《Frontiers in Psychology》：Inspired or entitled? The contingent effects of coworker AI-augmented performance through the lens of social comparison
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基于社会比较理论（Social Comparison Theory, SCT），研究人员提出同事AI增强绩效（coworker AI-augmented performance）是一种与比较相关线索，其人际后果取决于任务互依性（task interdepend
基于社会比较理论（Social Comparison Theory, SCT），研究人员提出同事AI增强绩效（coworker AI-augmented performance）是一种与比较相关线索，其人际后果取决于任务互依性（task interdependence）。研究人员通过一项在线组间实验（N = 240名全职员工）和一项三波员工—主管配对实地研究（N = 360）检验了这一双路径模型。结果表明，当任务互依性高时，同事AI增强绩效与人际知识寻求（interpersonal knowledge seeking）正相关，进而提升员工工作绩效；当任务互依性低时，同事AI增强绩效与心理权利感（psychological entitlement）正相关，进而降低员工工作绩效。实验与实地研究结果一致。研究结论表明，同事AI增强绩效既能激发知识寻求，也可能诱发权利感，取决于任务互依性。这些结果凸显了AI增强绩效线索的益处与风险，以及考察同事对AI反应中关系性工作结构的必要性。
**研究背景与问题提出**
随着生成式人工智能（AI）工具从专业技术岗位扩展至日常知识工作，员工在同事可见的范围内借助机器辅助完成起草、分析和交付产出。现有人际后果研究主要将AI使用行为本身作为社会评价对象，发现可见的AI使用会引发对使用者努力减少或能力稀释的归因，进而带来人际代价，包括较低评价和较少帮助。然而，随着AI使用在组织中日益普遍化，"同事是否使用AI"这一线索的诊断价值正在下降。仍然可见且更可能引发社会比较的，是AI辅助工作所产生的可观察绩效。基于此，研究人员将焦点刺激从AI使用转向同事AI增强绩效，即同事通过AI辅助工作所取得可观察的工作成果。
**理论框架与研究假设**
研究人员援引社会比较理论（Festinger, 1954; Wood, 1989），提出同事AI增强绩效为观察者评估自身能力与相对地位提供了具体参照点。社会比较理论认为，观察者面对表现更优的他人时会进行上行社会比较，可能产生激励性反应（驱动模仿与自我提升）或自我保护性反应（由相对自我评价威胁驱动）。据此，研究人员提出同事AI增强绩效分别诱发知识寻求与心理权利感两条路径。
该理论的核心洞见在于，观察者对同一比较线索的反应并非同质，而取决于连接观察者与比较目标的关系情境，尤其是目标成果对观察者自身地位与任务成功的自我相关性（Mussweiler, 2003; Tesser, 1988）。在组织情境中，任务互依性是塑造这种自我相关性的关键结构特征：当任务互依性高时，同事的绩效成果直接影响观察者自身的任务成功，高绩效AI使用者被视为协作资源而非竞争者，知识寻求成为主导反应；当任务互依性低时，同事的优越绩效构成纯粹的相对地位威胁而 observer 无对应收益，从而激活心理权利感。
**主要技术方法**
研究采用多方法设计以兼顾内外部效度。研究1为在线组间实验，通过Credamo平台招募240名来自中国科技行业多家公司的全职员工，采用2（同事AI增强绩效：高vs.低）×2（任务互依性：高vs.低）被试间设计，随机分配至四种实验条件，所有参与者通过注意力检验。研究2为三波实地研究，样本为独立招募的员工—主管配对（初始380对，最终匹配分析样本360对），分别于2025年11月、12月及2026年1月施测：时间1由员工报告人口学信息、感知同事AI增强绩效及任务互依性；时间2由员工报告知识寻求与心理权利感；时间3由主管评价下属过去一个月的工作绩效。数据采用SPSS（Version 25）和Mplus（Version 8.4）分析，使用OLS回归及Hayes（2013）PROCESS宏进行被调节的中介效应检验，采用20,000次重抽样的偏差校正自助法构建95%置信区间。
**研究结果**
**研究1：实验研究**
操纵检验表明，高绩效条件下参与者感知的同事AI增强绩效（M = 5.34, SD = 0.57）显著高于低绩效条件（M = 2.81, SD = 0.62），t(236) = 33.05, p < 0.001；高互依性条件下感知的任务互依性（M = 5.46, SD = 0.56）显著高于低互依性条件（M = 2.88, SD = 0.54），t(238) = 36.23, p < 0.001。平衡检验显示，高、低绩效条件下参与者在同事努力程度、仔细审查AI输出及负责任使用AI三项评分上均无显著差异，表明操纵仅变化了最终产出的可观察质量。
假设检验显示，同事AI增强绩效与任务互依性对知识寻求的交互效应显著（b = 1.39, p < 0.001）。简单斜率检验表明，任务互依性高时该关系显著为正（b = 1.63, t = 13.14, p < 0.001），任务互依性低时较弱（b = 0.25, t = 1.98, p = 0.049），支持假设1。同事AI增强绩效与任务互依性对心理权利感的交互效应显著（b = ?1.21, p < 0.001）。简单斜率检验表明，任务互依性低时该关系显著为正（b = 1.39, t = 13.25, p < 0.001），任务互依性高时不显著（b = 0.18, t = 1.72, p = 0.087），支持假设3。
**研究2：实地研究**
验证性因子分析表明五因子模型拟合良好（χ2 = 556.86, df = 265, CFI = 0.93, TLI = 0.92, RMSEA = 0.06, SRMR = 0.07），且显著优于各替代模型，支持区分效度。
路径分析显示，同事AI增强绩效与任务互依性对知识寻求的交互效应显著为正（β = 0.42, p < 0.001）。简单斜率检验表明，任务互依性高时该关系显著为正（b = 0.50, t = 7.48, p < 0.001），任务互依性低时显著为负（b = ?0.16, t = ?2.37, p < 0.05），支持假设1。对心理权利感的交互效应显著为负（β = ?0.31, p < 0.001）。简单斜率检验表明，任务互依性低时该关系显著为正（b = 0.33, t = 5.32, p < 0.001），任务互依性高时显著为负（b = ?0.15, t = ?2.44, p < 0.05），支持假设3。
被调节的中介效应检验表明，经知识寻求的间接效应在任务互依性低时不显著（间接效应 = ?0.03, 95%CI = [?0.07, 0.00]），在任务互依性高时为正（间接效应 = 0.13, 95%CI = [0.07, 0.20]），支持假设2。经心理权利感的间接效应在任务互依性低时为负（间接效应 = ?0.08, 95%CI = [?0.13, ?0.04]），在任务互依性高时为正（间接效应 = 0.04, 95%CI = [0.01, 0.08]），支持假设4。知识寻求路径的调节中介指数显著（index = 0.11, BootSE = 0.03, 95%CI = [0.06, 0.16]），心理权利感路径的调节中介指数亦显著（index = 0.08, BootSE = 0.02, 95%CI = [0.04, 0.13]），表明两条间接效应均随任务互依性显著变化。
**讨论与结论**
在理论贡献方面，研究人员首先将研究焦点从AI使用或采纳转向同事AI增强绩效，指出随着AI使用普遍化，使用行为本身失去诊断价值，而AI辅助工作的可观察绩效成为更具比较相关性的线索。其次，研究识别任务互依性作为工作设计边界条件，基于社会比较理论对关系情境与自我相关性的强调，解释同一比较线索何时关联学习导向反应、何时关联自我保护反应。第三，研究考察知识寻求与心理权利感两条具体人际路径，超越对AI使用者的评价性判断，揭示同事AI增强绩效如何通过观察者自身反应与其工作绩效相关联。
在实践启示方面，研究建议管理者在预判AI赋能生产力的 interpersonal 后果时应考虑既有互依性结构，而非将AI增强绩效一概视为有益或有害；在互依性较低、以个体问责和竞争性评价为主的组织情境中，AI绩效信号的扩散可能伴随动机成本，可考虑结构化同伴学习、明确知识共享规范或轮换协作安排等补充干预；人力资源从业者在设计AI技能提升项目与绩效管理系统时，应关注AI工具部署情境是否在结构上利于学习扩散，并监测低互依性角色中权利感驱动的退缩迹象。
研究结论指出，基于社会比较理论，同事AI增强绩效是一把双刃剑，其后果取决于任务互依性：当互依性高时，它促进人际知识寻求并提升工作绩效；当互依性低时，它滋生心理权利感并损害绩效。通过将这两条对立路径整合于单一理论框架，研究希望激发未来关于AI赋能绩效的社会扩散如何塑造组织个体与集体结果的进一步研究。
