新火種
2023-10-19 
人工智能如何提高員工創造力
在現代組織中，員工創造力十分重要。人工智能技術能否增加人類員工的創造力，從而產生AI增強型員工創造力（AI-augmented employee creativity）呢？這個問題引起了諸多學者的興趣。有學者猜測，人工智能可以提高員工的創造力，因為“人類和機器人一起工作，機器人負責繁重的工作，這樣人類就可以專注于創造性的部分”。然而，人工智能是否真的可以幫助員工創造性地解決更高層次的問題，以及實現這一理想結果所必須滿足的關鍵條件，目前還缺乏理論基礎和系統的經驗證據。
本文通過研究AI與人類在順序分工任務中的合作來解決這個問題。任務的順序分工是指，將初期的常規編碼和重復的部分分配給AI，而將后續更高層次的問題解決部分分配給人類員工。首先，作者認為這種形式的AI協助改變了人類員工的工作設計。在此基礎上，作者假設了兩種相互競爭的情況。然后，作者將員工的工作技能確定為調節因素，并假定高技能員工從AI協助對創造力的獲益更多。最后，作者還認為，提高員工的創造力對于人工智能協助提高組織績效至關重要。
理論與假設
AI已被用于開展一系列快速增長的經濟活動，其準確性、可靠性和可擴展性都高于人類。目前的AI技術在執行重復的、已編碼的任務方面特別有效，這些任務遵循明確、具體的協議和腳本。但同時AI在處理無腳本的、更高層次的、非結構化的任務時面臨著局限性，部分原因是它在對未知問題產生新的答案時不具備人類的創造力。
基于此AI和人類之間的分工可能是合理的，這樣可以利用AI和人類員工的相對優勢。任何成功的分工都需要將實現特定組織任務的目標分解為相互依賴的工作子群。當一個子任務的結果成為另一個子任務的輸入時，這種相互依存關系可以依次表現出來，或者當子任務共同產生一個共同的結果時，這種相互依存關系可以平行表現出來。在本文研究中，我們
這種順序分工給人類員工的工作設計帶來了結構性變化，具體表現為兩個關鍵特征：（1）降低了員工執行重復的、規范的、結構化的工作的工作量；（2）強化了員工處理非結構化的、高水平問題解決的工作量。
那么AI對于改變工作設計的重要性在何處？第一，可以避免將初始任務交給人類員工所產生的兩個問題。一方面，在執行重復、規范化的工作時，人類員工由于可能會受到厭倦與疲憊的負面影響，表現得不如AI可靠。又因為順序分工的任務間相互依賴，處理后續工作的員工如果發現之前委托給其他人的任務沒有得到可靠的執行，可能會產生負面溢出效應。這種負面經歷會降低員工的工作自主性與個人責任感，從而破壞他們在工作中的內在動力，例如努力富有創造性。另一方面，將重復性工作交給人類員工，是工作豐富化模型的倒退，這將使人類員工經歷工作設計專家們一直努力避免的已知的負面后果。
第二，AI是處理已編碼、重復性工作中最先進的技術工具。與其他技術相比，AI對話式機器人更為強大。因為其他技術無法進行類似人類對話的交流，導致信息交流效果不佳，并更容易引發客戶的厭惡。
基于對工作特征模型和員工創造力的研究，關于AI和人類員工之間的順序分工所引起的工作設計的變化是否會增加員工的創造力，從而產生AI增強型員工創造力，存在著理論上的矛盾。
引入AI的積極影響包括：（1）節約資源。改變后的工作設計有助于節約員工解決更高層次問題所需的資源，員工就更有可能保持對手頭工作的
引入AI的消極影響包括：（1）增加壓力。工作壓力的增加構成了員工創造力的障礙。高工作要求提高了克服認知挑戰和應對時間壓力的工作量，降低了工作對時間、節奏和工作質量的控制。（2）替代威脅。雖然員工可能認為組織在順序分工中使用AI是對他們工作的幫助，從而增加了組織支持，但也存在一個突出的擔憂，即AI的采用會引發員工對技術取代工作的恐懼，這可能被認為是對員工的組織支持的降低。
員工的工作技能是指他們的領域專長或如何執行工作所需任務的知識。工作技能決定了員工如何克服工作中遇到的挑戰；因此，這些能力關系到他們在相關任務中的表現。
多個理論都強調了專業知識在創造新想法方面的重要性。員工創造力的構成理論認為，與領域相關的技能是該領域內員工創造力的重要驅動力。如吸收能力理論（即更多的現有知識使個人和組織能夠更好地學習新知識）和創新理論（即新知識來自于先前知識的重新組合）所支持的，員工在工作相關領域的更多現有技能提高了他們找到新問題解決方案的能力。因此，員工的工作技能越強，他們就越有可能利用保存的認知資源，以及由AI引起的工作設計變化所產生的工作復雜性越高，這兩者都有利于工作場所的創造力。
同時，盡管改變后的工作設計增加了員工從事高層次問題解決的工作量，但較高的工作技能使員工能夠解決其工作領域的問題，因此，對于高技能的員工來說，整體的工作量壓力不太可能增加或增加的程度較低。其次，當員工擁有較高的工作技能時，他們在與AI的“賽馬”中會形成更大的優勢，從而減輕他們對被AI取代的擔憂。因此，作者提出假設1:
H1：在一項AI和人類員工之間有順序分工的組織任務中，當這些員工具有較高的工作技能時，AI協助處理任務中最初編排好的、重復的部分，更有可能提高員工解決任務中后續更高層次問題的創造力。
H2：如果AI協助處理初始的、規范化的、重復性強的任務確實增加了員工解決后續更高層次問題的創造力，那么增加員工創造力就是AI協助提高員工績效的一種途徑。
研究設計
為了檢驗所提出的假設，作者進行了一個現場實驗研究和一個定性研究。
研究結果
AI和人類員工之間的順序劃分改變了工作設計，減輕了員工處理編排好的標準工作的負擔，加強了員工解決更復雜、更高層次問題的需要。但低工作技能員工則認為這降低了他們的工作速度和效率，因為AI協助提升了他們遇到對產品認知的客戶的可能性，所以使服務更有挑戰。但受限于能力，他們在后續任務時遇到了很多困難,且很有壓力。相反，高工作技能員工對不必發掘潛在客戶表示欣慰，并認為與潛在客戶更密集、復雜的互動提供了更大的職業機會。
由AI協助引起的工作模式的關鍵變化，一方面影響了人類員工在開發新腳本和改進現有腳本方面取得的實際成果，這兩者在這種工作環境中被認為是 "創新"，盡管這在高技能和低技能的代理人之間存在著巨大的分歧。另一方面，高技能和低技能的員工都認為，工作模式的改變應該提高他們的能力，以便在長期內表現出更大的創造力。但相比較高技能員工通過節約資源和面對更有挑戰性任務發展了更多的工作技能，低技能員工雖然也認為AI協助節約了時間，但他們由于能力有限，所以這些變化在幫助他們找到新的或更好的答案方面沒有起到作用。
改變后的工作模式以及AI協助產生了各種心理后果，影響員工創造力。一方面，高技能的人類員工從執行改變后的任務中體驗到更多的積極情緒，包括更好的心情、更高的士氣和更大的激情。然而，低技能的人類員工報告了負面情緒，包括緊張、士氣低落和被拒絕的感覺。積極的情緒會形成更大的創造力。另一方面，高技能和低技能的人類員工報告了對公司采用AI協助的更積極的情緒和更大的組織承諾。
討論
研究表明，即使是簡單的順序分工也能在AI和所涉及的人類員工之間創造協同效應。如果沒有員工，AI在獨立處理高層次問題的解決上面臨著局限性；同樣，如果沒有AI的協助，員工會因為簡單重復的工作而分心，士氣低落，而他們卻渴望有趣和創造性的工作。因此，人工智能與人類的合作是 "一箭雙雕"。
研究還表明，使用AI處理繁瑣和重復的工作有助于人工員工專注于開發更多的創造性成果這一傳統假設并不總是成立。對于AI協助是否真的能增加員工的創造力，理論上存在緊張，但員工的領域專業知識或工作技能構成了調和這種緊張關系的關鍵條件。具有較高工作專長的員工在開發創造性解決方案時更多地受益于人工智能協助。
最后，員工對工作的厭倦是一種常見的、有問題的經歷，可以追溯到工業時代。技術的進步加劇了這種擔憂，因為它導致了工作的進一步碎片化。然而，這項研究表明，由于AI可以有效地執行精心編排的重復性工作，它們可以使員工保持專注于更有趣的工作，這可能導致更有意義的工作經驗。
文獻來源：Jia, N., Luo, X., Fang, Z., & Liao, C. (2023). When and How Artificial Intelligence Augments Employee Creativity. Academy of Management Journal. https://doi.org/10.5465/amj.2022.0426
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