当各种AI工具逐渐融入日常工作生活时，你是如何看待它的？或许大多数人认为它只是一项“工具”，但电子科技大学经济与管理学院青年教师、博士潘源却提出了一个观点：它是和你我类似的社会成员，我们都可能会对它产生情感依赖，甚至是一些厌恶等非理性的情绪。
从这一认知角度出发，在传统研究通常将AI视为中立的效率工具进行剖析时，潘源和合作者则探讨了AI作为企业绩效评估“社会成员”时，与员工产生的复杂互动，以及如何影响员工对评估的满意度。
“我们发现，员工并不会冷冰冰地将AI视为工具。”潘源告诉《中国科学报》记者：“相反，他们会像理解人类同事一样，去解读AI评估者的‘性格’和‘动机’。”
相关成果近日在线发表在《人力资源管理》上。
也许你不只把AI当“工具”
潘源一直都致力于研究人力资源管理中的AI应用，关注到AI作为绩效评估者这一问题，更是源于她对日常生活的深层触动。
“基于平台，外卖小哥的工作中很大一部分绩效就由算法评定。”潘源观察到，这种趋势正从外卖、众包等零工经济，蔓延至拥有正式雇佣关系的传统行业，如物流公司的一线员工和站点负责人。“只要你的工作与AI有合作，AI就可能在工作交互中记录你的表现，并转化为评估依据。”
随着AI应用渗透各行各业，主流研究往往停留在“工具论”，忽略了现实互动中涌现的复杂人性反应和期待。
“家里扫地机器工作时突然卡住，我可能会下意识说一句‘你这么笨’。”潘源举了一个例子，“这已是社会性反应，而非单纯对工具故障的反应。”
又例如，在工作中，当你使用大语言模型得到奇怪输出时，可能会脱口而出：“你在瞎说”，给出了并非纯粹的工作反馈，而流露出与拟人的AI产生了类似与人交往时的情绪。“毕竟，你不会向一个计算器抱怨。”她补充。
为了深入解析这种新型互动关系，潘源的研究将社会物质性理论与归因理论相结合。
“社会物质性理论的核心是‘关系’。”潘源解释，“一项技术若没有人与之互动，它就毫无意义。AI的影响必须在具体的社会交往和权力结构中理解。”
她进一步说明，同样的AI技术，在不同的人机关系、组织情境下，可能被赋予完全不同的意义，产生截然不同的影响。
归因理论属心理学范畴，关注人们如何解释他人的行为动机。“我们假设，员工会使用类似的归因模式去解构AI评估者的行为。”潘源说道。
“就像我们通过一个人的言行推断其性格一样，员工也会试图‘理解’AI给出某个评分背后的‘逻辑’或‘倾向’，将AI从客体提升为了准主体。”她指出，此次研究本质上也就是关系性的视角，把 AI 当成人，看它与人交往时是否存在社会关系。
更容易获得信任的AI：“个性”简单且“人性化”
基于“关系性”研究视角，研究团队开启了实验和验证。
团队成员、哥廷根大学博士生薛杉子介绍，研究聚焦四个关键因素，两个关乎AI的“性格”，即复杂度与拟人度。“另外两个则与社会架构中的权力安排相关，包括AI有多大权限，以及员工有多大权限接受或拒绝 AI的评估结果。”
社会物质性理论强调物质与社会结构的纠缠，因此每个实验都同时包含一个与AI“性格”相关的物质因素，和一个与社会权力有关的结构因素。
在具体实验操作中，每一个因素分别有“高“与“低“两种情景，团队将这上述4个因素进行两两组合并进行验证后，最终设计了十六种情景实验，覆盖4种因素中高低情景组合的所有交叉情境。
被试者先阅读对应情景文本，如高决策权组会被告知“你的绩效结果完全由AI决定”，然后回答问题，并通过检测题确保操纵有效。
“情景实验结束后，问卷调查主要是为了复现情景实验的结果。”薛杉子表示，情景实验毕竟是操纵出来的情境，多少依赖被试的理解能力和想象力。“但问卷调查的对象是真正被 AI评估过绩效的人，覆盖服务业、IT、医疗、教育等多个行业。”
如果现实中员工的反响与受控实验得出的结论高度一致，那么研究的因果关系就非常有力。
研究发现，AI的“性格”显著影响员工对其的感受。复杂度越高，信任感越低，满意度随之下降。
“这好比与人打交道。”潘源打比方，如果一个人说话总是绕弯子，需要你费劲去理解，你自然会降低对他的信任。“AI复杂度高，意味着使用门槛高、沟通成本高、出错可能性更高。”
相反，拟人化的，也就是表现为共情、易沟通的AI则能提升信任与满意度。可见，一个能共情、好沟通的评估者，无论是人还是AI，都更容易获得信任。”
研究结果还显示，AI决策权越高，员工满意度越低，且这种不满并非源于感觉程序不公。“即使认为AI评估是公平的，员工也可能仅仅因为‘决定是AI做的’而不满。”潘源认为，这或许源于人类对“非我族类”评估者的心理排斥。
与之相对，当员工自身拥有一定话语权时，他们的程序公平感与满意度会显著提升。这一结果提示，给予员工参与和反馈的空间，或许能缓冲技术带来的疏离感。
HR的角色重塑
基于这些发现，研究为企业在人力资源管理中引入AI评估工具提供了重要参考。但潘源指出，没有放之四海而皆准的法则，需“具体问题具体分析”。
“企业必须结合自身的技术资源、员工素质与工作性质来决策，盲目跟风引入AI可能弊大于利。”她指出，尤其对于数字基建薄弱、员工技术素养不足的传统企业，仓促变革容易导致“水土不服”。
网上经常出现一些吐槽，有的企业推行数字化合同撰写和审批，但实际操作中电子合同弄完还要存纸档一份，AI写好合同后还要自己核对一遍，一顿操作下来发现倒不如直接找律师出稿。
“所以数字基建建设不单单是投入多少钱，还需要有针对性的培训、相应的工作流程更改和制度支持，这对企业来说是最重要的。”潘源说道。
“倾听员工的声音”也至关重要。她建议，在推行AI评估系统前，进行有效的员工摸底。在应用中，为员工保留反馈渠道和一定的话语权。
目前研究的数据主要基于美国企业员工样本。潘源透露，团队正在进行的延伸研究聚焦于中美对比，旨在探讨文化背景差异是否会影响人们对AI作为绩效评估工具的态度。
从已有数据分析来看，员工的年龄、职业类型以及性别等因素所造成的影响差异并不显著。然而，员工是否实际拥有被AI考核的经验，则是一个影响变量。
对于人力资源行业本身，潘源认为AI的普及正在重塑HR的角色。
她预见，借助AI，HR可以从繁琐事务性工作中解放出来，未来核心技能将更侧重于真正去理解人、激励人、体察员工需求，让员工和企业站在一起。“如果坚持‘以人为本’，这项工作依然无法被AI取代。”
相关论文信息：https://doi.org/10.1002/hrm.70049
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