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斯坦福大学研究发现，在公司中，AI正在制造更多问题而非解决方案

景点排名 2025年09月24日 19:48 0 aa
斯坦福大学研究发现，在公司中，AI正在制造更多问题而非解决方案

人工智能本应成为提升企业生产力的革命性工具，但最新研究揭示了一个令人意外的现实：AI正在制造更多问题而非解决方案。斯坦福大学与BetterUp Labs联合进行的一项涵盖1150名美国全职员工的研究发现，员工正在利用AI工具大量产出表面看似合理但实质缺乏价值的"垃圾工作"，这种现象不仅未能提升生产力，反而加重了同事负担，破坏了职场协作关系。

研究团队将这种低质量产出称为"worklop"——一个源自"AI slop"的新造词，用来形容那些"伪装成优质工作但缺乏实质内容"的AI生成作品。调查显示，40%的员工在过去一个月内收到过此类内容，其中15%的工作场所内容为AI生成，这一比例远超此前预期。

更令人担忧的是，这些低质量内容不仅来自同级同事，还有16%来自管理层。当员工收到这类工作时，他们往往需要承担"解码内容、推断遗漏或错误上下文"的额外负担，实际上将工作量从内容创造者转移给了接收者。

生产力承诺落空的深层原因

斯坦福大学研究发现，在公司中，AI正在制造更多问题而非解决方案

插图由 Tag Hartman-Simkins / Futurism 绘制。图片来源：盖蒂

这一发现与业界对AI生产力提升的普遍期待形成鲜明对比。麻省理工学院此前的研究已经显示，在押注整合AI技术的公司中，95%未能实现有意义的收入增长。另一项关于AI编程助手的研究表明，程序员在依赖AI工具时实际上工作效率下降。

BetterUp副总裁、社会心理学家Kate Niederhoffer在《哈佛商业评论》撰文指出，问题的核心在于员工使用AI的方式。许多人只是简单地输入提示，按下回车键，然后将AI生成的任何内容直接转发，而不进行质量检查或深度思考。

"员工正在使用AI工具创造省力、看起来还过得去的工作，最终为他们的同事创造更多工作，"Niederhoffer写道。这种做法削弱了AI本应带来的生产力提升效果。

一位金融行业受访者描述了这种困境："我必须决定是自己重写，让他重写，还是只是称它足够好。"另一位零售业总监则表示："我不得不浪费更多时间跟进信息并通过自己的研究进行核对，然后与其他主管开会解决问题，最终还得自己重做这项工作。"

信任危机与人际关系恶化

研究揭示的另一个严重问题是AI使用对职场人际关系的负面影响。数据显示，54%的受访者认为使用AI的同事缺乏创造力，42%认为他们不太值得信赖，37%认为他们不够聪明。

这种认知偏见正在创造新的职场分化。当员工意识到收到的工作可能是AI生成时，他们对发送者的专业能力和可靠性产生质疑，进而影响团队协作效率。

研究团队将此现象描述为"认知卸载"的演变。传统上，人们将思维工作外包给计算器或搜索引擎等工具，这种做法通常能提高个人效率。然而，AI内容的特殊性在于"使用机器将认知工作卸载给另一个人"，创造了一种新的工作负担转移模式。

Niederhoffer团队指出："最令人担忧的成本可能是人际交往层面的。"当工作质量下降成为常态，职场信任关系受到侵蚀，长期而言可能对组织文化造成深远影响。

企业重新审视AI策略的必要性

这些发现促使企业重新思考AI部署策略。虽然在某些有限应用中，谨慎使用AI确实可以在不影响质量的前提下提升生产力，但这种细致入微的应用方式与许多商业领袖匆忙采用AI技术的做法存在显著差距。

当前许多企业在AI热潮驱动下快速推进技术整合，却忽视了员工培训和使用规范的建立。结果是员工在缺乏适当指导的情况下滥用AI工具，产生了与预期相反的效果。

企业需要认识到，AI工具的价值实现需要配套的管理机制和文化建设。这包括明确AI使用边界、建立质量控制流程、加强员工技能培训，以及重新设计工作流程以最大化AI的积极作用。

同时，管理层需要以身作则，避免向下属传递未经充分审核的AI生成内容。研究显示，当管理者使用低质量AI内容时，不仅直接影响工作效率，还可能在组织内部创造不良示范效应。

未来企业成功应用AI的关键在于找到技术能力与人类判断力的平衡点，确保AI成为增强而非替代人类智慧的工具。只有这样，AI才能真正实现其提升生产力的承诺，而非沦为制造职场混乱的源头。

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