编辑:[db:作者] 时间:2024-08-25 02:25:38
人工智能的前景是诱人的,但它也带来了一个令人担忧的趋势。与人工智能的互动使员工更有效率,能够做更多的事情;但同时也让他们感到更孤独,更有可能乞助于酒精,并导致失落眠——这些迹象表明人们涌现了明显的社交不适和不康健的状态,情形令人担忧。组织必须明白,在考虑人工智能的效率收益的同时,还须要考虑到社会本钱,保持员工互动的质量和他们与他人建立关系的深度。
请你设想这样一种情景:贾是一名市场剖析师,她来到公司,并登录电脑后,欢迎她的是一个人工智能助手,这个助手已经整理了她的电子邮件,为她安排了一天的事情任务,并天生了任务报告的初稿,而这些报告过去每每要花几个小时才能写完。贾(就像所有花韶光利用这些工具的人一样)惊异于利用人工智能竟然可以节省这么多的韶光。受到人工智能提高效率的惊人效果的启示,贾以为她可以比以前更高效。因此,她专注于与人工智能助手一起完成尽可能多的任务。
随着韶光的推移,贾的生产力和效率不断提高;与此同时,她也感到越来越被事情室内的同事们所伶仃。过去,她在办理与事情干系的问题之余,会和同事们闲聊几句;但现在,她的人工智能助手会处理这些问题(而且比她的同事们更准确、更高效)。她想知道同事们是否也有同样的觉得,他们是否把稳到现在说话越来越少了。有时,这种对联系的渴望会匆匆使她探求与同事们交往的方法,去帮助他们办理问题。但她也把稳到,她最近一贯难以入睡,放工后喝的酒也越来越多了。
虽然这听起来像是一种杞人忧天般的担忧,但我们在一系列的研究中创造,贾的故事正在变得越来越普遍。
人工智能的前景是诱人的——得到优化的生产力,闪电般的数据剖析,以及从日常任务中解脱出来的自由——公司和员工都被这些工具所吸引,由于这些工具能让他们比以往更快、更好地完成更多的事情。比如说,人工智能已经证明了它在一系列任务上的能力——从剖析法律文件到预测发卖额,再到筛选求职者,都能达到乃至超过人类的表现。越来越多的公司表示,它们最大的风险在于没有及时采取人工智能。最近的数据显示,35%的环球公司正在利用人工智能;而到2030年,环球人工智能市场估量将达到1.85万亿美元。
然而,为了与他们的竞争对手保持同步,并得到在支配人工智能方面的效率的提升,许多组织都忽略了他们最主要的资产——人,人们的事情正被分割成越来越自动化的任务。从以人为本的角度来看,这可能是一个令人担忧的趋势,由于对技能的过度关注可能会带来不必要的人力本钱,比如降落员工的事情满意度、积极性,危害员工的生理康健。如果你想成功地将人工智能运用在项目履行过程中,就须要首先关注人本身,其次才是人工智能。
在某种程度上,在利用人工智能的过程中,这种对人类地位的忽略是令人惊异的。当代组织对员工的身心康健越来越敏感,他们正在不遗余力地提升原谅性和社会联系。这是一笔很好的买卖:研究表明,当人们在事情中感想熏染到与他人的紧密联系时,他们会认为组织的利益比自己的利益更加主要。事实上,这些研究同等表明,在事情中感想熏染到社会联系和情绪知足的员工更投入、更高效,也更忠于组织。他们更有可能进行互助、创新,并超越自己的角色。比较之下,那些感到伶仃和疏离的员工则更随意马虎产生职业倦怠、缺勤和离职。这的确是个问题,由于无论这些人工智能工具变得多么前辈或繁芜,它们都是常见的、可替代的和可模拟的,因而不是一种计策资产,不能为公司带来改变,也不能为他们得到比竞争对手更为持久的竞争上风。只有当采取人工智能的同时,人力资源本身得到关注,这样他们才不会分开事情和士气低落,公司也才能取得真正长久的竞争上风。
目前,人工智能的采取将如何影响员工在事情中的社交联系?为了回答这个问题,我们在不同的领域和实验环境中进行了四项研究。我们的创造该当会让那些急于用人工智能来提高劳动效率的公司感到担忧。
人工智能为什么 会让人们在事情中更加伶仃
我们研究的总体目标是:(1)测试与人工智能互助如何影响员工们与人类同事之间的联系(或者更准确地说,缺少联系),以及(2)记录这种缺少联系的真实性和毁坏性的后果。我们在环球多样化的样本中研究了不同类型的人工智能,以显示我们研究结果的普遍性和适用性。每项研究都旨在强化我们论文的核心信息,总体而言,它们为在事情中利用人工智能的员工的福祉描述出了一幅令人担忧的图景。
在第一项研究中,我们采访了一家中国台湾地区生物医药公司的166名工程师。均匀而言,这些员工在公司事情了近三年,而利用人工智能系统的韶光则刚刚超过两年。我们讯问了他们两个信息:(a)他们与人工智能的互动频率(在第1周)和(b)他们的孤独感和与他人联系的欲望(在第2周)。在第3周,我们采访了他们身边的人:首先,我们采访了他们身边的一名同事,讯问当事人对他们的帮助有多大;然后,我们采访了他们的一位家庭成员,问了他们关于当事人放工后饮酒和失落眠的情形。我们的研究结果表明,与人工智能互助更多的工程师表现出更强烈的与他人联系的欲望,这匆匆使他们努力采纳行动重新建立联系。只管如此,他们仍旧感到孤独,而这导致了更频繁的饮酒和失落眠。
为了让我们的结论更牢固,让个中的因果关系更清晰更明确,我们进行了几次后续的实验研究。在个中的两项研究中,我们打仗了一家印尼物业管理公司的120名房地产顾问(均匀任期约为三年,个中约有两年与人工智能互助的履历)和一家马来西亚科技公司的运营、司帐、营销和财务部门的共计294名员工(均匀任期仅为三年多一点,他们具有超过一年半与人工智能互助的履历)。这些公司的员工们都将人工智能作为一种工具来支持他们的日常事情,比如探求信息、创造新的内容和想法。每家公司都许可我们随机分配一些员工,让他们在三天内不该用人工智能,在这段韶光里,我们丈量了每个研究变量。结果再次表明,那些连续与人工智能互助的员工(与那些不与人工智能互助的员工比较)对人际关系有更大的渴望,也更孤独。
总的来说,员工与人工智能互助越多——由于人工智能帮助他们完成了比以往更多的任务——他们就越是感到被剥夺了社会性,由于事情霸占了他们一整天的韶光。也便是说,他们与人工智能的互动使他们更有效率,能够做更多的事情;但同时也让他们感到更孤独,这使得员工更有可能乞助于酒精,并导致失落眠——这些迹象表明人们涌现了明显的社交不适和不康健的状态,情形令人担忧。
这表明人工智能在事情场所产生了高昂的社会本钱。在某个层面上,人工智能导致的伶仃可能会刺激员工在人际关系上投入更多,以探求他们所缺失落的社会营养。但在更深的层面上,它可能会侵蚀这些人际关系的根本——支撑真正联系和互助的真实的、共享的人性感——从而危害他们的身心康健。
公司能做些什么
为了应对人工智能在事情场所为员工所带来的寻衅和机遇,企业领导者必须在提高效率的驱动力与对员工福祉和社会凝聚力的深刻承诺之间取得平衡。以下是他们可以采纳的一些关键方法:
关注员工福祉
我们的研究结果清楚地解释了一个具有讽刺意味的事实:在寻求提高生产力的过程中,过度依赖人工智能实际上可能会随着韶光的推移而得到相反的效果。孤独、不敬业的员工不太可能把最好的自己带到事情中。他们不太可能进行互助、创新,也不太可能为组织付出额外的努力。因此,公司该当关注员工的幸福感和组织中的社会融入度,而不仅仅是关注绩效。定期的调查、检讨和反馈会议可以帮助企业在问题恶化之前创造问题。员工敬业度、事情满意度、感知到的社会支持等指标该当与产出和生产率指标同样得到密切的跟踪。这种做法将帮助你的组织采纳预防性方法,避免员工陷入一种悲观的循环,在个中员工的身心康健受到人工智能的主导地位的强烈负面影响。
重新设计事情流程
另一种防止人工智能的整合对员工康健产生负面螺旋效应的方法是:采取一种寻思熟虑的、以人为中央的人工智能履行方法。组织必须环绕人类和机器的独特上风重新设计事情流程,而不是大略地在现有流程之上对人工智能进行分层管理。必须为员工创造与人工智能互助的机会,以增强员工们的自主权、掌握感和掌控感,并让他们以为自己的事情为他们供应了一种义务感。研究表明,如果员工们以为自己所追求的事情是故意义的,他们就会觉得自己能够掌控事态,并怀有一种自主感,这样的状态对生理康健无疑更有好处。
把人工智能看作一种工具
为了避免由人工智能导致的伶仃和分开社会化的陷阱,组织须要从根本上转变思维办法。他们不应当仅仅将人工智能视为自动化和优化的手段,而必须将其视为增强人类事情体验的工具。这对组织来说意味着什么呢?也便是说,公司支配人工智能系统的目标该当是丰富员工的事情。这些人工智能系统所创造的效率为支持员工的社交和情绪需求供应了机会。例如,人工智能可以接管更多的任务;与此同时,领导者必须为员工创造专门的空间和韶光来进行面对面的互换。这可能意味着公司要腾出韶光来进行团队培植活动、社走运动,乃至只是偶尔的喝喝咖啡,聊谈天。我们的目标该当是培养一种重视和鼓励社交互动的文化,而不是把这种文化视为难刁难“真正事情”的滋扰。
总而言之,随着人工智能越来越多地融入到事情中,它不仅会影响我们的事情办法,还会影响我们作为人类彼此之间的关系。出于这个缘故原由,组织必须明白,为了利用人工智能来创造更为高效、更富有成效的事情场所,须要承担任务,保持员工互动的质量和他们与他人关系的深度。在考虑人工智能的效率收益的同时,还须要考虑到社会本钱,而这意味着:不应将人工智能视为取代人类的一种办法,而应将其视为一种能够赞助人类的工具。只有当组织能够创造出令人满意的、具有社会联系的事情岗位,并对员工的身心康健产生积极影响时,人工智能才能真正增强人类的潜力和技能。
关键词:人工智能
戴维•德•克雷默(David De Cremer)、乔尔库普曼(Joel Koopman)|文 戴维•德•克雷默是美国东北大学管理与技能教授。乔尔库普曼是德克萨斯农工大学梅斯商学院工商管理学TJ巴洛教授。他的研究兴趣包括亲社会行为、组织公道、动机过程和研究方法论。 张振涛 | 译 周强 | 编校
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