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中国文化正在塑造其AI的使用方式它与美国或欧洲的表现截然不同

Dec 30, 2025 02:45:00 -0500 | #Commentary

中国上海一栋商业大楼内的上班族。(Raul Ariano/Bloomberg)

作者简介: 姜文静 是INSEAD组织行为学助理教授。郭一迪 是清华大学经济管理学院副教授。张润嘉 是北京大学光华管理学院博士生。


去年,北京一家广告公司推出生成式AI工具时,管理层期待能立即提升创意效率并加快项目交付速度。几周后,员工们却夜以继日地修改AI生成的初稿,修正错误,并假装对成果感到满意,尽管这些成果其实并不出色。

“我老板说AI能让我们产出翻倍,”一位设计师在我们2024至2025年对中国员工和管理层开展的调研中告诉我们,“但我花两倍的时间去修正它的错误。”

这位员工绝非孤例。在Upwork研究院对美国、英国、澳大利亚和加拿大的数千名全职员工和C级高管进行的一项调查中,81%的高管承认过去一年对员工提出了更高要求,认为AI工具能提升产出。但71%的受访员工感到身心俱疲,65%的员工正承受着生产力上的巨大压力。

这些国家或许可以从中国身上学到一些经验。中国在AI应用方面速度更快。通过我们的研究和对跨越法律、金融、出版、设计和制造等行业的中国企业的访谈,我们发现了一些西方高管应加以考虑的AI采用模式。

我们发现,中国企业管理层的期待往往超过现实,员工被迫填补这一空白。另一些领导者则将AI视为被过度炒作的技术,认为其潜力尚需数年才能兑现。这两种预期差距都会对组织产生真实后果。

为了理解这些后果,我们请员工与他们的直接主管配对,讨论他们对生成式AI工具的使用情况——从内容创作、法律研究到数据分析。员工描述了两种领导者预期与员工实际体验之间的错位。我们称它们为“拉伸差距”和“缓冲差距”。

“拉伸差距”是指领导者预期超出员工体验。领导相信AI能大幅提升效率或质量,但员工发现其不可靠或耗时。

“我们的老板认为AI一天能完成一周的工作,”一位市场分析员说,“结果它反而让我们修改量翻倍。”

“缓冲差距”则是指领导者预期低于员工实际体验。领导者认为AI无用,而员工却默默意识到它的价值。

“我主管说AI毫无用处,”一位律师告诉我们,“我私下用它起草合同,省下了好几个小时。”

在这两种情况下,员工都面临同样的困境:我该告诉老板真实情况吗?

员工是否感到在谈论AI使用时心理安全,最终决定了他们是否使用AI。这是因为围绕AI采用存在一种隐性的社会互动,它不仅取决于技术本身的能力,还取决于工作场所的安全感、地位和领导风格。

我们观察到的最普遍且最令人担忧的模式是“表演式采用”——员工为了迎合老板过度的期望,假装AI工具有效且高效。当领导坚持AI能翻倍提升生产力时,员工往往过度加班以完成这一预言。他们手动润色AI生成的初稿,反复重做输出,所有成果都归因于AI。

“我领导夸我们最新活动是‘AI完成的’,”一位设计师告诉我们,“他不知道我们整夜都在修正AI无法处理的部分。”

表演式采用会形成恶性循环。员工越是隐藏困难,领导就越相信AI在发挥作用,期望值就越高。随着时间推移,士气会崩溃。

在另一极端是“秘密式采用”,这无意中将创新埋藏于地下。那些担心被贴上“落后”的标签,或担心AI的成功会威胁其工作的员工,会隐藏使用情况,而非分享最佳实践。组织错失了集体学习的机会,AI整合依然碎片化。

一位资深律师告诉我们:“AI无法处理高级推理,与我们的工作无关。”但他的初级助理却对我们坦承,他私下使用AI查引和起草模板,节省了大量重复劳动。

在我们研究中成功运用AI的团队共享一个共同特征:他们拥有开放、心理安全的关于技术表现的对话。

在一家游戏公司,一名员工向一位相信AI能取代设计师的经理展示了AI的局限性。通过共同测试,他们发现AI对草图有用,但不能用于最终艺术。领导调整了预期。不久后,工作量稳定下来,员工继续探索这一技术。

我们在中国的观察与组织行为研究的其他发现一致。然而,我们所看到的模式可能在美欧表现不同。

在中国,根深蒂固的等级观念和对权威的尊重可能会放大表演式和秘密式采用。而在美欧文化中,普遍更重视平等和直接沟通,员工可能更愿意挑战领导对AI有效性的假设。

然而,即便在这些低权力距离的文化中,我们预计,害怕被看作“落后者”或被自动化取代的恐惧,仍会导致表演式或秘密式采用,尤其是在高度竞争的环境中。

我们的研究指出一些最佳实践,可以帮助领导者避免这种情况发生。

在设定AI的宏大预期前,先尝试员工希望使用的工具。简短的实操体验有助于你更现实地了解AI的能力。留意表演式采用的迹象:问成果如何达成,而非仅仅是否达成。当AI采用看似低迷时,寻找那些已私下使用该技术的个人,并鼓励他们分享见解。邀请员工分享哪些方法真正有效。

最好的领导者既不是AI的狂热信徒,也不是怀疑者。他们是“意义建构者”,能根据集体学习不断调整预期。

一位员工在团队最终围绕现实的AI目标重新调整后感慨道:“一旦我们老板停止假装AI是魔法,我们终于可以开始让它真正有用。”

本文作者为巴伦周刊外聘撰稿人,仅代表作者观点。欢迎反馈与投稿至ideas@barrons.com