當(dāng)企業(yè)為AI帶來(lái)的效率提升而歡呼時(shí)，一項(xiàng)研究卻揭示了意想不到的后果：AI非但沒(méi)有減輕負(fù)擔(dān)，反而讓員工在賦能的幻覺(jué)中自愿承擔(dān)了更多工作，導(dǎo)致工作強(qiáng)度悄然增加，界限日益模糊。這提醒管理者，在擁抱技術(shù)的同時(shí)，更需要建立明確的AI使用規(guī)范，幫助團(tuán)隊(duì)在高效與可持續(xù)之間找到平衡，避免透支未來(lái)的活力。

當(dāng)前，許多企業(yè)正苦惱于如何讓更多員工使用AI。畢竟，AI能夠減輕部分工作的負(fù)擔(dān)——例如起草常規(guī)文件、匯總信息、調(diào)試代碼——讓員工有更多時(shí)間處理高價(jià)值任務(wù)，這前景著實(shí)誘人。

然而，他們是否準(zhǔn)備好迎接成功之后可能發(fā)生的一切？當(dāng)領(lǐng)導(dǎo)者們專(zhuān)注于預(yù)期的生產(chǎn)率提升時(shí)，他們可能會(huì)對(duì)復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)感到意外，甚至可能直到為時(shí)已晚，才看清這些收益背后的代價(jià)。

在我們正在進(jìn)行的研究中，我們發(fā)現(xiàn)AI工具并未減輕工作負(fù)擔(dān)，反而持續(xù)加劇了工作強(qiáng)度。在一項(xiàng)為期八個(gè)月、針對(duì)一家約200名員工的美國(guó)科技公司中生成式AI如何改變工作習(xí)慣的研究中，我們發(fā)現(xiàn)員工工作節(jié)奏加快、承擔(dān)任務(wù)范圍擴(kuò)大，并將工作延伸到一天中更多的時(shí)間——通常并非受命而為。重要的是，該公司并未強(qiáng)制使用AI（盡管提供了商用AI工具的企業(yè)訂閱）。員工之所以主動(dòng)承擔(dān)更多任務(wù)，是因?yàn)槿斯ぶ悄茏尅巴瓿筛唷边@件事變得觸手可及且充滿(mǎn)可能，并且在多數(shù)情況下，這種拓展本身就帶來(lái)一種內(nèi)在的滿(mǎn)足感。

這對(duì)領(lǐng)導(dǎo)者而言或許聽(tīng)起來(lái)如夢(mèng)似幻，但由熱情擁抱AI帶來(lái)的改變可能難以持續(xù)，并會(huì)引發(fā)后續(xù)問(wèn)題。當(dāng)實(shí)驗(yàn)的新鮮感消退，員工會(huì)發(fā)現(xiàn)工作量已悄然增加，并因突然需要應(yīng)對(duì)所有任務(wù)而感到力不從心。這種工作負(fù)荷的悄然增長(zhǎng)進(jìn)而可能導(dǎo)致認(rèn)知疲勞、職業(yè)倦怠和決策能力下降。初期享受的生產(chǎn)率激增，可能讓位于工作質(zhì)量降低、人員流動(dòng)和其他問(wèn)題。

這讓領(lǐng)導(dǎo)者陷入兩難。他們?cè)撛趺崔k？要求員工自我調(diào)節(jié)并非良策。相反，企業(yè)需要圍繞AI使用制定一套規(guī)范與標(biāo)準(zhǔn)——我們稱(chēng)之為“AI實(shí)踐”。以下是領(lǐng)導(dǎo)者需要了解的內(nèi)容，以及他們可以采取哪些措施幫助員工取得成功。

生成式AI如何加劇工作強(qiáng)度

去年四月至十二月，我們研究了生成式AI工具如何改變這家科技公司的工作習(xí)慣。我們通過(guò)每周兩天的實(shí)地觀察、跟蹤內(nèi)部溝通渠道，以及在工程、產(chǎn)品、設(shè)計(jì)、研究和運(yùn)營(yíng)部門(mén)進(jìn)行的40多次深度訪談來(lái)完成這項(xiàng)研究。

我們識(shí)別出三種主要的加劇形式。

任務(wù)擴(kuò)張

由于AI可以填補(bǔ)知識(shí)空白，員工越來(lái)越多地承擔(dān)起原本屬于他人的職責(zé)。產(chǎn)品經(jīng)理和設(shè)計(jì)師開(kāi)始編寫(xiě)代碼；研究人員接手工程任務(wù)；組織內(nèi)的個(gè)人嘗試過(guò)去會(huì)外包、推遲或完全避免的工作。

生成式AI讓這些任務(wù)變得觸手可及。這些工具為許多人帶來(lái)了賦能式的認(rèn)知提升：它們減少了對(duì)他人協(xié)助的依賴(lài)，并在工作進(jìn)程中提供即時(shí)反饋與修正。員工將這種體驗(yàn)形容為“只是和AI一起嘗試些事情”，然而這些嘗試逐漸累積，最終實(shí)現(xiàn)了工作范圍的有意義拓展。實(shí)際上，員工無(wú)形中承接了過(guò)去可能需要增配人力或增設(shè)崗位才能完成的工作量。

人們擴(kuò)大職責(zé)范圍產(chǎn)生了連鎖反應(yīng)。例如，工程師們反過(guò)來(lái)花費(fèi)更多時(shí)間審查、糾正和指導(dǎo)同事完成的AI生成或AI輔助工作。這些要求超出了正式的代碼審查范圍。工程師們?cè)絹?lái)越多地需要指導(dǎo)那些進(jìn)行“直覺(jué)式編碼” 并完成部分代碼合并請(qǐng)求的同事。這類(lèi)指導(dǎo)往往以非正式的形式出現(xiàn)——例如在Slack討論串中或臨時(shí)的工位旁答疑——無(wú)形中增加了工程師的工作負(fù)荷。

工作與非工作界限模糊

由于AI讓開(kāi)始一項(xiàng)任務(wù)變得如此容易——它減少了面對(duì)空白頁(yè)面或未知起點(diǎn)的阻力——員工將少量工作滑入原本是休息的間隙。許多人在午餐時(shí)、會(huì)議中，或等待文件加載時(shí)向AI發(fā)出指令。有人描述在離開(kāi)工位前發(fā)送“最后一個(gè)快速指令”，以便自己離開(kāi)時(shí)AI可以繼續(xù)工作。

這些行為很少感覺(jué)像在做更多工作，但久而久之，它們導(dǎo)致了工作日中自然停頓減少、工作持續(xù)參與度更高。指令輸入的對(duì)話(huà)式風(fēng)格進(jìn)一步軟化了這種體驗(yàn)；向AI系統(tǒng)輸入一行文字感覺(jué)更像是聊天而非執(zhí)行正式任務(wù)，使得工作容易在不經(jīng)意間滲入夜晚或清晨。

一些員工描述道，他們常常事后才意識(shí)到，當(dāng)在休息時(shí)間發(fā)出指令成為習(xí)慣，閑暇時(shí)光不再能提供同樣的恢復(fù)感。結(jié)果，工作變得界限更模糊、更無(wú)處不在——總是可以再推進(jìn)一點(diǎn)。工作與非工作的界限并未消失，但變得更容易跨越。

更多多任務(wù)處理

AI引入了一種新的節(jié)奏：?jiǎn)T工同時(shí)管理多個(gè)活躍線(xiàn)程：手動(dòng)編寫(xiě)代碼的同時(shí)讓AI生成另一個(gè)版本，并行運(yùn)行多個(gè)智能體，或重啟長(zhǎng)期擱置的任務(wù)，因?yàn)锳I可以在后臺(tái)“處理它們”。他們這樣做，部分原因是感覺(jué)有了一個(gè)能幫助自己推進(jìn)工作量的“伙伴”。

盡管這種擁有“伙伴”的感覺(jué)帶來(lái)了動(dòng)力感，現(xiàn)實(shí)卻是注意力的持續(xù)切換、頻繁檢查AI輸出，以及越來(lái)越多的未完成任務(wù)。這造成了認(rèn)知負(fù)荷和一種總在應(yīng)對(duì)多任務(wù)的感覺(jué)，即使工作顯得富有成效。

隨著時(shí)間的推移，這種節(jié)奏提高了對(duì)速度的期望——不一定通過(guò)明確要求，而是通過(guò)日常工作中變得可見(jiàn)且常態(tài)化的現(xiàn)象。許多員工指出，與使用AI前相比，他們同時(shí)處理更多任務(wù)——并感受到更大壓力——盡管自動(dòng)化的時(shí)間節(jié)省本應(yīng)旨在減輕這種壓力。

這對(duì)組織意味著什么

所有這些形成了一個(gè)自我強(qiáng)化的循環(huán)。AI加速了某些任務(wù)，從而提高了對(duì)速度的期望；更高的速度使員工更加依賴(lài)AI。依賴(lài)增加擴(kuò)大了員工嘗試的工作范圍，而范圍擴(kuò)大進(jìn)一步增加了工作的數(shù)量與密度。幾位參與者提到，盡管他們感覺(jué)效率更高，但并不覺(jué)得更輕松，某些情況下甚至感覺(jué)比之前更忙。正如一位工程師總結(jié)的：“你原以為，哦，因?yàn)锳I能讓你更高效，你就能節(jié)省一些時(shí)間，工作得少一些。但實(shí)際上，你并沒(méi)有工作得更少。你只是工作了相同甚至更多的時(shí)間?！?/p>

組織可能將這種自愿的工作擴(kuò)張視為明顯的勝利。畢竟，如果員工是主動(dòng)這樣做的，那有什么不好呢？這不正是我們一直被承諾的生產(chǎn)力爆發(fā)嗎？

但我們的研究揭示了讓工作非正式擴(kuò)張和加速的風(fēng)險(xiǎn)：短期看似更高的生產(chǎn)力，可能掩蓋了員工在同時(shí)處理多個(gè)AI賦能工作流時(shí)，靜默增加的工作負(fù)荷和日益增長(zhǎng)的認(rèn)知壓力。由于這種額外努力是自愿的，且常被當(dāng)作愉快的實(shí)驗(yàn)，領(lǐng)導(dǎo)者很容易忽視員工承擔(dān)了多少額外負(fù)擔(dān)。久而久之，過(guò)度工作可能損害判斷力、增加錯(cuò)誤概率，并使組織更難區(qū)分真正的生產(chǎn)力提升與不可持續(xù)的強(qiáng)度。對(duì)員工而言，累積效應(yīng)是疲勞、倦怠，以及日益強(qiáng)烈的工作難以脫身之感——尤其是在組織對(duì)速度和響應(yīng)能力的期望提高之時(shí)。

個(gè)人與組織不應(yīng)被動(dòng)接受AI工具對(duì)職場(chǎng)的重塑，而應(yīng)主動(dòng)建立“AI實(shí)踐”：一套有意識(shí)的規(guī)范與行動(dòng)框架，用以明確AI的使用邊界、界定何時(shí)需要暫停依賴(lài)，并規(guī)劃工作應(yīng)如何（以及不應(yīng)如何）隨著技術(shù)能力的拓展而相應(yīng)調(diào)整。沒(méi)有這樣的實(shí)踐，AI輔助工作的自然趨勢(shì)不是收縮而是加劇，對(duì)倦怠、決策質(zhì)量和長(zhǎng)期可持續(xù)性產(chǎn)生影響。

組織在構(gòu)建AI實(shí)踐時(shí)，應(yīng)考慮采用以下方法：

有意的暫停

隨著任務(wù)加速和界限模糊，員工將受益于短暫、結(jié)構(gòu)化的節(jié)奏調(diào)節(jié)時(shí)刻：受保護(hù)的間隔時(shí)間，用于評(píng)估一致性、重新考慮假設(shè)，或在繼續(xù)前進(jìn)前消化信息。

這些暫停不會(huì)整體上減緩工作；它們只是防止在加速不受控制時(shí)悄然累積的超負(fù)荷。例如，決策暫?？梢砸笤谥卮鬀Q策最終確定前，提出一個(gè)反對(duì)論點(diǎn)和一個(gè)與組織目標(biāo)的明確聯(lián)系——足夠拓寬注意力范圍以防止偏離。將此類(lèi)暫停融入日常工作流程，是組織在AI增強(qiáng)環(huán)境中支持更好決策、更健康的界限和更可持續(xù)生產(chǎn)力形式的一種方式。

有序推進(jìn)

隨著AI支持后臺(tái)的持續(xù)運(yùn)作，組織應(yīng)建立工作節(jié)奏調(diào)控機(jī)制——不僅關(guān)注執(zhí)行速度，更要有意識(shí)地管理任務(wù)推進(jìn)的時(shí)機(jī)。具體而言，這包括：批量處理非緊急性通知、將進(jìn)度更新保留至自然停頓點(diǎn)，以及設(shè)立受保護(hù)的深度工作時(shí)段，確保員工能免受不必要的干擾。

有序推進(jìn)機(jī)制倡導(dǎo)工作按連貫的階段性節(jié)奏展開(kāi)，而非對(duì)每個(gè)AI產(chǎn)出即時(shí)反應(yīng)。當(dāng)團(tuán)隊(duì)以這種節(jié)律協(xié)調(diào)工作時(shí)，員工能減少任務(wù)碎片化與高成本的上下文切換，同時(shí)維持整體產(chǎn)出效率。通過(guò)主動(dòng)規(guī)劃工作序列與執(zhí)行時(shí)機(jī)——而非被動(dòng)追求即時(shí)響應(yīng)——有序推進(jìn)有助于組織在AI驅(qū)動(dòng)的環(huán)境中保持專(zhuān)注深度、降低認(rèn)知負(fù)荷，并為更審慎的決策創(chuàng)造空間。

人際聯(lián)結(jié)

當(dāng)AI承擔(dān)起更多獨(dú)立且自成體系的任務(wù)時(shí)，組織更需要主動(dòng)守護(hù)那些用于傾聽(tīng)與人際連接的時(shí)間和空間。即便是簡(jiǎn)短的交流、共享的反思時(shí)刻，或是結(jié)構(gòu)化的對(duì)話(huà)——這些看似微小的連接機(jī)會(huì)，都能有效中斷與AI工具的持續(xù)獨(dú)處狀態(tài)，幫助員工跳出局部視角，重獲整體視野。

不僅如此，社會(huì)性互動(dòng)更是創(chuàng)造力的源泉。AI雖能提供經(jīng)過(guò)整合的單一視角，但真正的創(chuàng)造性洞見(jiàn)往往源自多元人類(lèi)觀點(diǎn)的碰撞。通過(guò)將傾聽(tīng)與對(duì)話(huà)的時(shí)間和空間制度化，組織能夠把工作重新錨定于社會(huì)情境之中，從而有效緩沖AI高速中介工作所帶來(lái)的消耗感與個(gè)體化效應(yīng)。

生成式AI的前景不僅在于它能做什么，更在于它如何被深思熟慮地融入日常節(jié)奏。我們的研究表明，若無(wú)意識(shí)，AI會(huì)讓“做更多”變得更容易——但讓“停止”變得更難。AI實(shí)踐提供了一種制衡：一種在工作加速時(shí)仍保留恢復(fù)與反思時(shí)刻的方式。組織面臨的問(wèn)題不是AI是否會(huì)改變工作，而是他們是否會(huì)主動(dòng)塑造這種改變——還是任由它悄然塑造他們。

關(guān)鍵詞：

Aruna Ranganathan 、Xingqi Maggie Ye | 文

Aruna Ranganathan 是加州大學(xué)伯克利分校哈斯商學(xué)院管理與組織學(xué)副教授。Xingqi Maggie Ye 是伯克利哈斯商學(xué)院管理與組織學(xué)方向的博士研究生。

周強(qiáng) | 編校

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