人工智能（AI）采纳对员工抑郁的影响：企业社会责任（CSR）如何缓冲心理冲击

本研究聚焦人工智能（AI）广泛融入企业环境所带来的心理影响，探讨了AI采纳如何通过工作不安全感的中介机制影响员工抑郁，并揭示企业社会责任（CSR）在其中的调节作用。基于压力过程理论框架，整合资源保存理论、社会认同理论和工作要求-资源理论，研究团队利用来自韩国403名员工的三阶段纵向数据，构建并验证了一个有调节的中介模型。结果表明，虽然AI采纳不直接导致抑郁，但会通过加剧工作不安全感产生显著间接效应；同时，CSR作为关键组织资源，能够显著缓冲AI采纳对工作不安全感的负面影响。该研究不仅深化了对技术变革心理机制的理解，也为企业在推进数字化转型中维护员工心理健康提供了实践启示。

　　

在当今数字化转型的浪潮中，人工智能（AI）已成为推动组织创新与竞争力的核心驱动力。从自动化流程到增强决策能力，AI技术正深刻重塑工作场景与就业格局。然而，这种技术变革也带来了所谓的“人工智能黑暗面”——同一项技术在提升效率的同时，也可能引发员工的心理困扰。近年来，多项报告显示，相当比例的员工对AI取代工作岗位表示焦虑，实施AI的企业中心理健康支持需求显著上升，甚至一些知名公司在AI转型过程中面临员工士气下降和离职率增加的挑战。这种背景下，一个关键问题浮出水面：企业如何在利用AI优势的同时，保护员工的心理健康？尤其是，组织能否通过某些战略举措缓冲AI带来的心理冲击？

为回答这一问题，由Byung-Jik Kim和Julak Lee领导的研究团队开展了一项深入探讨，其成果发表在《Journal of Innovation》上。研究人员聚焦人工智能（AI）采纳、工作不安全感和员工抑郁之间的复杂关系，并特别关注企业社会责任（CSR）在其中的调节角色。他们基于压力过程理论，整合了资源保存理论（Conservation of Resources Theory）、社会认同理论（Social Identity Theory）和工作要求-资源理论（Job Demands-Resources Theory），构建了一个有调节的中介模型，以揭示AI影响心理健康的潜在机制和边界条件。

研究采用三阶段时间滞后设计，通过专业在线调研平台收集数据。样本包括403名来自287家不同韩国企业的员工，保证了行业、公司规模和人口统计学特征的代表性。数据收集分别在2024年3月（T1）、4月（T2）和6月（T3）进行，分别测量AI采纳与CSR、工作不安全感以及抑郁水平。AI采纳通过5个项目评估组织在人力资源、生产运营、市场营销、战略规划和财务系统中AI技术的应用程度；CSR采用12个项目涵盖环境、社区、员工和客户四个维度；工作不安全感测量员工对职位稳定性的担忧；抑郁水平则使用10项流调中心抑郁量表（CES-D-10）进行评估。数据分析采用结构方程模型（SEM）和Bootstrap法，检验变量间的直接、间接和调节效应。

通过理论框架与假设发展，研究提出AI采纳可能通过威胁员工资源（如工作安全感和专业能力）引发心理压力，进而导致抑郁（H1）。同时，AI采纳可能挑战员工的职业认同，增加工作不安全感（H2），而工作不安全感作为持续的工作需求，可能耗尽心理资源，加剧抑郁（H3）。因此，工作不安全感在AI采纳与抑郁之间起中介作用（H4）。此外，基于社会交换理论，CSR作为组织道德倡议，可能通过培养互惠信任关系，缓冲AI采纳对工作不安全感的负面影响（H5）。

实证结果验证了大部分假设。描述性统计显示AI采纳与工作不安全感（r = 0.16, p < 0.01）及抑郁（r = 0.10, p < 0.05）呈显著正相关，CSR与抑郁负相关（r = -0.11, p < 0.01）。测量模型通过验证性因子分析（CFA）确认了四个主要构念（AI采纳、CSR、工作不安全感、抑郁）的区分效度，四因子模型拟合优度最佳（χ2/df = 2.10, CFI = 0.974, TLI = 0.970, RMSEA = 0.052）。

结构模型分析表明，AI采纳对抑郁无直接效应（β = 0.014, p > 0.05），假设H1不成立。但AI采纳显著正向影响工作不安全感（β = 0.285, p < 0.001），支持H2；工作不安全感显著预测抑郁（β = 0.166, p < 0.01），支持H3。Bootstrap分析（10,000次抽样）显示工作不安全感的间接效应为0.047，95%置信区间为[0.015, 0.091]，不包含0，表明中介效应成立，支持H4。此外，CSR显著调节AI采纳与工作不安全感的关系（β = -0.209, p < 0.001），即高水平CSR弱化了AI采纳对工作不安全感的正面关联，支持H5。简单斜率分析显示，低CSR时AI采纳对工作不安全感影响较强（β = 0.412, p < 0.001），高CSR时影响减弱（β = 0.189, p < 0.05），证实CSR的缓冲作用。

这些发现揭示了AI心理影响的双重性：技术本身并非直接导致抑郁，而是通过加剧工作不安全感产生间接影响；同时，CSR作为组织资源，能有效缓解这种负面影响，尤其在AI采纳水平较低至中等时更为明显。结果强调了在AI时代，组织需采取针对性干预措施，如通过CSR倡议增强员工心理安全感，以平衡技术创新与心理健康。

研究结论强调，AI采纳的心理影响完全通过工作不安全感中介，而非直接作用，挑战了技术决定论观点。CSR的调节作用证实组织道德举措可缓冲技术变革的负面效应，但其在高度AI采纳情境下效果递减，提示存在“溢出威胁效应”。此外，韩国语境下发现的独特模式（如年长员工体验较低不安全感）突显文化制度因素在形塑AI心理影响中的重要性。

讨论部分进一步阐释了理论贡献：研究整合多重理论视角，提供更全面框架理解技术变革的心理机制；揭示CSR在AI情境下的独特缓冲作用，拓展了企业社会责任理论；采用纵向设计增强因果推断力度。实践上，建议组织推行“AI能力映射”明确人类独特技能价值、建立“算法透明协议”披露AI局限性、实施“预防性心理健康支持”先于AI部署，以及通过“AI红利共享”将技术收益投资于员工发展。政策层面，呼吁制定“算法心理健康标准”，类似环境暴露限值，规范AI心理风险。

研究亦承认若干局限：三波设计可能未捕捉长期适应过程；韩国样本限制结论跨文化普适性；未区分AI类型（自动化与增强型）可能掩盖异质性影响。未来研究可延长时序框架、开展跨文化比较、深化AI技术分类考察，并探索“生产性抑郁”等意外发现的机制。

总之，这项研究阐明AI时代技术与人本的平衡之道：成功AI整合既需技术能力，更需关注心理需求。组织唯有前瞻性维护员工安全感与身份价值，方能真正释放AI创新潜力，避免技术进步以心理健康为代价。