化；另一方面担忧岗位替代和算法监控。但AI技术如何深刻影响使用者的协作体验和工作心理状态，相关探讨并不多见。

组织行为学中，“工作繁荣感”描述员工工作心理状态，指同时体验认知维度的“学习感”和情感维度的“活力感”。学习感是持续获取知识技能、提升专业能力的认知体验；活力感是对工作充满热情、能量和动力的情感体验。工作繁荣感是衡量员工内在心理状态的重要指标，也是驱动组织发展的关键动力，与更高绩效、创新行为和更低职业倦怠密切相关。

当AI增强员工活力感和学习感时，人机协作能为企业带来良好收益；反之，若AI削弱工作繁荣感，员工和AI系统的潜力都会受影响。企业目标不应仅构建高效AI自动化系统，而应打造可持续、自适应且富有创新能力的人-AI系统生态。在人机协同新时代，激发员工繁荣感已不再是人力资源部门的“软指标”，而是企业未来竞争脱颖而出的核心战略要素。

#1

人机协同的双重效应

以深度学习和大模型为代表的人工智能技术发展，推动人机关系从“交互”迈向深度“协同”。传统人机交互围绕规则驱动的自动化系统，系统多以被动“工具”形态存在，交互模式预设性、静态性且低适应性，核心是任务分配与控制权问题。AI驱动的人机“协同”更强调人类与智能系统通过双向互动与共同学习，整合各自优势达成共享目标，核心特征包括：

角色重构与职能互补：AI从被动工具转变为“主动伙伴”，承担实时数据分析、情绪识别、知识检索等任务，人类专注于需要共情能力和复杂决策的任务。职能再分配释放人类认知资源，使其投身更高价值工作。

自适应与双向学习：区别于传统自动化系统，AI能通过强化学习利用交互数据持续优化自身行为，人类也可从AI反馈与建议中扩展知识边界，形成双向增强的学习循环。

基于人-AI协同价值，AI辅助系统快速发展普及。如亚马逊物流AI算法和阿里Chat AI助手，目标并非完全取代人类，而是作为“数字同事”增强人类能力，帮助更好完成任务。AI通过海量数据处理、模式识别和即时信息检索等优势，与人类常识推理、创造性思维和共情能力结合，形成高效互补关系。但AI辅助系统如何影响使用者工作体验与心理状态，尚无一致结论。

一方面，当员工感知AI有效接管烦琐重复性任务、降低精力消耗，并提供实时反馈与知识支持时，会形成AI技术增强感。这种感知使员工认为AI是工作有力助手，帮助更高效投入核心任务，提升活力感，同时在持续人机协作中促进技能提升与学习体验。

另一方面，AI系统为实现优化与质量控制，往往内嵌细颗粒度数据收集与电子监控机制。这类监控易使员工产生AI技术侵入感，引发对自主性丧失的担忧，持续算法监控不断消耗员工认知与情感资源，直接削弱活力感，抑制探索与学习的内在动机。

基于自我决定理论，以员工工作繁荣感作为AI使用者工作心理状态的核心测量，探讨AI客服辅助系统与员工协同过程中的双重效应（AI技术增强感和技术侵入感）对员工内在心理与工作动机的影响。自我决定理论由爱德华·德西和理查德·瑞安于20世纪80年代初提出，2000年左右完善，指出人类有三种与生俱来的基本心理需求：自主性需求、胜任感需求和关系需求，这些需求的满足是激发内在动机、促进心理健康和实现最佳功能的必要条件。

#2

AI辅助场景下的技术增强感与技术侵入感

以客服场景为例，客服与客户互动时，AI辅助系统能从知识库提取整合客户历史交流信息，提供同类问题解决方案或标准流程，补充交互所需背景信息。同时，AI能自动回复简单查询，完成信息录入等重复性流程任务，将员工从重复问答中解脱，使其聚焦复杂客户问题与关系维护。此外，AI能通过分析交互过程中的语言、表情等多模态信息，实时识别客户情绪状态，分析潜在需求，帮助员工更准确捕捉客户意图，引导更好完成客户服务。因此客服中心成为AI技术应用的“先行区和密集区”，客服岗位员工需与AI紧密协作完成日常工作，是人-AI协同频度与深度最高的职能之一。

我们将员工主观上感知到AI技术为工作带来积极、赋能与支持性作用的心理体验定义为AI技术增强感。这种感知使员工将AI视为提升能力、效率与体验的有力助手，而非替代者，从而增强工作效能感、自主性与职业发展前景。

基于自我决定理论，AI技术增强感主要通过满足员工三大基本心理需求促进工作繁荣感。首先，自主性方面，AI接管重复性任务（如信息查询与标准化应答），使员工能更自主安排核心工作，将注意力与精力投入更复杂、有挑战性的业务，感受到对工作节奏与内容的控制感，满足自主性需求，进而提升工作活力与投入感。

其次，胜任感方面，AI通过实时分析用户提问与知识库信息，为员工提供精准回复建议、客户情绪识别与意图判断，帮助更高效、自信地解决问题。这种支持提升了员工应对复杂情境的能力，强化了对自身专业成长的认知，减少因能力不足带来的心理耗竭，从而增强学习感和工作繁荣感。

最后，关系需求方面，AI辅助提升了员工工作信心与完成质量，使其更愿意主动与同事分享成功经验、协作策略与使用技巧。这促进了团队内部交流与知识流动，增强了员工归属感和人际连接，在满足社会性需求的同时，为工作繁荣感提供情感与支持基础。

不过，AI客服辅助系统在支持客服工作的同时，也潜在侵入员工工作与个人空间，例如全面记录客服对话过程、键盘与鼠标操作，并实时分析对话情绪、关键词匹配与脚本遵循度等细节。我们将员工对AI技术在监控、数据收集及隐私侵犯等方面的主观担忧定义为AI技术侵入感，它是技术压力在AI时代的新型表现形态。根据自我决定理论，AI技术侵入感会通过侵蚀员工基本心理需求，对工作繁荣感产生显著负面影响。

自主性方面，系统实施的细粒度行为监控（如对话术、语调、停顿等实时分析）使员工感到自身行为被持续追踪与评判。这种被控制感促使员工采取风险规避行为，削弱主观决策权与心理自由，进而抑制活力感与内在动机。

胜任感方面，AI对工作流程的深度介入可能引发员工技能贬值焦虑。过度依赖AI辅助会使其感到自身能力被系统替代而非增强，不仅阻碍专业知识与沟通技能发展，也导致对自身解决问题能力的信心下降，从而损害学习感与成长体验。

关系需求方面，人机交互增强在一定程度上替代了人与人之间的实际协作与沟通，可能导致员工感到孤独和情感疏离。同事间自然的知识分享与情感支持机会减少，团队归属感受到侵蚀，进一步影响员工情感状态和关系满足感，对工作繁荣感构成消极影响。

综合来看，增强感路径下，AI辅助系统为员工提供工具和信息支持，使其更自由安排工作，完成更高难度任务，并通过良好人机氛围满足情感需要，满足自主性、胜任感和归属感需求，进而提升工作繁荣感。而侵入感路径下，AI辅助系统可能削减员工对工作的控制权，引发技能退化担忧，减少组织中的人际连接，干扰需求满足过程。在这种压力下，员工难以体验工作中的活力和学习感，工作繁荣感随之下降。表1总结了这两类技术感知对工作繁荣感的影响机制及基于自我决定理论的解释。

表1 理论假设框架

#3

“共生伙伴”关系

为进一步了解AI客服辅助系统对员工工作繁荣感的双重影响中，AI技术增强感和侵入感哪条路径占据主导，以及工作繁荣感如何影响员工工作主动性与适应性，我们招募多个行业客服员工进行问卷调研。为避免同源偏差，研究采用多时点多来源样本数据收集方法，分三次进行，最终回收有效问卷197份。

问卷分析结果表明，客服场景中AI辅助系统对员工工作繁荣感的确呈现双重效应。一方面，控制员工年龄、性别、学历变量后，AI技术增强感可显著提高工作繁荣感；另一方面，AI技术侵入感会降低员工活力感和学习感，从而降低工作繁荣感。进一步比较两者系数，发现AI技术增强感对工作繁荣感的正面效应（0.214）明显大于技术侵入感的负面效应（-0.076），即客服场景中应用AI辅助系统的积极作用仍强于消极作用。

研究结果表明，AI辅助系统在客服场景的应用是双刃剑。企业管理者应正视其潜在积极与消极效应，通过以人为本的管理策略，引导员工在增强式体验中满足自主、胜任与关系需求，避免因感知技术侵入产生消极影响。只有这样，组织才能真正将AI优势转化为员工个人活力和成长的机会，实现技术进步与员工福祉的双赢。同时，研究发现为企业设计“赋能型”AI辅助系统提供了重要指南和参考。AI辅助系统的价值不仅是“降本增效”，更应成为“激活员工价值”的载体，这意味着企业需通过优化AI系统设计和功能提升增强感、减少侵入感、以工作繁荣感为核心重构技术管理文化，最终实现“人机协同”从“技术工具”到“共生伙伴”的升级。

#4

人机协同的未来

展望未来，人机协同将超越当前“人类主导、AI辅助”模式，迈向更具深度与自主性的“共生伙伴”关系。随着生成式AI、具身智能及大规模个性化交互技术的成熟，AI将不再仅是响应指令的工具，而是能主动洞察需求、提出解决方案，甚至在复杂情境中与人类辩论与共创的“同事”。这一趋势下，组织管理的核心挑战将从“如何用好一个工具”转变为“如何管理与一个不断进化、具有一定自主性的数字伙伴的关系”。这意味着企业需提前构建“人机互信”与“人机沟通”机制。例如，开发可解释AI系统，使AI决策逻辑对员工透明，让员工理解AI收集细颗粒度数据的原因，减少感知的技术侵入感；同时，培养员工的“AI素养”，使其不仅能操作AI，更能理解AI运作逻辑与边界，具备校准、质疑与引导AI行为的能力，让员工更理性看待AI带来的增强感和侵入感，在深度协作中增强主动性和适应性，保持独有的批判性思维、价值判断和伦理决策能力。

长远来看，组织竞争力将取决于激发人类潜能的程度，而工作繁荣感恰恰是驱动员工主动性与适应性的核心引擎。因此，企业AI技术应用需从“效率管控”转向构建以“人的繁荣”为中心的“活力型生态系统”，不仅关注AI技术能力提升，还需通过重构管理文化和技术实现体系，系统性提升协作员工的活力感和学习感，使每一位员工都成为与AI共舞、持续进化的活力源，共同驾驭未来的不确定性。MI·专题

本文来自微信公众号“复旦商业知识”（ID：BKfudan），作者：缪青 卢向华 陈紫荧 刘圣明，编辑：谭相宜，36氪经授权发布。

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