當生成式AI能為更多的工作效勞，員工不免覺得自己的能力、自主性及人際連結備受威脅。企業領導人應從正視、留意、契合、重新設計、賦能等五大面向著手，解決這些心理威脅，讓人機協作更順利。

Viktor Solomin/Stocksy

隨著生成式AI接手曾經視為人類專屬的任務，員工開始對自身職務及自身在組織的價值有了不同的看法。這究竟是好事，還是壞事？為研究這個問題，我們整合了心理學理論（探討動機、績效與福祉）及各項跨學科研究（探討生成式AI如何影響知識、任務，乃至員工生產力與工作本身的互動特質），結果發現，這個問題很大程度取決於員工認為生成式AI究竟滿足或沒有滿足3項關鍵心理需求：「能力」，也就是感覺自己有成效、有能力；「自主」，也就是感覺可以控制自己的行動；以及「連結」，也就是感覺自己具備有意義的人際連結。若這些需求得到滿足，員工就會接納生成式AI，將它視為有用的工具和助手。反之，若未得到滿足，員工就會覺得受到威脅，有時甚至是生存威脅，也就不願使用生成式AI。

本文觀念精粹

問題：隨著生成式AI執行愈來愈多需要創意和人際互動的任務，許多員工覺得他們在工作上的能力、自主性和連結感都受到了威脅。這種心理衝擊會讓他們抗拒AI、不與AI互動，甚至蓄意破壞公司的AI計畫。

解決方案：運用AWARE架構將生成式AI整合到工作上，正視（acknowledge）員工的憂慮，留意（watch）員工在面對生成式AI時出現哪些不適應的行為，讓支持系統契合（align）員工的需求，以AI與人類的綜效為目標來重新設計（redesign）職位，並以坦誠和包容來賦能（empower）員工。

成效：滿足員工的核心心理需求，組織就能夠提高他們接受生成式AI的程度——將它從員工感受到的威脅，轉變為值得信賴的助手。

如今許多員工屬於沒有滿足的第二類。根據2025年IT基礎設施服務公司Kyndryl針對8國總共25個產業所做的調查，45％的執行長認為，大多數員工對於在職場使用生成式AI，不是心存抗拒，就是公然敵視。問題的癥結點在於，大部分公司缺乏導入生成式AI的變革管理策略，也沒有提供正式的訓練，協助員工使用生成式AI。不出所料，這些不足也就讓公司的領導人、經理人以及員工之間出現落差：波士頓顧問公司（Boston Consulting Group, BCG）2025年的一項調查發現，85％的領導人和78％的經理人經常使用生成式AI，但只有51％的員工也是如此。

為了協助領導人解決員工的抗拒，我們開發出一套在職場整合生成式AI的架構。我們在本文會說明生成式AI如何支持或威脅3項基本心理需求；接著，我們會介紹這套架構，並說明該如何藉由它來增進員工對生成式AI的接受度、使用動機和互動程度。

心理衝擊

研究顯示，在日新月異的職場中，領導人若能滿足員工的能力感、控制感和連結感這些需求，就能促進團隊的適應力、學習力和福祉。醫師和編劇這兩群專業人士對生成式AI的反應備受關注，他們的經驗就印證了這個想法。我們現在來看看他們對AI整合工作的不同反應。

能力

生成式AI讓各式各樣的員工都能提升自己的能力。它可以協助缺乏技術專業的員工執行需要高技能的任務，也可以協助具備專業知識的員工擴展他們的能力。結果，就如馬克．祖克伯（Mark Zuckerberg）去年所說，生成式AI讓那些積極進取的員工「取得遠超於以往所能收穫的成就」。本文其中一位作者潘托尼曾主持一項研究，帶領華頓商學院（Wharton）和GBK Collective針對美國大企業高階決策者進行年度大型調查，結果證實多數領導人也認同生成式AI會開啟員工的可能性：89％的受訪者表示，生成式AI會增強員工的技能。

美國醫學會（American Medical Association, AMA）最近發布一份AI態度報告，指出醫療專業人士的主流觀點也是如此：他們樂觀認為AI會改善病患的照護。醫師艾立克．托波爾（Eric Topol）2024年在一次演講時表示：「多模態AI讓我們可以詳細了解一個人，就像拍一張高解析度的照片一樣，進而為病患提供一生的個人化醫療服務。」這些證據似乎指出，生成式AI確實提升醫療專業人士的能力：它可以協助和改進各項診斷、醫病互動及醫療預測。

然而，由於生成式AI可以自動執行許多例行任務，也可以支援複雜任務，如果將它整合到職場，員工可能會覺得他們的能力受到威脅。當生成式AI重新界定員工必須具備的能力，或是看起來就要完全取代他們，這種感受就會常常浮現在他們心中。很多人其實也擔心出現這種後果。華頓商學院和GBK針對高階決策者所做的調查中，71％的受訪者表示，他們認為生成式AI會讓員工技能退化並且取代他們，至少部分任務是如此。就連一些高技能員工也擔心生成式AI正在減弱員工的能力。舉例來說，編劇和其他創意產業是透過長時間累積的專業經驗來展現能力，若生成式AI取代從事入門工作的員工，那麼年輕世代要如何取得能力或信譽？電視編劇暨執行製作人丹尼．托利（Danny Tolli）就指出：「公司不會把節目統籌（show running）的機會，交給履歷上沒有正式作品紀錄的編劇。」

自主

生成式AI能自動執行重複、例行、可能讓人沒有成就感的任務，因此能夠降低員工的認知負荷、減輕工作的單調乏味，進而增加他們的自主性。多數醫師都對這樣的前景感到興奮：他們認為，生成式AI最大的好處是減輕行政負擔，讓他們有更多餘裕可以專心處理更有意義的任務。例如，一項針對放射科醫師的研究顯示，生成式AI模型在輸入病患資料後，只要24秒就能找出需要緊急處理的個案；而放射科醫師平均則需要24.5分鐘。而在放射科和其他許多醫療領域，需求又多於供給，因此許多醫師願意採用生成式AI。北美放射學會（Radiological Society of North America）會長柯蒂斯．藍格洛茲（Curtis P. Langlotz）指出：「這些進步可以提升我們所有人的技能、減輕職業倦怠，並將更好的醫療服務帶到資源不足的地區。」

不過，如果企業導入生成式AI讓員工覺得失去自主性，就會產生抗拒的現象。強制規定員工使用生成式AI，如微軟（Microsoft）和Shopify等公司所做，可能會讓員工的自主性受到更大威脅，尤其在這些規定還創造出「演算法牢籠」，也就是一套標準化的作業程序，讓員工難以按照自身特殊需求來打造任務，就更是如此。要是員工必須對AI生成結果負責，可能還會進一步傷害他們的自主感。

當員工覺得他們成為陪襯技術的配角時，問題就會很嚴重。用這種方式導入AI，會威脅到員工的專業認同，以及他們對自己工作的掌控感。遺憾的是，這正是許多編劇的感受。《馬男波傑克》（BoJack Horseman）的創作者暨節目統籌拉斐爾．鮑伯－華克斯伯格（Raphael Bob-Waksberg）曾說：「如果能有一些保障，讓我們這些員工可以控制自動化，那麼自動化就能幫我們完成工作。我不認為有人會反對這一點。我們並不是說要回到撥盤電話的年代……我們說的是，我們手裡要拿著鑰匙，因為鑰匙一旦握在公司手上，我們就失去主導權了。」

連結

當生成式AI讓員工拿回更多時間和精力，他們就能更專心處理工作的互動層面和關係層面。只要生成式AI以近似人類的方式溝通，讓員工感受到他們通常在與他人合作時感受到的溫暖、信任和動力，它也同樣能滿足人們的連結需求。這表示團隊合作的好處，生成式AI也同樣可以提供一部分。此外，一些和AI協作的專業人士表示，他們的感受不輸那些只與其他人員協作的專業人士，甚至還要更好。例如，醫師指出，使用生成式AI工具來草擬回覆病患來訊，以及協助處理文書，讓他們有更多的時間和精力，可以面對面為病患提供醫療服務──而這部分的工作也就強化了連結。

不過生成式AI也可能破壞工作的互動結構，危及員工的連結感。那些原本仰賴人際協作的任務在自動化之後，可能引發員工的孤獨感，並降低團隊的凝聚力。同時，也可能讓員工擔心他們的價值觀、想法和經驗會遭到忽視。他們還可能覺得自己被當成物品來對待（不夠溫暖、也不夠用心或有同理心）。好萊塢2023年的編劇大罷工，就有這些因素存在。

此外，員工也可能發現彼此在生成式AI的取得、使用和訓練上有種種不平等的現象。他們還可能感覺到世代落差愈來愈大：資深員工認為年輕同事濫用生成式AI，而年輕員工則認為資深同事抗拒改變。相互衝突的觀點可能讓彼此不滿，也削弱協作的品質。此外，員工還存在一種自然的傾向：他們往往認為「自己」用生成式AI很合理，而且他們用它做出來的成果也值得受到肯定，但別人也以同樣方式使用生成式AI時，卻不值得受到同樣的肯定。

遵循AWARE架構

為協助領導人提升生成式AI在職場的採用率，我們設計了一套AWARE架構，涵蓋領導人可以採取的5項行動：「正視」（acknowledge）員工的心理需求；「留意」（watch）員工面對生成式AI時的適應行為和不適應行為；讓支援系統「契合」（align）員工的心理需求；「重新設計」（redesign）職位來提升人與生成式AI的互補性；最後，以坦誠和參與來「賦能」（empower）員工。（參閱邊欄「AWARE架構」。）我們現在來詳細檢視每一項行動。

正視

要將生成式AI成功整合到職場，第一步就是要正視這項技術會如何影響員工的能力、自主和連結需求。經理人應該主動接觸員工，創造坦誠對話的空間，來討論生成式AI會如何影響他們的任務、角色，以及自我價值感。重點在於領導人要預測，員工在面對重大變革時會有什麼感受。舉例來說，你在導入一項生成式AI工具，要將寫作或程式設計自動化時，可能要先正視這項工具可能會讓部分內容創作者或工程師感覺受到威脅，然後再和他們一起討論這項工具的影響。運用你的領導角色來指出這些憂慮，而非壓抑它們，你就能展現對員工的重視，也把他們的利益放在心上。採取這種做法可以營造充滿心理安全感的環境，減少員工默默抗拒的情況。

正視不斷變動的職場會如何影響員工，其實永遠不嫌晚。Duolingo宣布「AI優先」策略之後，推動的過程曾經引起員工的困惑和焦慮。這家公司的執行長路易斯．馮．安（Luis von Ahn）正視這次失誤並表示：「AI為所有人帶來了不確定性，我們的應對可以是恐懼，也可以是好奇。」他把變革重新包裝，強調AI不會取代員工，而是「會用同樣或更好的品質來加速完成我們的工作」。

留意

經理人需要找出和了解員工在面對生成式AI相關威脅時，採取哪些應對策略。其中一些是適應策略，行為包含提升技能（滿足能力需求）、調整任務和工作流程（滿足自主需求），以及與同事合作學習、採用，並改進生成式AI解決方案（滿足連結需求）等。但也有很多是不適應策略，行為包含迴避任務、退縮和不互動等。領導人要能辨識這些行為，才有辦法採取矯正措施。給開發人員使用的線上協作平台GitHub，就提供一個很實用的模型。經理人可以監控GitHub Copilot各項採用和使用指標，來評估訓練工作的成效，並追蹤開發人員如何與工具互動。這有助於他們偵測適應性的互動，以及早期的不互動跡象，進而提供及時的協助。

Viktor Solomin/Stocksy

領導人之所以要找出不適應行為，是因為這類行為可能反映背後潛藏的困難與壓力，而這些因素最後可能導致員工毫不掩飾地破壞AI計畫。2025年一項針對1,600名美國不同產業知識工作者（半數為長字輩層級）的調查指出，31％的受訪者坦承他們曾積極對抗公司推動的AI計畫。（該調查也有41％的Z世代員工坦承做過同樣的事。）團隊成員若一再拒絕生成式AI的相關任務，可能是在逃避：心理退縮，或減少認同他們覺得受到威脅的領域。

那些疏離生成式AI協作團隊的員工，可能也在「偷偷」使用AI——私下採用未經組織核准的工具。前文提到的2025年BCG研究顯示，超過一半的受訪者（54％）表示，他們使用AI工具並未得到正式核准。這種傾向在Z世代與千禧世代員工身上特別明顯。Ivanti發表的全球《職場技術》（Tech at Work）報告發現，使用生成式AI工作的受訪者將近三分之一（32％）會隱瞞雇主。有些人偷偷使用是為了給自己「祕密優勢」（36％）；有些人是為了避免遭到解雇（30％）；還有一些人，則為了減輕冒牌者症候群，或是預防同事質疑他們的能力（27％）。

而留意，就是要在員工面對生成式AI帶來的變化時，積極傾聽和注意他們的感受，以及他們的行為。若你能以同理心看待不適應的行為，就能在他們動力或績效下滑之前，採取建設性的介入措施。

契合

員工出現心理威脅的跡象時，組織的回應方式應該是建立支持系統，讓他們在面對生成式AI時，能夠採取並強化適應策略。目標應該是要讓訓練、指導、職務設計和意見回饋流程，能夠契合員工的心理需求。例如，當資深行銷人員開始強調策略願景，而不是生成式AI輔助的內容創作時，可能代表他想重新取得自主權和能力。面對這種情況，你可以訓練他使用數據來制定策略、使用生成式AI來強化分析。

PwC的My AI計畫結合生成式AI的工具、訓練和實務經驗，來培養員工的技能並激發他們對AI的熱情。這項計畫設有專屬的「練習場」（playground），並舉辦「提示派對」（prompting parties），讓員工能在真實的情境下，實驗生成式AI。這些活動有助於建立員工的能力和自主性，並促進同事之間的相互學習。他們可以交流提示策略和最佳實務。此外，PwC也在全公司指派「催化者」（activator），也就是深受信任的員工，負責協助其他同事理解、討論和適應AI，確保公司提供的支援能夠融入日常工作中。

花旗集團（Citigroup）推出Citi AI工具套件及相關計畫，目前已擴大應用到80多個市場，提供大約17.5萬名員工使用。此外，也有超過2,000名員工參與AI冠軍（AI Champions）和加速器（Accelerator）計畫，確保這些同事能獲得同儕的支持。這些案例在在說明了企業如何調整它們的支援，更滿足員工對能力、自主和連結的需求。

但這些只是少數例外，而非常態。BCG的調查發現，只有36％的員工認為自己受過適當的訓練，了解如何使用生成式AI工具。許多受訪者表示，他們的訓練時間過短，或是內容過於淺顯。

許多領導人和經理人也有相同的感受。根據亞馬遜網路服務（Amazon Web Services, AWS）去年發布的生成式AI採用指數（Gen AI Adoption Index），52％的IT決策者不明白他們該如何訓練員工使用生成式AI。這並不是因為他們沒有興趣。Kyndryl在2025年做的一項調查發現，80％的技術長和資訊長認為提升現有員工的技能是首要任務，且有57％的執行長也同意這個看法。

雇主需要填補這些訓練與技能發展的缺口。但只有在支援措施能夠契合員工的心理需求，並促使他們採取適應性的回應策略，雇主才能為技能發展和專業成長奠定扎實的基礎，同時也避免員工在面對威脅時，採取不適應的策略。

而這種契合需要維持彈性。員工各有不同的技能水準、學習風格，以及為生成式AI做好準備的程度，一體適用的計畫無法處理這些差異。更好的做法是提供員工個人化的學習流程、同儕指導，以及職位專屬的發展路徑，這些都能讓員工有意義地、也有信心整合生成式AI。如果回頭請員工針對這些計畫提供回饋意見，你就能改進這些計畫，並提升它們的成效。

重新設計

為了將生成式AI融入現有的工作流程，企業喜歡採取隨插即用的解決方案，如生成式AI工具庫就內建已寫好的提示詞。但根據BCG的調查，企業若把重點放在重新設計端到端工作流程，而非單純部署工具，訓練成效會更好、領導階層會更願意支持、工作會省下更多時間，而員工與AI的整體互動程度也會更高。生技公司莫德納（Moderna）就是採取重新設計的做法。它將技術部門和人資部門合併為單一部門，稱為人員與數位技術（People and Digital Technology）。而建立這個新的組織架構是為了讓員工合作設計AI工作流程，決定哪些工作應該維持人類主導，哪些工作應該橫跨不同職能（如臨床試驗、人力配置和營運）統一自動化。電腦大廠戴爾（Dell）也同樣從工作流程下手：在導入生成式AI工具前，戴爾先簡化銷售流程、整合內容與系統，並消除多餘環節。等到這時再導入AI，不僅效率得到進一步提升，銷售團隊也有更多時間，可以投入策略性的顧客互動。

為了改善工作流程，領導人應該和員工合作，重新設計他們的職位和任務，來提升他們與生成式AI的互補和綜效。Workhelix和Soroco等公司，可以協助組織找出哪些任務和職位可以由生成式AI來最佳化，但一般的分工方式往往十分明顯：把重複且需要使用大量數據的任務交給生成式AI，至於那些必須具備同理心、創造力、批判性思考及道德判斷等技能的任務，則是交由員工執行。最近的研究顯示，最有成效的重新設計會兼顧自動化和員工技能擴增：AI自動執行比較簡單的任務，並協助員工執行人類和AI同樣可以執行的任務，讓員工可以將更多心力放在困難且不明確的任務上。這種做法讓員工有掌控感、參與感及工作動力，確保他們的心理需求能夠得到滿足——做出有意義的貢獻來滿足能力需求，提升能動性來滿足自主需求，擔任需要協作、以人為中心的職位來滿足連結需求。

重新設計工作無法一蹴可幾。生成式AI的能力不斷演進，工作流程和職務也必須同步調整，而這就有賴於持續的意見回饋、迭代與協作。在重新設計流程時，如果把目標放在創造人類與生成式AI的綜效，就能確保這項技術可以豐富（而非削弱）工作的意義和體驗。

賦能

企業不只要讓員工有能力使用生成式AI，也要讓他們有能力塑造生成式AI影響他們工作生活的方式。這首先就要領導人坦誠溝通：清楚而誠實說明生成式AI工具會執行哪些工作、決策如何制定，以及員工職務可能會如何調整。當員工理解公司採用生成式AI的原因和方式，就會減少不確定感，也會更願意採用和協作。

若員工能參與AI導入過程，賦能的效果還會更好，因為他們會有掌控和投入的感覺。高露潔－棕欖（Colgate-Palmolive）、Rent a Mac和嬌生（Johnson & Johnson），都讓員工參與生成式AI的導入過程，因為它們知道員工在所屬事業單位中，其實最能評估哪些用例最有潛力創造價值。其他公司也正以類似的方式進行實驗，不過仍屬少數。目前僅44％的企業領導人讓員工參與導入的過程。

在文化層面，組織必須營造一個包容的環境，讓每個人無論職位、部門或資歷高低，都能使用生成式AI工具、接受訓練，並獲得相關的機會。金融服務公司BNY就遵循這項原則，它的執行長羅賓．文斯（Robin Vince）解釋道：「我們希望AI能給公司所有員工使用，因為我們認為這項工具能為他們帶來真正強大的槓桿力量。」BNY已將AI開放給全體員工使用：約60％的員工已經主動上線使用生成式AI平台，而其中5,000名員工，包括工程團隊半數成員，也已經打造自己的AI代理。這種系統性包容，既信任員工，也協助員工和公司一起推動生成式AI轉型，可以防止他們產生不滿，也讓他們有一個共同的使命感。

生成式AI的革命正在重新界定人類與機器的界線。由於它的能力與人類相似，員工不只將它視為新的技術系統或軟體，更將它視為職場的社會行動者，甚至是團隊成員。因此，領導人不能只從技術、營運或成本效率的角度來思考生成式AI的整合。AWARE架構讓領導人能夠尊重變革的心理現實、營造心理安全感，並確保這項技術是擴增人類員工的能力，而非取代他們。最後，我們每個人都要認清，生成式AI不只是工具，而員工也不只是使用者；他們都應該是共創未來工作的伙伴。

文章來源：哈佛商業評論 3月號