面对Ai,我们开始感到,无趣了,甚至,失去了原本的那股劲头。
曾几何时,ChatGPT、Deepseek还只是办公室里新奇的谈资。如今,它已然成了我们每日工作的“隐形搭档”。写邮件、起草报告、写论文——AI帮忙的速度快得让人来不及惊叹。可事情并不只有高效那么简单。
浙江大学管理学院刘玉坤教授团队的一项研究给出了数字化的回答:在超过3500人的调研中,他们发现,使用AI后,人们的内在动机平均下降11%,而无聊感则飙升了20%。这不只是“心情不好”那么轻描淡写——动机的流失可能直接影响工作满意度,甚至引发情绪倦怠。
这项名为“Human-generative AI collaboration enhances task performance but undermines human’s intrinsic motivation”的研究,已发表于《Scientific Reports》。
论文原文链接:https://www.nature.com/articles/s41598-025-98385-2
四轮实验,思路清晰,结果一致。
第一轮实验:
352人参与。任务一:在有/无ChatGPT协助下,撰写一篇Facebook宣传贴文。任务二:独立完成一个“苏打罐的替代用途”头脑风暴。结果呢?参与者在AI协助下确实做得更好,但到了第二项任务,他们普遍报告:无聊感更强、内在驱动更低。仿佛刚从高速公路切回城市拥堵路段——落差让人提不起劲。
第二轮实验:
加大了样本量(793人),任务内容换成了绩效报告 + 产品创意。结论依旧——AI提升了前一任务的表现,却削弱了后续任务的心理投入。
第三轮实验:
依旧是两阶段:先写邮件欢迎新同事,再构思清洁产品的创意营销点子。参与者在每个阶段后都被问到:你觉得这任务掌控在手吗?你有多想继续做?你现在有多无聊?数据图一拉,趋势赫然:AI用得越多,动机掉得越快。
但最关键的,是第四轮。
这一次,研究者不再只对比AI与否,而是系统考察四种组合:AI→AI、AI→独立、独立→独立、独立→AI。任务顺序也打乱,避免“前后顺序”影响结果。
结论比前三轮更复杂:
无聊感在所有条件下都有所增加,但当人从AI协作切换到单人完成时,这种无聊感没有预期中那么剧烈;
相反,从单人转向AI协作时,那种“我是不是被替代了”的心理落差,反倒加剧了倦怠感。
这告诉我们一个冷门却重要的细节:不是AI让人无聊,而是“对比”让人无趣。
人类的心理机制并不像一台机器,输入效率就自动输出满意。在这些认知强度不低的任务中(写、想、创),AI固然能提升结果,但却无法延续人类的心理投入。
研究发现:
AI提高第一任务的产出质量;
但随后任务中,人们的动力下降、注意力涣散,甚至对任务本身产生抗拒;
所谓“AI带来表现溢出效应”的假设,并没有被验证。
或许,这种“失效”是因为个体的掌控感在AI协作中被部分取代,创作的成就感变得稀薄。一旦AI退出舞台,人类自己却难以快速“接棒”。
第四项研究排除了任务类型和顺序等干扰,依旧没能发现“AI效应”的传导,这使人不得不思考——效率之外,我们到底失去了什么?
但问题,远不止于此
这项研究虽然结论清晰,但仍有几处“盲区”:
所有实验都基于两个连续任务,难以判断长时间AI协作是否会产生“适应”或“麻木”的反馈;
参与者主要来自在线平台,现实中的办公环境更复杂、更受干扰;
参与动机受金钱激励驱动,这可能掩盖了真实的心理反馈;
研究并未探索“内在动机的非线性变化”——也就是说,动机太强时反而可能在下个任务中跌落更快。
举个例子:有时我们对一个任务投入越多,做完后的心理落差越大。此前也有研究发现,适度的动机会激发后续行动,但过强的动机则可能让人迅速疲劳。尽管这次研究中的动机评分(平均5分/7分)未达到“过高”标准,但这个机制值得今后进一步探讨。
这项研究并没有反对AI本身。它提出的问题,是关于节奏,是关于感受,是关于人的存在感能否在“智能辅助”中被保留下来。
对于AI产品设计者而言,这意味着系统不应仅仅专注于功能效率,还应重视人类用户的“能动性”和“参与感”。比如:鼓励个性化反馈、允许用户自定义AI协作程度、提供“手动调整”的空间等等。
对组织管理者来说,这是一种提醒:不能一味追求效率而忽略员工的心理状态。适时地安排纯人工任务、设计富有挑战性的项目、鼓励创意表达——这些看似“低效”的安排,可能才是真正维系生产力的根基。
最后,对个体而言,与AI合作不意味着放弃主动权。主动规划工作结构、调整任务节奏、在协作中寻找自我定位——或许才是AI时代真正的“工作智慧”。
因为人类不是按钮的操作者,也不该沦为“工具使用工具”的中间人。
我们和AI的关系,不是谁更快,而是谁更能感受到:我仍在做出选择,仍在创造意义。
文章来自于微信公众号“学术Pro”,作者是“持灯小师妹”。