儘管人工智慧（AI）可以提高我們寫郵件、起草績效評估、提出產品改進想法等方面的效率，但也隨之產生了副作用——
讓我們缺乏動力，感到無聊。
來自浙江大學管理學院特聘研究員、博士生導師劉玉坤團隊在涉及 3500 多名參與者的研究中發現，使用 AI 後，人們的內在動力平均下降了 11%，無聊感平均增加了 20%。缺乏內在動力可能會導致脫節，降低工作滿意度，甚至倦怠的負面後果。
那麼，在 AI 時代，我們應該怎麼辦呢？
研究團隊表示，對於個人而言，與其讓 AI 完成所有任務，不如將其輸出作為起點，在此基礎上進行擴展、完善和建構。企業則可以透過建構在 AI 輔助任務和獨立任務之間交替的工作流程來保持生產力和參與度，培養自主性、創造力和長期的技能發展。
相關研究論文以“Human-generative AI collaboration enhances task performance but undermines human’s intrinsic motivation”為題，已發表在 Nature 子刊 Scientific Reports 上。
論文連結:
https://www.nature.com/articles/s41598-025-98385-2
人機協作剝奪效應：為什麼動力下降，無聊感增加？
在 352 人參與的研究 1 中，參與者在 ChatGPT 的協助下或不在 ChatGPT 的協助下（分別為 Collab-Solo 與 Solo-Solo）起草一篇 Facebook 宣傳帖子。完成任務 1 後，受試者報告自己的心理體驗（包括控制感、內在動力和無聊感），然後進入任務 2，即替代用途測試（AUT）。在替代用途測試中，受試者自己為蘇打罐的創新用途進行頭腦風暴。
他們發現，任務轉換增強了控制感，但任務過渡時內在動機減弱，帶來的厭倦感激增。
在 793 人參與的研究 2 中，研究團隊首先要求參與者在有 ChatGPT 協助或沒有 ChatGPT 協助的情況下起草一份績效考核報告，並填寫評估他們在任務 1 中心理體驗的問題，包括控制感、內在動力和厭煩感。然後，他們被要求就如何增強產品（即互動式白板）進行頭腦風暴。之後，他們在任務 2 中再次報告自己的心理體驗。實驗數據得到的結論與研究 1 相同。
在 793 人參與的研究 3 中，受試者被要求扮演團隊經理的角色，在有或沒有 ChatGPT 的幫助下撰寫一封電子郵件，向整個團隊介紹一位新同事。然後要求受試者報告他們在任務 1 中的心理體驗，包括控制感、內在動力和無聊感。接下來，參與者繼續進行任務 2，要求他們自己為指定的清潔產品提出有創意的行銷想法。之後，受試者再次報告他們在任務 2 中的心理體驗。
圖｜研究1-3概覽。
與研究 1-3 一樣，研究 4 中的參與者連續完成兩項任務，並在每項任務後報告他們的心理體驗--控制感、內在動機和無聊感。不過，與之前的研究不同，研究 4 採用了兩個類似的文本生成任務，並平衡了它們的順序，從而消除了任務類型和任務順序的影響。他們使用了研究 3 中的 “撰寫電子郵件任務”和研究 1 中的 “撰寫 Facebook 帖子任務”，以隨機順序向被試展示這些任務。為了確保調查的全面性，他們分析了所有四種情況（協作-協作、協作-單人、單人-單人和單人-協作）的數據，以考察表現增強效應、表現增強的溢出效應以及心理體驗的剝奪效應。透過對這些條件進行系統比較，研究 4 對在單人工作和人工智慧輔助工作之間的轉換如何影響任務績效和心理結果進行了更全面的考察。
圖｜研究4實驗設計。
在進一步方差分析下，研究團隊發現，從 GenAI 輔助協作過渡到單人工作與單人工作相比，並沒有導致無聊程度的顯著變化，但參與者的無聊感都有類似的增加。
圖｜研究 4 任務 1 的 ChatGPT 效能提升。
從單人工作過渡到 GenAI 輔助協作可能會帶來額外的認知或心理壓力，從而導致無聊感比持續單人工作上升得更快。不過，鑑於影響規模較小，這種影響並不明顯。雖然無聊感在所有條件下都會增加，但從獨立工作轉向人工智慧協作並不一定會減輕無聊感，在某些情況下，無聊感可能會加劇。
雖然與 GenAI 合作並不能完全消除無聊感，但長期合作可能會有助於減輕無聊感的增加。相反，從合作過渡到單獨工作可能會加劇無聊感，這可能是由於缺少了 GenAI 之前提供的外部幫助和參與。
人機協作的雙刃劍效應
在涉及各種認知要求較高的任務（如文本生成和創意頭腦風暴）的四項研究中，該研究團隊的結果一致表明，人類與 GenAI 的協作具有雙刃劍效應。
雖然 GenAI 提高了人類生成輸出的品質，但它無法維持後續任務的表現，並破壞了關鍵的心理體驗，包括控制感、內在動力和無聊感。此外，從具有吸引力的人工智慧輔助任務過渡到刺激性較低的人類單獨完成的任務，可能會加劇無聊感，因為眾所周知，缺乏新穎性和挑戰性的任務會削弱持續的動力。
與預期相反，四項研究幾乎沒有提供 GenAI 帶來績效提升溢出效應的證據。這種溢出效應的缺乏可能源於負面心理體驗掩蓋了 GenAI 的潛在益處，限制了其提高後續任務績效的能力。研究 4 進一步排除了由於任務類型或顯示順序的不同而導致沒有溢出效應的可能性。研究結果表明，從人工智慧協作過渡到單人工作所造成的干擾可能會阻礙績效溢出的可能性。
該研究存在一定的局限性。首先，研究設計僅限於兩個連續任務，無法調查在涉及多個任務的情況下，增強和剝奪效應是否持續存在。此外，參與者來自一個線上平台，不能反映真實世界中人與人工智慧協作的工作動態。真實工作環境中的人工智慧協作可能與實驗模擬不同。為參與者提供的激勵措施可能會引入外在動機，從而有可能影響他們的心理體驗和任務結果。最後，沒有研究內在動機的潛在曲線效應。以前的研究表明，內在動機可能會產生曲線效應--中等程度的內在動機可以延續到其他任務中，但極高程度的內在動機可能會產生反差效應，降低對後續任務的樂趣。
但極高的內在動機可能會產生相反的效果，並降低對後續任務的喜愛程度。然而，在四項研究中，參與者在任務 1 中的內在動機水平相對較高，但並不極端（在 7 分制中約為 5 分）。因此，在研究中沒有預期或觀察到非線性效應。未來研究可以探討內在動機曲線效應出現的條件，尤其是在複雜程度、興趣或認知需求不同的任務中。
對專業人士和政策制定者來說，這項研究啟示了人工智慧系統的設計者應該在協作平台中強調人的能動性，透過整合用戶回饋、輸入和定制來實現，確保用戶在與人工智慧協作的過程中保持控制感。此外，對工作規劃者也有啟示，它強調了在獲得人工智慧技術好處的同時保持個人心理健康的重要性。這種理解有助於創造充實和吸引人的任務，透過將任務與員工的喜好和技能相匹配，促進員工的持續動力和有意義的協作。最後，人類員工可以在與人工智慧的合作和獨立工作之間積極規劃自己的工作，從而在職業生涯中獲得成就感和動力。
參考連結:
https://hbr.org/2025/05/research-gen-ai-makes-people-more-productive-and-less-motivated