人工智能技术的迅速发展深刻地重塑了各个领域。行业报告显示，2024年全球人工智能市场的估值达到了2146亿美元，并预计从2024年到2030年将以35.7%的复合年增长率持续增长。1过去，组织利用人工智能作为工具来协助或替代员工执行自动化常规任务（Raisch & Krakowski, 2021）。然而，近年来，人工智能开始在组织实践中承担管理角色，指导、评估和约束人类员工（Wesche & Sonderegger, 2019）。人工智能监督者指的是在组织内扮演指挥者角色的人工智能，能够对人类员工施加影响，发出指令、评估绩效，甚至决定晋升或保留（Lanz et al., 2024）。例如，波兰的酒精饮料公司Dictador任命了一个人工智能机器人作为首席执行官（CEO），它在战略决策和运营管理中发挥了超越人类领导者时间和精力限制的能力。2亚马逊在其仓库中实施了基于人工智能的监督系统，以追踪员工的生产力并自动生成警告或解雇决定，无需任何人工干预。3尽管人工智能监督者的应用提高了组织效率和创新能力（Kellogg et al., 2020），但它也可能引入新的伦理风险。先前的研究揭示了与人类同事互动与与人工智能代理互动在道德表现上的显著差异（Giroux et al., 2022, Gratch and Fast, 2022）。与人工智能代理互动似乎增加了个体道德标准下降的可能性（Forlizzi et al., 2016, Petisca et al., 2020），从而加剧了不道德行为的倾向（Cohn et al., 2022）。因此，研究人工智能监督者是否同样会加剧员工的不道德行为是一个具有实践和理论意义的关键问题。实际上，鉴于人工智能监督者在全球工作场所的日益普及，如果不解决这种风险，可能会损害组织利益，侵蚀利益相关者的信任，并使企业面临法律和声誉风险（Yue et al., 2022）。明确这一问题对于降低运营风险和确保负责任、可持续的人工智能管理至关重要。从理论上讲，人工智能监督者超越了通常被视为工具的算法管理（Bankins et al., 2024），成为具有影响员工权力的人类领导的补充（H?ddinghaus et al., 2021, Lanz et al., 2024）。然而，据我们所知，尚无研究探讨人工智能监督者如何影响下属的不道德行为。解决这一问题将推动人工智能在商业伦理和领导力领域的理论发展。
本研究关注组织环境中一种典型的员工不道德行为：工作场所欺骗行为。由于这种行为的普遍性，它给组织带来了巨大的成本。据估计，工作场所欺骗行为使组织每年损失高达5%的收入，全球损失超过5万亿美元。4此外，实证研究表明，领导风格和管理实践是影响下属欺骗行为的重要情境因素（Farasat et al., 2021, Loi et al., 2022, Yue et al., 2022）。随着人工智能技术在组织中逐渐承担管理职能（如任务分配和绩效评估），研究人工智能监督者如何影响员工欺骗行为并确定有效的干预策略变得至关重要。我们采用班杜拉的社会认知理论（SCT）作为总体理论框架，该理论认为环境刺激、认知过程和个人行为之间存在三元互惠关系（Bandura, 1986, Bandura, 1991）。这一框架特别适合解释员工的道德认知和行为模式是如何通过观察和学习人工智能监督者的决策逻辑和伦理立场而形成的。此外，心理感知理论（MPT）认为人们通常认为像人工智能这样的非人类实体缺乏道德能动性（Yoganathan & Osburg, 2024），并且它们的决策机制是无关道德的（Tambe et al., 2019）。因此，我们认为道德脱节的视角特别适合理解员工在组织环境中对人工智能监督者的认知反应。一方面，人工智能的“道德盲视”特征与道德脱节的核心价值观一致——即将道德判断与绩效评估分开（Bhattacharjee et al., 2013, Fehr et al., 2019）。另一方面，根据SCT，员工对监督者道德脱节的认知过程可能由人工智能监督者的情境特征触发，并进而影响其行为表现。因此，我们研究了员工对监督者道德脱节的感知在人工智能监督者与员工欺骗行为之间的关系中的中介作用。最后，MPT还表明拟人化可以使非人类代理成为道德代理（Epley et al., 2007），所以我们讨论了如何通过拟人化设计人工智能监督者来减轻员工对监督者的道德脱节感知以及工作场所欺骗行为。
总之，我们旨在在SCT（Bandura, 1986, Bandura, 1991）和MPT（Gray et al., 2007）的总体框架内解决以下三个研究问题：(1) 与人类监督者相比，人工智能监督者如何影响员工的工作场所欺骗行为？(2) 员工对监督者道德脱节的感知是否中介了人工智能监督者对员工工作场所欺骗行为的影响？(3) 为人工智能监督者赋予类似人类的特征是否有助于减少员工的工作场所欺骗行为？为此，我们进行了五项研究。研究1-3是在传统的销售工作场景中进行的随机对照实验。在一个假设的工作场所环境中，我们操纵了监督者类型（人类监督者 vs. 类人类人工智能监督者 vs. 机器类人工智能监督者），以观察员工的欺骗行为并研究感知到的监督者道德脱节的中介作用。研究4-5是在食品配送平台的实地研究中进行的，我们调查并比较了在人工智能管理和人类+人工智能共同管理下的配送员的工作场所欺骗行为，并测试了感知到的监督者道德脱节作为中介机制的作用。这种双重方法使假设得以复制，并增强了我们的研究结果的外部有效性。
本研究在理论和实践方面都有贡献。首先，我们通过研究人工智能技术承担管理角色时的道德后果，为商业伦理领域做出了贡献。虽然现有的关于算法管理的研究主要集中在员工的技术感知和使用行为（Cram et al., 2022, Lee, 2018, Li and Bitterly, 2024）、工作表现（Li et al., 2025, Liu et al., 2024, Lu et al., 2024）以及与工作相关的心理状态（Kinowska and Sienkiewicz, 2023, Tomprou and Lee, 2022, van Zoonen et al., 2024）上，但它们很少探讨伦理维度。我们的工作通过研究人工智能监督者如何影响员工的工作场所欺骗行为并揭示其背后的道德机制，填补了这一关键空白。其次，我们通过明确人工智能监督者作为人类领导力补充的新角色，扩展了商业研究中的领导力领域边界。以往的研究大多将算法管理局限于一种控制工具（Meijerink and Bondarouk, 2023, Wu et al., 2023），忽视了人工智能演变为能够发挥领导影响力的智能决策代理的潜力。因此，我们通过领导-下属动态的视角重新审视了人工智能对员工的影响，为优化人工智能领导模型提供了启示。第三，通过将社会认知理论（SCT）与心理感知理论（MPT）相结合，我们阐明了人工智能监督者及其拟人化特征如何作为塑造员工道德认知和行为结果的关键环境因素。这一理论整合为将社会认知框架应用于人机交互研究开辟了新的途径，并完善了其核心机制。最后，我们的研究发现为管理者和员工提供了实用且有价值的见解。
