人工智能的使用会损害员工心理健康吗Can AI use harm workers’ mental health? | Canadian HR Reporter

环球医讯 / 健康研究来源:www.hrreporter.com加拿大 - 英语2026-08-19 01:34:18 - 阅读时长4分钟 - 1871字
佛罗里达大学(University of Florida)研究员斯特凡·麦克纳马拉(Stéphane McNamara)警告,人工智能过度依赖可能引发"人工智能替代功能障碍"(AIRD),表现为焦虑、失眠、职业身份丧失等心理症状;2025年88%的组织使用AI(70%使用生成式AI),62%的加拿大专业人士出现职业倦怠,其中37%将压力归因于AI要求更高生产力;专家指出过度依赖AI会导致批判性思维下降、责任模糊等组织风险,建议人力资源部门应制定明确的AI使用规范,将AI定位为辅助工具而非替代品,确保人类监督与输出验证,以防范个人信心丧失和组织管理危机。
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人工智能的使用会损害员工心理健康吗

人工智能(AI)不仅正在重塑工作岗位,也在改变员工的福祉,一位专家表示。

佛罗里达大学(University of Florida)研究员斯特凡·麦克纳马拉(Stéphane McNamara)表示,雇主必须为与自动化相关的心理效应浪潮做好准备。

麦克纳马拉共同撰写了一项关于"人工智能替代功能障碍"(Artificial Intelligence Replacement Dysfunction, AIRD)概念的研究,AIRD被定义为"一种拟议的临床构念,描述了工人在面临人工智能导致的工作岗位流失威胁或现实时将面临的心理困扰和负面心理健康影响。"

她指出,尽管与自动化相关的裁员继续成为头条新闻,但人类影响往往被忽视:"我们实际上并没有听到关于这些心理健康影响会是什么样子的讨论。"

根据之前的一份安永(EY)报告,过去六个月中,一些加拿大人已经使用了自主人工智能——这些系统超越了提供推荐的范畴,能够在无人类干预的情况下采取行动。

心理症状

根据麦克纳马拉的报告,AIRD"可能表现为一系列心理症状,包括焦虑、失眠、士气低落和职业身份的深刻丧失",这表明员工与工作关系的更深层次的破坏。

一份斯坦福HAI报告显示,2025年88%的受访组织报告使用了人工智能(2024年为78%,2023年为55%);70%的组织在至少一个业务功能中使用生成式人工智能。此外,全球53%的人口在三年内采用了生成式人工智能——这是任何现代技术中采用速度最快的。

麦克纳马拉警告称:"使用人工智能的员工可能会受到负面影响。"她表示,挑战包括"认知过载、管理人工智能输出以及验证准确性",以及对技能退化和依赖性的担忧。

员工还可能经历"对依赖的焦虑",质疑随着人工智能承担更多任务,他们的能力是否在下降。与此同时,组织可能会提高绩效期望,假设人工智能工具将加速生产力。

麦克纳马拉警告,这种压力可能会削弱员工信心。随着时间推移,员工可能会对自己的判断力信心降低,强化对人工智能的依赖,并产生她研究中描述的"在工作场所的无关紧要感,包括职业身份丧失、能力不足和目标丧失。"

之前的一项罗伯特·哈尔夫(Robert Half)加拿大调查显示,62%的加拿大专业人士感到精疲力竭——仅几个月前这一比例为47%。更令人担忧的是:人工智能是一个重要因素,37%的人表示它增加了"提高更高生产力"的压力。

当依赖成为商业风险

麦克纳马拉表示,雇主的一个关键关注点是人工智能从支持工具转变为人类思维替代品的时刻。

她说,当人工智能"从仅仅是工具转变为独立思维的替代品"时,工人可以被归类为过度依赖人工智能。具体来说,当工人"用人工智能完成整个工作,让人工智能做决定而不太验证这些决定"时,就是这种情况。

后果超出了个人表现。麦克纳马拉指出"批判性思维技能的下降"和"较低的自我效能"。她说,工人可能会觉得没有人工智能就无法完成工作。

组织风险也在增加。这些风险包括未审核输出导致的质量问题,以及责任不明确的责任缺口——例如,说"哦,人工智能做了这个,所以真的不是我的错"。

她说,这些动态与她的临床发现一致,AIRD可能涉及"对失业或个人过时的强烈而持久的恐惧...通常导致显著的功能障碍",引发了对生产力和风险管理的担忧。

一位专家此前曾告诉Canadian HR Reporter,与其说是一个纯粹的心理健康问题,不如说许多表现为倦怠的情况实际上是"由现代工作结构创造的执行功能问题"。

人力资源在设定人工智能保障措施中的作用

麦克纳马拉表示,随着人工智能采用的加速,许多组织缺乏明确的政策,这为人力资源领导创造了紧迫的机会。

她说:"很多公司只是说,'哦,我们只是要用人工智能做一切'。"相反,她建议将人工智能定义为助手而非替代品,并保持强有力的人类监督。

麦克纳马拉表示,组织可以采取的实际步骤包括建立验证规范,确保员工审核人工智能输出,以及投资人工智能素养,使工人了解何时——以及何时不——依赖技术。

她说:"制定关于何时不应使用人工智能以及哪些工作仍应以人为中心的指南将非常重要。"

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