The Association between Artificial Intelligence Awareness and Employee Depression: The Mediating Role of Emotional Exhaustion and the Moderating Role of Perceived Organizational Support
人工智慧意識與員工憂鬱之間的關聯:情緒疲憊的中介作用與組織支持感知的調節作用
南京資訊工程大學商學院, 南京 210044
上海立信會計金融學院工商管理學院, 上海 201620
華東師範大學公共管理學院、經濟管理學院, 上海 200062
信件應寄給的作者。
國際。 J.環境。資源。公共衛生2023 , 20 (6), 5147; https://doi.org/10.3390/ijerph20065147
收到提交資料:2023年1月15日/修訂:2023年3月8日/接受:2023年3月14日/發布:2023年3月15日
(本文屬於特刊《變革時代的心理健康與福祉》)
Abstract 抽象的
人工智慧(AI)技術與實體經濟的結合大大提高了企業的效率。然而,人工智慧替代就業也對員工的認知和心理狀態產生顯著影響。本文基於資源守恆理論,探討了人工智慧意識與員工憂鬱之間的關係,同時檢視了情緒耗竭的中介作用以及感知組織支持的調節作用。基於321位受訪者的樣本,實證結果顯示:(1)AI認知與憂鬱有顯著正相關; (2)情緒耗竭在AI認知與憂鬱之間起中介效果; (3)知覺組織支持負向調節情緒耗竭與憂鬱之間的關係; (4)知覺組織支持負向調節情緒耗竭在AI意識與憂鬱之間的中介效果。研究結論為組織採取措施幹預人工智慧技術變革對員工心理健康的負面影響提供了理論基礎。
1. Introduction 一、簡介
近年來,人工智慧(AI)技術迅速發展,並在各個領域中廣泛應用,為企業創造了巨大的價值[ 1 ]。然而,人工智慧的發展在為經濟成長帶來強勁動力、提高經濟發展效率的同時,也對勞動市場產生了顯著影響[ 2 ]。學者預測,未來幾十年人工智慧將取代美國 47% 的工作 [ 3 ]。中國近55%的第一線製造業工作很容易被取代[ 4 ]。現實中,製造業已經開始用人工智慧機器取代勞動力。早在2016年,富士康崑山工廠就用一批人工智慧機器取代了6萬名工人[ 5 ]。隨著部分職位的被取代,人工智慧技術將對員工的職涯發展產生重大影響,成為當代職場中不可避免的壓力源[ 6 ]。針對這個問題,有學者呼籲關注人工智慧技術對員工的認知和應對行為[ 7 ]。 Brougham 和 Haar 提出人工智慧意識來描述員工認為人工智慧技術影響其未來職業前景的可能性的程度[ 7 ]。這個概念提出後,許多學者研究了人工智慧認知對員工心理狀態和行為的影響。主要包括四個方面。首先,人工智慧意識對員工的心理狀態有正面影響,例如提高員工內部工作動機[ 8 ]。 其次,人工智慧意識對員工的心理狀態產生負面影響,如增強員工的工作不安全感[ 9,10 ],造成員工的工作倦怠[ 11 ]和憂鬱[ 7 ],降低員工的職業勝任力[ 11 ],並對員工的組織認同與職業滿意度產生負面影響[ 7 , 11 ]。第三,人工智慧意識對員工行為有正面影響,如提高員工的創新行為[ 8,12,13 ],促進員工的職業探索行為[ 14 ],積極影響員工的工作投入[ 15 ],鼓勵積極主動的員工行為。第四,人工智慧意識對員工行為有負面影響,例如增加員工的憤世嫉俗和離職傾向[ 1 , 6 ],促進員工的知識隱藏[ 16 ]。
Lazarus 認為,壓力源可以影響員工的心理狀態和行為,這取決於他們的認知評估 [ 17 ]。當壓力源被視為挑戰時,個人會採取更積極的措施來應對,從而促進他們的福祉。然而,如果壓力源被視為威脅,個人就會採取更多消極措施來應對,從而損害他們的福祉[ 18 ]。人工智慧意識作為重要的壓力源,反映了員工對人工智慧技術的威脅評價,可能是影響員工心理健康的重要因素。從目前的研究可以看出,關於人工智慧認知與員工心理健康關係的研究還較少。只有 Brougham 和 Haar 討論了人工智慧意識與員工憂鬱之間的相關性 [ 7 ]。然而,目前尚未有關於人工智慧認知與員工憂鬱的中介和調節機制的研究。憂鬱症是心理健康的重要指標,導致社會和職業功能障礙[ 19 ],為個體帶來顯著的心理痛苦,同時嚴重危害其人際關係、社會功能和生活品質[ 20 ]。同時,員工憂鬱症會導致生產力低落、員工缺勤和士氣低落,嚴重威脅組織的正常運作[ 21 ]。因此,本文的目的是討論人工智慧認知與員工憂鬱之間的中介與調節機制。 本文的研究意義在於:第一,有助於揭示人工智慧意識對員工憂鬱的影響方式與邊界條件;其次,研究結論為組織制定預防人工智慧實施過程中可能出現的員工憂鬱症的政策提供了理論基礎。
布魯厄姆和哈爾認為,人工智慧技術威脅著個人的整體職涯發展,使其難以實現職業目標。此外,人工智慧技術在組織中的應用將迫使員工面臨被人工智慧設備取代、被雇主低估和不重視的風險,從而降低他們的組織地位[ 7 ]。根據資源保護(COR)理論,人們主動獲取、維護或保護他們認可的有價值的資源。職業發展和組織地位是個人的重要資源[ 22 ]。當員工意識到人工智慧技術威脅到他們的職業發展或組織地位時,這些資源面臨相當大的枯竭風險,這往往會導致個體的情緒耗竭[ 23 ],從而增加員工抑鬱的風險[ 24,25, 26 ] ]。因此,情緒耗竭可能是人工智慧認知與員工憂鬱之間的關鍵中介機制。
人工智慧意識與個人情緒耗竭呈正相關,情緒耗竭被視為一個人的精力資源消耗和消耗的過程[ 27 ],並且與憂鬱呈正相關。然而,感知組織支持作為一種心理資源,會為員工帶來正面的情緒體驗[ 28 ],可以彌補日常工作中資源的損失,緩解資源過度消耗的負面影響[ 29 , 30 ]。因此,感知到的組織支持可能會降低情緒耗竭與員工憂鬱之間的相關性。此外,感知到的組織支持可能會透過情緒耗竭來減少人工智慧意識與員工憂鬱之間的間接相關性。
基於上述分析,本文將建構一個有調節的中介模型來分析人工智慧認知與員工憂鬱之間的關係,包括情緒耗竭在人工智慧認知與員工憂鬱之間的中介作用。此外,我們也研究了知覺組織支持對情緒耗竭和員工憂鬱之間關係的調節作用,以及人工智慧意識透過情緒耗竭與員工憂鬱之間的間接關係。本文的理論架構如圖1所示。本研究有助於深入了解人工智慧認知對員工憂鬱的影響方式與邊界條件,幫助企業制定預防員工憂鬱的相關政策,並順利推動人工智慧改革。
2. Theory Background and Hypotheses
2 理論背景與假設
2.1. AI Awareness and Depression
2.1.人工智慧意識與憂鬱症
憂鬱症的主要特徵包括悲傷、內疚或自我價值低落、疲勞和注意力不集中、失去快樂或興趣、睡眠或食慾不佳[ 31 ]。關於憂鬱症的危險因素,一些研究人員發現,失去社會和物質資源與憂鬱症呈正相關[32,33,34 ] 。
根據COR理論,資源有四種:客體資源(如房子、汽車)、條件資源(如婚姻、地位、就業)、個人資源(如關鍵技能、個人特質)、精力資源(如信用、知識和金錢) [ 27 ]。
人工智慧技術的引入將對個體資源產生威脅,主要體現在以下幾個方面。首先,它可能取代一些職業,使個人難以實現職業目標[ 7 ],減少其條件資源。其次,組織內部常規/非常規任務的薪資差距擴大[ 35 ],導致一些個人的收入相對減少,其中涉及能源資源。第三,大量人工智慧機器的使用將改變工人所需的技能結構。工人現有的技能已不再適應新的工作要求,因此需要投入時間和精力來學習新技能,這也意味著原有個人資源的喪失。第四,人工智慧應用後,可能會導致員工新任務所需的知識和技能與自身知識和技能不一致,從而對員工的自我概念——工作契合度產生負面影響,降低個人概念。 [ 36 ]。自尊屬於個人資源[ 29 ]。因此,人工智慧的應用會導致個人資源的流失。第五,人工智慧的應用使一些工人在企業中的地位岌岌可危,這可能會導致雇主忽視他們並降低他們的組織地位[ 7 ],這意味著條件資源的流失。第六,人工智慧應用取代職位將導致員工擔心失去工作,產生與工作壓力相關的出勤主義,從而吸走本來可以用來專注於工作的認知能量[ 37 , 38 ]。 在這種情況下,員工的能源也面臨流失的可能。
COR理論認為,資源的損失會對個體造成巨大的壓力[ 29 ]。壓力是憂鬱症的危險因子[ 39 ]。霍佈福爾等人。認為資源損失是造成包括憂鬱症在內的各種負面後果的重要原因[ 40 ]。布朗和安德魯斯報告說,他們研究的憂鬱症病例中大約 90% 與損失有關,除了那些可能是人格障礙的病例 [ 22 ]。
因此,人工智慧技術對個人職涯發展的威脅越大,其人工智慧意識越強,資源流失的風險越大,憂鬱的風險也越高。
基於上述分析,我們提出假設1:AI認知將與憂鬱症呈正相關。
2.2. The Mediating Role of Emotional Exhaustion
2.2.情緒疲憊的中介作用
情緒耗竭是指工作造成的情緒過度勞累、疲憊不堪,表現為身體疲勞以及心理情緒耗竭[ 41 ]。 COR理論認為,個體傾向於獲取、維持和保存資源,當面臨資源損失、實際損失以及投資資源後獲取資源失敗的威脅時,個體將面臨壓力[ 42 , 43 ]。綜合以上分析,人工智慧的引進威脅到個人職涯發展,使個人面臨相當大的資源流失風險,成為重要的壓力源。作為一種壓力源,人工智慧對個體心理狀態和行為的影響取決於其認知評估。當一些個體將人工智慧技術評為挑戰時,他們更願意做出正面的反應,而如果他們將人工智慧技術評為威脅,他們就會做出負面的反應[ 44 ]。 AI意識是指個人認為AI技術威脅到自己的職涯發展。因此,人工智慧意識越強,出現負面反應的可能性就越大[ 7 ]。當採取消極的因應方式時,個人會想要避開人工智慧技術,進而降低他們的積極性[ 45 ]。在這種情況下,個人的工作技能和知識與人工智慧變革後新職位的要求之間的差距會變得更大,因此人們的工作將受到更大的威脅。作為一種有條件的資源,工作提供報酬和自尊感[ 43 ]。如果就業機會的存在受到威脅,資源只能面臨進一步損失的風險。 當個體認為自己面臨資源流失而無法及時補充時,就會導致情緒耗竭[ 22 , 46 ]。此外,在引入人工智慧後,當意識到自己的工作受到威脅時,個人通常會對自己的未來感到恐懼和焦慮[ 47 ]。這些負面情緒進一步降低了個人儲蓄或獲取資源來應對這種情況的能力,導致更多的壓力、緊張和情緒疲憊[ 48 ]。因此,我們提出假設2:人工智慧認知度與員工情緒耗竭呈正相關。
情緒耗竭被概念化為資源短缺,而資源短缺會導致個人心理問題[ 49 , 50 ]。根據 COR 理論,個人可以透過保存和獲取必要資源來改善自己的福祉。如果關鍵資源流失,個體就會產生破壞性情緒,如緊張、壓力、焦慮等[ 50 ],這些都是憂鬱症的重要危險因子[ 51 ]。許多研究表明,情緒疲憊與憂鬱症高度相關。對華人學生的研究也發現,情緒疲憊與憂鬱呈正相關[ 52 , 53 ]。研究也發現,情緒疲憊的中小學教師和護理師罹患憂鬱症的機率較高[ 54 , 55 ]。因此,我們提出假設3:情緒耗竭與員工憂鬱呈正相關。結合假設2與假設3,我們可以提出假設4:情緒耗竭會中介AI認知與憂鬱之間的關係。
2.3. The Moderating Role of Perceived Organizational Support
2.3.知覺組織支持的調節作用
感知的組織支持是指員工普遍相信,他們的組織重視他們的貢獻並關心他們的福祉,基於他們對組織如何獎勵他們的工作表現和滿足他們的社交和情感需求的看法[ 56 ]。感知的組織支持可以被視為一種導致正向情緒體驗的心理資源,因為員工感受到同事和領導者對他們能力的支持、理解和肯定[ 28 ]。情緒耗竭被視為一個人的精力資源消耗和消耗的過程[ 27 ]。根據COR理論,心理資源可以補償日常工作中資源的損失,並緩解過度消耗的負面影響[ 29 , 30 ]。因此,感知組織支持可以減少情緒耗竭對憂鬱的影響。研究還表明,感知組織支持較高的人經歷的身體和心理問題較少,例如憂鬱和焦慮 [ 57 , 58 ]。
社會支持的緩衝模型也認為,高程度的社會支持可以緩衝壓力對憂鬱的影響[ 59 ],而低度的社會支持會增加個體罹患憂鬱症的易感性[ 60 ]。情緒疲憊是一種典型的壓力反應[ 61 ]。因此,社會支持可以減少情緒耗竭對憂鬱症的負面影響[ 62 , 63 ]。其機制可能是社會支持可以提高個體的自尊,從而緩衝情緒耗竭對個體憂鬱的影響[ 53 , 64 ]。
根據上述分析,可以推測,組織支持作為來自組織的社會支持,可以緩解因情緒耗竭而產生的憂鬱情緒。感知到的組織支持越高,情緒耗竭對憂鬱的影響越低。因此,我們提出假設5:知覺組織支持會負向調節情緒疲憊與憂鬱之間的關聯。
根據假設4和假設5,可以推測組織支持感知越高,人工智慧認知與憂鬱之間透過情緒耗竭的中介關係越低。因此,假設6是感知組織支持會負向調節情緒耗竭在人工智慧意識與憂鬱之間的中介作用。
3. Methods 3. 方法
3.1. Procedure and Sample
3.1.程序和樣本
研究資料收集自「Credamo」( https://www.credamo.com/ ,於 2022 年 12 月 25 日造訪)。為了避免共同方法偏差的影響,採取了間隔兩週左右的兩階段調查。第一階段調查了樣本的人口統計變數、人工智慧意識和組織支持感知。我們共發放問卷 692 份,剔除無效受訪者(陷阱問題和反向問題)後回收問卷 447 份。第二階段則發給第一階段的447位受訪者問卷,主要衡量他們的情緒疲憊和憂鬱狀況。剔除無效問卷後,共回收並配對321位受訪者。從受訪者特質來看,男性佔47%,女性佔53%。受訪者年齡主要分佈在20歲至58歲之間,分佈集中在25歲至40歲之間,佔89.1%。受訪者中大學學歷佔80.4%,本科以上佔11.2%,其他佔8.4%。受訪者來自不同職業,包括財務/審計、管理、技術/研發、人力資源管理、生產工人、文員/辦公室人員、行政/後勤人員、銷售人員、客戶服務、專業人士(如會計師、律師、建築師)隨著人工智慧的普及,這些職業群體或多或少受到人工智慧應用的影響,從而保證了樣本選擇的有效性。
3.2. Measures 3.2.措施
本研究所使用的相關變項測量量表均來自國際知名期刊所使用的成熟量表。我們透過 Brislin [ 65 ] 提出的回譯程序將這些量表翻譯成中文,並根據中國人的日常表達習慣對一些項目進行了微調。關鍵變項採用 7 點李克特量表評分。
AI意識:採用Broughham和Haar[ 7 ]制定的量表,並根據本文研究的AI背景對原量表進行了適當修改。具體來說,原始規模的「智慧技術、自動化、機器人和人工智慧」被簡單地描述為人工智慧。量表上有四個項目,其中之一是:「我個人擔心我在組織中的未來,因為人工智慧正在取代員工」(請參閱附錄 A )。在本研究中,Cronbach's α = 0.91。
情緒耗竭:沃特金斯等人所發展的量表。使用[ 66 ]。量表上有三個項目,其中之一是:「我對工作感到精疲力竭」(見附錄A )。在本研究中,Cronbach's α = 0.91。
知覺的組織支持:使用了 Shanock 和 Eisenberger [ 67 ] 改編的量表。量表共有六個項目,其中之一是:「我的工作組織重視我對其福祉的貢獻」(見附錄 A )。在本研究中,Cronbach's α = 0.82。
憂鬱症:Dhir 等人所製定的量表。 [ 68 ]被採納。量表上有五個項目,其中之一是:「我感到孤獨」(見附錄A )。在本研究中,Cronbach's α = 0.87。
控制變數:為避免其他變數幹擾本文核心變數之間的關係,我們採用個體人格變數作為控制變量,如性別、年齡、教育程度、職業等。根據職業特點,我們將樣本職業分為體力職業(生產工人)、行政服務職業(行政/後勤人員、文員/辦公室人員)、行銷職業(銷售人員、公關人員、客服人員)、專業職業(人力資源管理、財務/審計、教師)、專業人員(如會計師、律師、建築師、醫護人員、記者)、技術研發職業(技術/研發人員)和管理職業(管理)。由於職業是分類變量,即名目變量,其本身的編碼沒有實際的數量關係,僅代表類別之間的差異。謝[ 69 ]認為,在迴歸分析中,名目變數不能作為自變數直接納入迴歸模型,必須將其轉換為一組對應的虛擬變數。因此,本文以體力職業為參考類,在研究模型中採用其他五種虛擬變數。研究表明,人工智慧應用會影響員工的工作態度和行為。不同企業應用人工智慧存在差異,員工的工作態度與行為也必然有差異。因此,本文將人工智慧應用作為控制變量,並採用Wang等人的測量。 [ 70 ]被採納。 有四項,其中一項是:“與人力相比,人工智慧在我單位的應用範圍會越來越廣。”克朗巴赫α = 0.75。
4. Results 4. 結果
4.1. Confirmatory Factor Analysis
4.1.驗證性因素分析
驗證性因素分析用於測試四個變數之間歧視的有效性:人工智慧意識、情緒耗竭、憂鬱和感知的組織支持。如表1所示,資料分析結果表明,四因素模型與樣本的配適效果最好(CFI = 0.94,TLI = 0.93,RMSEA = 0.07,SRMR = 0.04),相較之下其他模型的適配效果較差擬合並通過了顯著性水準為0.001的卡方檢驗,顯示本研究的測量具有良好的區分效度。
4.2. Common Method Bias 4.2.共同方法偏差
為避免共同方法偏差對研究結論的影響,採用哈曼單因子檢定對共同方法偏差進行檢定。結果顯示,第一個因子佔總變異數的比例為36.75%,沒有超過40%的閾值,顯示數據不存在嚴重的共同方法偏差[ 71 ]。
4.3. Descriptive Statistics and Correlation Analysis
4.3.描述性統計和相關性分析
研究變項的平均值、標準差和相關性如表2所示。結果表明,AI意識與憂鬱之間存在顯著正相關(r = 0.17, p < 0.01),AI意識與情緒耗竭之間存在顯著正相關(r = 0.31, p < 0.01),情緒耗竭與憂鬱之間有顯著正相關(r = 0.17, p < 0.01)。
4.4. Hypotheses Testing 4.4.假設檢定
本文首先採用多元線性迴歸檢驗假設1、假設2、假設3和假設4。具體迴歸結果見表3 。
從模型3可以看出,AI認知與員工憂鬱呈正相關(β = 0.18, p < 0.01);因此,假設1得到支持。從模型1可以看出,AI意識與員工情緒耗竭呈正相關(β = 0.34, p < 0.001);因此,假設2得到支持。從模型2可以看出,情緒耗竭與員工憂鬱呈正相關(β=0.52, p <0.001);因此,假設3得到支持。從模型4可以看出,情緒耗竭與員工憂鬱呈正相關(β = 0.51, p < 0.001),但AI意識又與員工憂鬱不顯著相關。根據Baron和Kenny提出的方法[ 72 ],可以判斷情緒耗竭完全介導了人工智慧認知與員工憂鬱之間的關係。因此,假設4得到支持。
為了確保研究結果的穩健性,參考Hayes方法[ 73 ],我們使用SPSS PROCESS宏3.4來驗證情緒耗竭的中介效果。過程中,以性別、年齡、教育程度、職業、人工智慧應用作為控制變數。結果顯示,AI意識透過情緒耗竭對憂鬱症的間接影響為0.11,95%CI=(0.06,0.17),其中不包括0。
然後,根據通用測驗方法,將原始分數轉換為Z分數,將核心變數標準化,包括情緒耗竭、感知組織支持和憂鬱。接著採用迴歸方法檢驗感知組織支持的調節作用,結果如模型5所示。 0.18, p < 0.05)。然後,將情緒耗竭和感知組織支持的交互項加入模型5的自變數中,對憂鬱進行迴歸。結果顯示,情緒耗竭和感知組織支持的交互項與憂鬱有顯著相關(β = -0.22, p < 0.001),顯示感知組織支持調節情緒耗竭和憂鬱之間的關係。假設5得到支持。
為了進一步明確調節效果的方向和大小,本研究將原始分數轉換為Z分數,將情緒耗竭、感知組織支持和憂鬱進行標準化。簡單斜率檢定結果顯示,當知覺組織支持較小時,情緒耗竭與憂鬱呈正相關且顯著,且效果較大(β=0.56, p <0.001);當感知到的組織支持較大時,情緒耗竭與憂鬱之間呈正相關且顯著,但效果較小(β = 0.22, p < 0.01)。具體視覺化結果如圖2所示,感知組織支持程度越高,情緒耗竭與憂鬱的關係越低,感知組織支持負向調節情緒耗竭與憂鬱的關係。假設5再次得到支持。
然後,我們參考Hayes方法[ 73 ],使用SPSS PROCESS宏3.4來檢定假設6。過程中,以性別、年齡、教育程度、人工智慧應用、職業作為控制變數。結果如表4所示。當感知的組織支持較小(平均標準差)時,AI認知與情緒耗竭憂鬱之間的間接影響為0.12,95%CI=(0.07,0.19),且信賴區間不包含0,顯示間接影響效果顯著。當感知的組織支持較大時(平均值+標準差),AI意識與情緒耗竭憂鬱之間的間接效果為0.05,95%CI = (−0.02, 0.12),信賴區間包含0,表示間接效果並不顯著。當感知組織支持值不同時,間接效果差異為-0.07,95%CI=(-0.16,-0.01),且信賴區間不包含0,表示間接效果有顯著差異。調節中介指數 = −0.06, 95%CI = (−0.12, −0.01)。這些結果表明,存在顯著的調節中介效應,感知組織支持程度越高,人工智慧認知與情緒耗竭憂鬱之間的間接效應越低。假設6得到支持。
5. Discussion 5. 討論
過去的研究主要從兩個方面討論人工智慧技術對員工的影響。首先,從科技應用本身的角度,研究檢視了人工智慧科技應用對就業[ 3 ]、負面情緒[ 74 ]和工作不安全感[ 70 ]的影響。其次,從員工對科技應用威脅的認知出發,研究人工智慧認知對工作不安全感[ 6 ]、工作滿意度[ 7 ]和離職傾向[ 1 ]的影響。然而,人工智慧意識對員工憂鬱的中介和調節機制卻很少被系統性地研究。本文基於COR理論,探討了人工智慧認知與員工憂鬱之間的關係,同時檢視了情緒耗竭的中介作用和感知組織支持的調節作用。
基於321名受訪者的樣本,實證結果顯示:第一,人工智慧認知與員工憂鬱呈正相關。這個結論與先前的研究一致[ 7 ],並且在中國樣本中證實,認為人工智慧技術威脅其職業發展的員工也可能引發心理障礙(如憂鬱症)。此外,本研究發現控制變項AI應用與員工憂鬱呈負相關,這與先前的研究結果不一致[ 74 ]。這現象背後的一個原因可能是人工智慧應用與憂鬱症之間的關係是控制人工智慧意識影響的結果。因此,這裡的人工智慧應用與員工憂鬱的關係更多的是人工智慧技術為員工職涯發展帶來的機會所形成的正向關係。其次,情緒耗竭在AI意識與員工憂鬱之間起中介作用,顯示AI技術對員工心理健康的威脅主要來自於AI變化對員工資源的威脅,這與以往的研究結果一致,顯示認為情緒耗竭在應在激因素過程中扮演中介角色並導致員工憂鬱[ 53 , 55 ]。此外,在研究人工智慧意識對員工心理狀態和工作態度的影響時,Broughham和Haar認為人工智慧意識與一系列負面後果有關[ 7 ]。但他們並沒有根據數據來證實這個機制,而這篇文章的結論也間接支持了他們的推論。 第三,感知到的組織支持對情緒疲憊和憂鬱之間的關係有負向調節效果。此外,感知到的組織支持負向調節了情緒耗竭對人工智慧意識和憂鬱之間關係的中介作用。這個結論證實了COR理論[ 29 , 30 ]的觀點,即組織支持作為一種資源,可以補充員工的資源損失,減少資源損失對員工壓力反應的負面影響。此外,作為社會支持的一種形式,組織支持可以起到壓力緩衝的作用,減少壓力事件對憂鬱的影響。本文的結論也證實了社會支持的壓力緩衝理論[ 1 ]。
5.1. Theoretical Implications
5.1.理論意義
本研究建構了基於COR理論的有調節的中介模型,以探討人工智慧認知與憂鬱之間的關係。研究結論對於理解人工智慧技術變革下員工壓力認知與情緒反應的關係機制具有重要的理論意義。
首先,以往學者基於職涯規劃模型討論了人工智慧認知與員工憂鬱之間的關係[ 7 ]。然而,他們並沒有討論人工智慧認知與員工憂鬱之間的中介機制。本文從COR理論的觀點探討了人工智慧認知與員工憂鬱關係建構的中介機制。在這個過程中,我們擴大了對人工智慧意識與員工憂鬱之間關係的解釋視角,並加深了對它們之間中介機制的理解。
其次,過去的研究缺乏對組織支持在人工智慧認知與員工憂鬱關係中的緩衝作用的檢驗,只有部分研究討論了組織支持對憂鬱的直接影響[ 30 ]。本研究證實了感知組織支持在員工壓力緩解過程中的正面作用,拓展了人工智慧技術應用背景下人工智慧意識與員工憂鬱邊界條件的認知。
第三,先前的研究探討了人工智慧意識對員工憂鬱的影響[ 7 ]。然而,人工智慧認知與員工憂鬱之間關係背後的機制尚未被系統性地研究。本文提出系統模型來分析人工智慧認知與員工憂鬱之間的中介與調節機制。透過分析,該結論有助於深入理解人工智慧認知與員工憂鬱之間的影響和邊界條件,為組織利用人工智慧的變化採取措施幹預員工憂鬱提供理論基礎。
5.2. Management Implications
5.2.管理意義
人工智慧與工業的融合可以為人工智慧提供市場空間,提高經濟效率。但必須考慮到,人工智慧技術取代就業將會對員工的認知和心理狀態產生一系列不利影響,這可能成為這項融合進程順利實施的重要障礙。因此,必須採取措施引導員工正確認識人工智慧技術變革,緩解過程中產生的心理問題,確保員工對人工智慧變革的支持,為組織實施人工智慧創造強大的內部環境。本文的理論研究成果為組織決策提供了理論基礎。
首先,研究認為人工智慧意識會增加員工的憂鬱程度。這一結論表明,員工的認知對其心理狀態有顯著影響。當員工認為人工智慧對他們的職涯發展威脅更大時,他們的憂鬱程度就更高。因此,有必要透過宣傳加強和引導員工正確認識人工智慧技術對職涯發展的影響。同時,企業應鼓勵員工積極關注人工智慧技術為員工職涯發展帶來的機會。現有研究也表明,隨著人工智慧技術的引入,將創造新的就業機會[ 75 ],同時提高員工的工作品質[ 76 ]。鼓勵員工主動認識以人工智慧技術為基礎的職涯發展機會,可以使他們積極應對人工智慧技術的影響,從而提高職業滿意度和幸福感,減少憂鬱情緒。
其次,研究顯示情緒耗竭是人工智慧認知與員工憂鬱之間的重要中介機制。根據COR理論,面對人工智慧技術變革,雖然機會與威脅並存,但由於機會的不確定性,員工傾向於保存資源來應對威脅,而不是投資資源來應對機會[ 33 ]。在這種情況下,員工不可能跟上AI技術的步伐,隨著AI的變革逐漸被淘汰,資源逐漸流失,陷入虧損螺旋。因此,為了避免這種情況,企業必須制定政策,引導員工積極投入資源來應對人工智慧的變化,例如透過學習改變知識和技能結構。此外,員工還應提高自身適應人工智慧的自我效能感,學習必要的新技能,幫助員工更好地掌握適應人工智慧的知識和技能,提高工作保障、收入、出勤率和組織地位。資源損失,防止情緒耗竭。
第三,研究顯示感知組織支持可以透過情緒耗竭有效緩解人工智慧意識與憂鬱之間的間接影響。這個結論表明,雖然人工智慧對員工職涯發展的威脅會導致員工情緒耗竭,但感知組織支持作為重要的心理資源,有助於員工從資源枯竭中恢復過來。因此,組織應加強對員工的支持,認可他們在人工智慧轉型過程中所做的努力,並給予他們正面的回饋。同時,組織應制定政策以幫助員工適應人工智慧技術變革,並增強員工應對變革的自我效能感。
5.3. Limitations and Future Research Directions
5.3.局限性和未來的研究方向
雖然本研究提出了一個理論架構來初步探討人工智慧認知與員工憂鬱的關係機制,但仍存在一些不足,需要後續研究進一步完善。
首先,雖然本研究採用了兩階段的研究方法來避免共同方法偏差,但仍同時檢視情緒耗竭和憂鬱這個核心變量,使得共同方法偏差有可能幹擾研究。為了使研究結果更客觀,後續研究中可以考慮採用三階段研究方法,分別在三個時間點對員工的人工智慧認知、情緒疲憊和憂鬱進行評估。
其次,在樣本資訊收集方面,我們收集了樣本的職業信息,忽略了樣本所在行業的資訊。未來研究AI認知與憂鬱的關係時,可以考慮收集樣本所在行業的信息,同時將行業作為控制變量納入研究模型中,討論行業是否會影響研究結論。此外,現有的人工智慧認知對員工心理狀態和行為影響的研究往往將研究對象鎖定在特定產業,例如服務業[ 11 ]。未來的研究在討論人工智慧意識與憂鬱症的關係時也可以關注特殊產業。
第三,本文討論了人工智慧意識與員工憂鬱症之間的關係。人工智慧意識是指員工如何看待人工智慧技術將威脅他們的職業發展[ 7 ]。拉札勒斯和福克曼認為,壓力源會根據員工的認知(包括挑戰和威脅評估)來影響他們的心理狀態和行為。對壓力的不同認知評估會導致不同的行為反應,進而對個體產生不同的長期影響[ 18 ]。一般來說,當壓力視為威脅時,個人更有可能採取消極的行為反應;當壓力視為挑戰時,他們更有可能做出積極的行為反應。本文主要研究人工智慧技術的個別威脅評估與憂鬱症之間的關係,但沒有研究人工智慧技術的個別挑戰評估與憂鬱症之間的關係。事實上,根據壓力交易理論,當將人工智慧技術評為一種挑戰時,個體會更傾向於採取積極措施來獲取更多資源,這在理論上可以緩解憂鬱症。因此,未來我們可以進一步探討個體對AI技術的挑戰評估與憂鬱症之間的關係。
第四,雖然本文根據COR理論檢視了情緒耗竭在AI意識與憂鬱關係中的中介作用,但可能還有其他中介機制。工作不安全感是根據人工智慧意識來預測的[ 6 ],這與憂鬱症有關[ 77 ]。由於人工智慧的應用對員工的自我概念-工作契合度產生負面影響[ 36 ],因此可能透過工作意義對憂鬱產生負面影響[ 78 ]。因此,工作不安全感和自我概念-工作契合度受到威脅可能是人工智慧意識和憂鬱之間重要的中介機制。未來,我們可以考慮進一步探討工作不安全感和威脅性自我概念-工作契合度在人工智慧意識與憂鬱之間的中介作用。
第五,本文僅檢視了感知組織支持在人工智慧認知與憂鬱之間的調節作用,忽略了其他可以緩衝人工智慧認知與憂鬱之間關係的因素。感知組織支持作為來自外在世界的心理資源,可以幫助個人處理壓力情境。然而,除了外在資源支援外,內在資源也可以發揮這種作用,例如個體的自我效能感和自尊,可以使個體以更積極的方式來應對人工智慧帶來的情緒耗竭的情況。資源的補充,同時緩解情緒耗竭的負面影響。未來,我們可以進一步探討自我效能或自尊在人工智慧認知與員工憂鬱之間的調節作用。
6. Conclusions 6. 結論
根據COR理論,本研究探討了人工智慧意識與員工憂鬱之間的關係、情緒耗竭的中介作用以及感知組織支持的調節作用。我們發現人工智慧認知與員工憂鬱呈正相關,情緒耗竭在人工智慧認知與憂鬱之間發揮中介作用,員工感知的組織支持可以減輕情緒耗竭在人工智慧認知與憂鬱之間的中介作用。最終,我們建議組織採取措施減輕人工智慧技術變革對員工心理健康的不利影響。
Author Contributions 作者貢獻
概念化,GX;方法論、GX、MX 和 JZ;形式分析、GX 和 MX;調查、GX、MX 和 JZ;寫作——初稿準備,GX;寫作-審查和編輯,GX、MX 和 JZ;資金收購,GX 所有作者均已閱讀並同意稿件的出版版本。
Funding 資金
該工作由國家社科基金資助,項目編號「20CSH080」。
Institutional Review Board Statement
機構審查委員會聲明
該研究是根據《赫爾辛基宣言》的指導原則進行的,並得到了華東師範大學人類研究保護大學委員會的批准(HR 796-2022)。
Informed Consent Statement
知情同意書
參與研究的所有受試者均獲得了知情同意。
Data Availability Statement
數據可用性聲明
本研究提供的數據可根據通訊作者的要求提供。
Conflicts of Interest 利益衝突
作者宣稱沒有利益衝突。
Appendix A 附錄A
Variables | Items | Sources | |
---|---|---|---|
Artificial Intelligence(AI) Awareness | 1 | I think my job could be replaced by AI | Brougham and Haar (2018) [7] |
2 | I am personally worried that what I do now in my job will be able to be replaced by AI | ||
3 | I am personally worried about my future in my organisation due to AI replacing employees | ||
4 | I am personally worried about my future in my industry due to AI replacing employees | ||
Emotional Exhaustion | 1 | I feel emotionally drained from my work | Watkins et al. (2014) [66] |
2 | I feel burned out from my work | ||
3 | I feel exhausted when I think about having to face another day on the job. | ||
Perceived Organizational Support | 1 | The organization values my contribution to its well-being | Shanock & Eisenberger(2006) [67] |
2 | The organization strongly considers my goals and values | ||
3 | The organization really cares about my well-being | ||
4 | The organization is willing to help me when I need a special favor | ||
5 | The organization shows very little concern for me | ||
6 | The organization takes pride in my accomplishments at work | ||
Depression | 1 | I have felt lonely | Dhir et al. (2018) [68] |
2 | I did not enjoy my life | ||
3 | I have felt myself unworthy | ||
4 | I have felt all the joy had disappeared from my life | ||
5 | I have felt my sadness was not relieved even with help of family/friends |
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Model | Description | χ2 | df | △χ2 | △df | CFI | TLI | RMSEA | SRMR |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | Four-factor model | 317.75 | 129 | 0.94 | 0.93 | 0.07 | 0.04 | ||
2 | Three-factor model | 1016.92 | 132 | 699.18 *** | 3 | 0.73 | 0.69 | 0.15 | 0.14 |
3 | Three-factor model | 1079.32 | 132 | 761.58 *** | 3 | 0.71 | 0.66 | 0.15 | 0.17 |
4 | Three-factor model | 704.60 | 132 | 386.86 *** | 3 | 0.82 | 0.80 | 0.12 | 0.07 |
5 | Two-factor model | 1429.02 | 134 | 1111.27 *** | 5 | 0.60 | 0.55 | 0.17 | 0.19 |
6 | Two-factor model | 1527.02 | 134 | 1209.28 *** | 5 | 0.57 | 0.51 | 0.18 | 0.14 |
7 | Single-factor model | 1758.55 | 135 | 1440.80 *** | 6 | 0.50 | 0.44 | 0.19 | 0.14 |
Variables | M | SD | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1. Gender | 0.47 | 0.50 | |||||||
2. Age | 30.54 | 5.37 | 0.10 | ||||||
3. Education | 5.02 | 0.58 | 0.08 | 0.02 | |||||
4. AI application | 5.62 | 0.80 | 0.09 | 0.17 ** | 0.09 | ||||
5. AI awareness | 3.03 | 1.36 | −0.00 | 0.10 | 0.01 | 0.06 | |||
6. Emotional exhaustion | 2.87 | 1.37 | −0.02 | −0.12 * | −0.06 | −0.29 ** | 0.31 ** | ||
7. Perceived organizational support | 5.76 | 0.65 | 0.12 * | 0.07 | 0.14 * | 0.28 ** | −0.45 ** | −0.49 ** | |
8. Depression | 1.93 | 0.87 | −0.02 | −0.10 | −0.00 | −0.16 ** | 0.17 ** | 0.52 ** | −0.40 ** |
Emotional Exhaustion | Depression | |||||
---|---|---|---|---|---|---|
Model 1 | Model 2 | Model 3 | Model 4 | Model 5 | Model 6 | |
Gender | 0.03 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.02 | 0.04 |
Age | −0.09 * | −0.05 | −0.10 | −0.05 | −0.05 | −0.05 |
Education level | −0.05 | 0.05 | 0.02 | 0.05 | 0.06 | 0.04 |
AI application | −0.28 *** | −0.01 | −0.15 ** | −0.01 | 0.02 | −0.01 |
Occupations: Physical occupation | ||||||
Administrative service occupation | 0.16 * | 0.17* | 0.26 ** | 0.17 * | 0.15 * | 0.16 * |
Marketing occupation | 0.00 | 0.01 | 0.01 | 0.01 | 0.01 | 0.02 |
Professional occupation | 0.19 * | 0.03 | 0.13 | 0.03 | 0.03 | 0.05 |
Technology research and development occupation | 0.24 ** | −0.02 | 0.11 | −0.02 | −0.01 | 0.02 |
Management occupation | 0.06 | 0.08 | 0.11 | 0.08 | 0.08 | 0.09 |
AI awareness | 0.34 *** | 0.18 ** | 0.01 | |||
Emotional exhaustion | 0.52 *** | 0.51 *** | 0.44 *** | 0.39 *** | ||
Perceived organizational support | −0.18 ** | −0.16 ** | ||||
Emotional exhaustion×perceived organizational support | −0.22*** | |||||
R2 | 0.25 *** | 0.31 ** | 0.11 ** | 0.31 *** | 0.33 *** | 0.37 *** |
ΔR2 | 0.20 *** | 0.04 *** | ||||
F | 10.11 | 13.74 | 3.78 | 12.46 | 13.75 | 15.17 |
AI Awareness → Emotional Exhaustion → Depression | ||||
---|---|---|---|---|
Perceived Organizational Support | Effect | SE | 95% Confidence Interval | |
LLCI | ULCI | |||
Low perceived organizational support | 0.12 | 0.03 | 0.07 | 0.19 |
High perceived organizational support | 0.05 | 0.04 | −0.02 | 0.12 |
Differences between high and low levels of perceived organizational support | −0.07 | 0.04 | −0.16 | −0.01 |
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