生成式AI變革，正在重新定義人與機器的邊界。組織需要的不僅是技術部署，更是心理層面的深度適配。

當生成式AI接手那些曾被認為只能由人類完成的任務時，員工開始以不同的方式審視自身角色及其在組織中的價值。這究竟是好事還是壞事？

為了探究這一問題，我們整合了關于工作動力、績效和幸福感的心理學理論，以及關于生成式AI如何影響知識、任務、員工生產力的社會屬性及工作本身的跨學科研究。我們發現，生成式AI對工作的影響，很大程度上取決于員工是否認為它滿足或抑制了三種核心心理需求：勝任力（感覺自己有效率、有能力）、自主性（能夠掌控自己的行為），以及聯結感（擁有有意義的人際關系）。當這些需求得到滿足時，員工會將生成式AI視為有益的工具與助手。但當需求未被滿足時，員工就會有被威脅的感覺，有時甚至感到生計受到威脅，因此他們拒絕使用生成式AI。

如今，許多員工都處于第二種情況。IT（信息技術）基礎架構服務商勤達睿（Kyndryl）公司2025年的一項橫跨8國25個行業的調查顯示，45%的CEO認為，大多數員工對在職場中使用生成式AI持抵觸或公開反對態度。問題的關鍵在于，多數企業缺乏關于生成式AI的變革管理策略，也未能提供正式培訓來幫助員工使用技術。鑒于這些問題，高層領導、中層管理人員與基層員工之間出現分歧也就不足為奇：波士頓咨詢公司（BCG）2025年的一項調查發現，85%的高層領導和78%的中層管理人員經常使用生成式AI，而只有51%的基層員工這樣做。

為了幫助領導者正確處理員工的抵觸情緒，我們構建了一套將生成式AI融入工作流程的框架。在本文中，我們將闡述生成式AI如何滿足或威脅三種基本心理需求。然后，我們將介紹框架并說明如何利用它來提高員工對生成式AI的接受度、使用意愿和參與度。

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心理層面的影響

研究表明，在快速變化的工作環境中，滿足員工對勝任力、自主性和聯結感這三種需求的領導者，能夠提升團隊的適應力、學習能力和整體福祉。醫生和編劇這兩類職業群體對生成式AI的反應備受關注，他們的經歷也印證了這一觀點。讓我們來看看他們對AI整合舉措的不同反應。

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勝任力。

生成式AI使得各類員工都能提升自身能力。它既能幫助缺乏技術專長的從業者完成高技能任務，又能助力專業人才拓展能力邊界。正如馬克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）所說，生成式AI讓積極進取的員工“能夠完成比以往任何時候都多的工作”。本文作者之一斯特凡諾主導的一項研究（沃頓商學院和營銷咨詢公司GBK Collective面向美國大型企業高層決策者的年度大規模調查）顯示，大多數領導者都對這種趨勢表示認同：89%的受訪者表示，生成式AI能夠提升員工的技能。

根據美國醫學會（American Medical Association）最新的AI態度報告，醫學專業人士的主流觀點是：他們樂觀地認為AI將改善患者護理水平。知名醫學專家埃里克·托波爾（Eric Topol）在2024年的一次演講中表示：“多模態AI將幫助我們創建人體的高分辨率視圖，提供貫穿患者整個生命周期的個性化醫療服務。”種種跡象表明，生成式AI確實能提升醫學專業人士的能力：它可輔助并優化診斷流程，改善與患者互動的過程，并增強醫療預測能力。

然而，由于生成式AI可以將許多常規任務自動化并輔助完成復雜任務，因此在工作中融入AI應用可能會被視為對員工能力的威脅。這種情況通常發生在生成式AI重新定義員工所需技能，或是即將完全取代員工的時候。人們普遍對此感到擔憂。在沃頓商學院和GBK公司對高層決策者的調查中，71%的受訪者表示，他們認為生成式AI會導致員工技能退化，至少在某些任務上取代員工。即使是一些技能嫻熟的員工也擔心生成式AI會削弱他們的能力。例如，在編劇和其他創意產業中，專業能力往往通過長期經驗積累形成。如果生成式AI取代了從事入門級工作的員工，那么年青一代又如何積累專業能力或行業口碑？電視編劇兼執行制片人丹尼·托利（Danny Tolli）表示：“公司絕不會把節目制作的機會交給一個履歷上沒有任何作品的編劇。”

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自主性。

生成式AI可通過自動化處理重復、常規及枯燥乏味的任務來增強員工的自主性，從而減輕他們的認知負擔和單調感。大多數醫生對此前景感到振奮：他們認為生成式AI的最大價值在于減輕行政負擔，使其能專注于更有意義的工作。例如，在一項針對放射科醫生的研究中，某生成式AI模型在輸入患者數據后僅24秒即可識別急診病例；而放射科醫生平均需耗時24.5分鐘才能完成同樣的工作。在放射科以及許多其他醫學領域，需求遠超供給，因此許多醫生正積極采用生成式AI。北美放射學會（Radiological Society of North America）主席柯蒂斯·蘭格洛茨（Curtis P. Langlotz）指出：“這些技術的進步能提升我們所有人的技能水平，減輕職業倦怠，并為醫療資源匱乏地區提供更優質的醫療服務。”

然而，如果企業引入生成式AI的方式讓員工感到自己喪失了自主性，就會遭遇抵制。微軟和Shopify等企業強制推行生成式AI的做法，會加劇技術對員工自主性的威脅，尤其是在規則形成“算法牢籠”時，即一套標準化流程限制了員工根據自身需求調整任務的能力時。若讓員工對AI生成的結果負責，則會進一步削弱其自主性。

當員工感覺自己淪為技術的配角時，問題就變得尤為嚴重。以這種方式引入AI會威脅到員工的職業認同感以及他們對工作的掌控感。遺憾的是，這正是許多編劇的切身感受。《馬男波杰克》編劇兼制片人拉斐爾·鮑勃—瓦克斯伯格（Raphael Bob-Waksberg）曾說過：“如果我們能夠獲得一些保障，讓我們這些創作者能夠控制自動化技術，那么這些技術就可以幫助我們更好地完成工作。我認邊緣化。”

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聯結感。

當生成式AI為員工節省更多精力時，他們就能更專注于工作中涉及社交和人際關系的方面。生成式AI還能以類人方式進行溝通，從而滿足人們對聯結感的需求，并創造出人們在協作中常體驗到的那種溫暖、信任和動力。這表明生成式AI可以提供與團隊合作類似的益處。此外，一些使用AI的專業人士表示，與純人際協作相比，與AI協作的體驗并不遜色，甚至更好。醫生們表示，當他們使用生成式AI工具回復患者并輔助處理文檔時，他們會有更多的精力和時間投入直接的患者護理中，而這正是工作中能夠增強聯結感的核心部分。

但生成式AI也可能破壞工作中的社交互動，進而威脅到員工的聯結感。將原本依賴人際協作的任務自動化，可能引發孤獨感，削弱團隊凝聚力。它還會讓人們擔心員工的價值、想法和經驗將被忽視。當職場互動缺乏溫暖、同理心和關懷時，員工可能感覺自己被“物化”。所有這些因素都在2023年好萊塢編劇罷工事件中產生了影響。

此外，員工可能因生成式AI的獲取、使用和培訓機會不均而產生分歧。他們也可能感到人與人之間的代溝正在擴大：經驗豐富的員工認為年輕同事濫用生成式AI，而年輕員工則認為老員工不愿改變。觀點上的沖突會滋生怨恨，影響協作。此外，人們的內心存在一種固有偏見：他們傾向于認為自己使用生成式AI是合理的，所取得的成果理應獲得相應認可；但若他人以相同方式使用該技術，則認為對方不值得受到同等認可。

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運用AWARE框架

為了幫助領導者加強生成式AI在職場中的應用，我們設計了AWARE框架，包含領導者可采取的五項行動。領導者應該承認（Acknowledge）員工心理需求的存在；觀察（Watch）員工對技術的適應性和非適應性行為；調整支持體系以契合（Align）員工的心理需求；重新設計（Redesign）崗位職責以促進人類與生成式AI的互補協作；并通過透明機制和廣泛參與賦能（Empower）員工（參見邊欄“AWARE框架”）。接下來，我們將更詳細地分析每一項行動。

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承認。

在工作中成功融入生成式AI的第一步，是要認識到這項技術將如何影響員工的勝任力、自主性和聯結感需求。管理者應主動與員工溝通，創造開放對話的空間，探討生成式AI可能對其工作任務、角色定位及自我價值感產生的影響。關鍵是要預想到員工在面對重大變革時的心理感受。例如，在引入能夠自動生成文本或代碼的生成式AI工具時，管理者首先應該承認該工具可能會讓一些內容創作者或工程師感到威脅，然后就其影響展開討論。管理者通過運用自身領導力來引導而非壓制擔憂，可以表明對員工的重視，以及對員工利益的關注。此舉可營造一種具有心理安全感的環境，減少隱性的抵觸情緒。

承認職場變革對人的影響，永遠為時不晚。多鄰國（Duolingo）宣布采用“AI優先”戰略時，引發了員工的困惑和焦慮。多鄰國CEO路易斯·馮·安（Luis von Ahn）承認了這一失誤，并表示：“AI正為我們所有人帶來不確定性，我們可以選擇以恐懼或好奇心加以應對。”他重申這一變革的內涵，強調AI不會取代員工，而是“以同等或更高的質量水平加速我們的工作”。

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觀察。

管理者需要識別并理解員工在面對生成式AI相關威脅時的應對策略。其中一些策略具有適應性，包括提升技能（以滿足勝任力需求）、調整任務和工作流程（自主性），與同事協作并共同學習、實施和優化生成式AI解決方案（聯結感）。但也有許多策略體現出非適應性，包括逃避任務、退縮和消極怠工。領導者只有先識別這些行為，才能采取措施加以糾正。開發者在線協作平臺GitHub提供了一種實用做法。通過監測AI編程助手GitHub Copilot的采用率和使用指標，管理者可以評估該工具的上手和應用效果，并追蹤開發者對工具的使用情況。這有助于管理者識別積極適應行為以及消極怠工的早期跡象，從而能夠及時提供支持。

密切關注員工的非適應性行為至關重要，因為這可能預示著潛在的困難和壓力，進而引發蓄意破壞行為。根據2025年一項針對1 600名美國知識工作者的跨行業調查（其中半數為C級高管），31%的受訪者承認自己曾刻意抵制公司的AI項目，41%的Z世代員工也承認了這一點。那些不斷拒絕接受生成式AI任務的團隊成員，可能正因勝任力威脅而表現出疏離狀態，即在感到威脅的領域中進行心理抽離或減少認同。

在涉及生成式AI的團隊協作中選擇回避的員工，可能正在使用“影子AI”（shadow AI）——在未經組織批準的情況下偷偷使用不被許可的工具。在前文提及的2025年波士頓咨詢公司的研究中，超過半數受訪者（54%）表示會在未經批準的情況下使用AI工具，這種傾向在Z世代和千禧一代員工中尤為明顯。美國軟件公司英萬齊（Ivanti）的全球《職場科技報告》（Tech at Work）發現，近三分之一（32%）在工作中使用生成式AI的受訪者對雇主隱瞞此事。有些人這樣做是為了給自己帶來“秘密優勢”（36%），有些人是為了避免被解雇（30%），還有一些人是為了緩解冒名頂替綜合征或防止同事質疑他們的能力（27%）。

“觀察”意味著積極傾聽并關注員工在應對生成式AI變革時的感受和行為。若管理者能以同理心回應這些非適應性行為，就能在員工動力減弱或績效下滑之前，進行建設性干預。

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契合。

組織應針對員工心理層面的威脅感，建立相應的支持體系，從而促進和強化適應性應對策略。目標是讓培訓、指導、崗位設計和反饋流程與員工的心理需求相契合。例如，如果一位資深營銷人員開始強調戰略愿景而非通過生成式AI優化內容創作，這可能表明他希望重獲自主性和勝任力。對此，管理者可以為該員工提供數據驅動策略和生成式AI增強分析方面的培訓。

以普華永道“我的AI”（My AI）項目為例，通過將生成式AI工具、培訓和實踐經驗相結合，該項目旨在提升員工技能、激發他們對AI的熱情。該項目設有專門的“試驗場”，并舉辦“提示詞派對”，讓員工能夠在實際場景中體驗生成式AI應用。這些活動既能培養勝任力與自主性，又能促使人們在社交中學習。同事們在此交流提示詞策略與最佳實踐。普華永道在公司內部任命了“AI推廣大使”——這些值得信賴的同事將幫助其他員工理解、討論和適應AI，確保支持機制能夠融入日常工作。

花旗集團創建了Citi AI工具套件和相關項目，已推廣到80多個市場，惠及約17.5萬名員工。其中超過2 000名員工參與了“AI先鋒計劃”和“加速器項目”，以確保同事之間能夠相互支持。這些例子表明，企業可通過協調支持措施，更好地滿足員工在勝任力、自主性和聯結感方面的需求。

但這些只是少數現象，而非常態。波士頓咨詢公司調查發現，僅有36%的員工認為自己接受過充分培訓，能夠正常使用生成式AI工具。許多受訪者表示培訓時間過短，或是內容過于膚淺。

許多高層領導和中層管理人員也有同感。根據亞馬遜云科技（AWS）2025年發布的生成式AI采用指數，52%的IT決策者并不清楚如何對員工進行生成式AI培訓。這并不是因為他們缺乏興趣。勤達睿公司2025年的一項調查顯示，80%的CTO和CIO將提升員工技能列為首要任務，57%的CEO對此表示認同。

雇主需要彌合培訓與技能發展方面的差距。但只有將支持措施與員工的心理需求相結合，培養他們的適應力，才能為技能發展和職業成長鋪平道路，避免他們對威脅產生非適應性反應。

這種協調需要靈活性。通用培訓項目往往無法兼顧技能水平、學習方式或生成式AI接受度等方面的差異。更好的方案是為員工提供個性化學習路徑、同伴輔導和崗位專屬發展通道，這些措施都能幫助員工自信地、真正地將生成式AI融入工作。同時，通過收集員工對這些項目的反饋，企業可不斷優化培訓并提升其效果。

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重新設計。

人們往往傾向于通過“即插即用型”解決方案，將生成式AI融入現有工作流程，比如建設包含預設提示詞的生成式AI工具庫。但波士頓咨詢公司指出，那些專注于端到端工作流程重構而非工具部署的公司，在培訓成效、領導層支持、時間節省以及員工對AI的整體參與度方面均表現更優。美國生物技術公司莫德納（Moderna）便采用了這種重新設計的方法。莫德納將技術部門和人力資源部門合并為“人才與數字技術”部門。整合的目標是讓各團隊協同設計AI工作流程，并從跨部門（如試驗、人員配置和運營）的角度決定哪些工作應保持人工主導，哪些工作應實現自動化。計算機巨頭戴爾公司（Dell）同樣采取了重構流程的策略：在引入生成式AI工具前，戴爾已簡化銷售流程、整合內容與系統并消除冗余環節。此時引入AI不僅進一步提升了效率，更使銷售團隊能夠將更多時間用于戰略性的客戶工作。

為了優化工作流程，管理者應與員工合作，重新設計其崗位職責和任務，以促進人與生成式AI的互補協同。Workhelix和Soroco等科技公司能夠幫助組織識別哪些任務與崗位可經生成式AI優化，但整體分工往往顯而易見：將重復性強、數據量大的任務交給生成式AI，同時把需要同理心、創造力、批判性思維和道德判斷等關鍵技能的任務留給員工。最新研究表明，最有效的流程重構應在自動化和增強人機協作之間取得平衡。AI可自動化處理簡單任務，在人類和AI都能勝任的任務中輔助員工，從而使人們能將更多精力投入復雜且模糊的任務中。這種方法能增強員工的主人翁意識、包容感和工作動力，同時滿足其心理需求——通過有意義的貢獻獲得勝任力，通過增強能動性獲得自主性，并通過以人為本的協作角色獲得聯結感。

重新設計工作流程并非一次性干預舉措。隨著生成式AI能力的發展，工作流程與預期標準也應持續調整，這需要借助持續反饋、迭代優化與協作。只有根據人智協同效應重構流程，才能確保這項技術能夠豐富而非削弱工作的意義和體驗。

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賦能。

企業不僅要讓員工能夠使用生成式AI，更要賦予他們權利，讓他們自主決定技術對工作生活的影響。這首先需要領導者保持信息的透明：清晰而誠實地溝通生成式AI工具的功能、決策機制以及崗位職責的演變方向。當員工理解生成式AI應用背后的邏輯與方法時，他們感受到的不確定性會變少，更愿意接受新技術并積極參與協作。

當員工參與到AI的引入與部署過程中時，賦能效果便會增強，因為他們會由此產生主人翁意識和責任感。高露潔棕欖、IT服務商Rent a Mac和強生公司都讓員工參與到生成式AI部署工作中。這些公司認識到，員工最了解自己所在的業務部門，也最清楚哪些應用場景最具價值創造潛力。其他公司也在以類似的方式進行嘗試，但它們只是少數。目前只有44%的公司領導者讓員工參與到AI部署過程中。

在文化層面，企業必須營造一種包容性環境，讓每個人——無論職位、部門或資歷——都能接觸到生成式AI工具、培訓和相應機會。美國紐約銀行梅隆公司（BNY Mellon）就遵循這一原則。正如其CEO羅賓·文斯（Robin Vince）所解釋的：“我們希望AI能惠及公司中的每個人，因為我們將它視為人人都能使用的強大工具。”該公司已向全體員工開放了使用權限，約60%的員工自主注冊了生成式AI平臺，其中5 000名員工（包括一半的工程團隊成員）已創建專屬智能體助手。這種系統性的包容策略，既信任員工，又支持他們作為生成式AI轉型的共創者參與其中，有助于避免抵觸情緒，促進共同目標的形成。

生成式AI革命正在重新定義人與機器的邊界。生成式AI所具備的類人能力，使員工不再僅僅將它視為一種新的技術系統或軟件，而是將其視為職場中的社會行為體，甚至是團隊伙伴。因此，領導者不能僅從技術、運營或成本效益角度考慮生成式AI的整合問題。AWARE框架能讓領導者關注到變革背后的心理需求，營造心理安全感，確保技術能夠增強員工的能力而非將其取代。最終，我們都必須認識到，生成式AI不僅僅是一種工具，員工也不只是技術的使用者。他們應當成為合作伙伴，共同創造未來的工作形態。

· FIN ·

埃里克·赫爾曼（Erik Hermann）

斯特凡諾·龐托尼（Stefano Puntoni）

凱里·莫雷韋奇（Carey K. Morewedge）| 文

Gemini、DeepL | 初譯 周靜怡 | 編校

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