生成式人工智能依赖的双刃剑：量表开发及其对员工创新能力的曲线性影响

《BMC Psychology》：The double-edged sword of generative AI dependence: scale development and its curvilinear impact on employee innovation

　　

摘要

背景

生成式人工智能（GenAI）融入专业工作催生了一种新现象，即员工对 GenAI 的依赖，但这一现象在概念上尚不完善，且缺乏经过验证的测量工具。本研究计划旨在对 GenAI 依赖进行概念化，开发心理测量量表，并考察其对员工创新绩效的曲线影响及潜在机制。

方法

采用了多研究混合方法设计。研究 1 采用溯因扎根理论方法，涉及 24 名知识工作者（进行了 21 次初始访谈和 3 次补充访谈以评估理论饱和度）。研究 2 开发了一种测量量表，并通过三轮调查（N = 233, 271 和 269）进行验证，使用了 CITC、EFA 和 CFA，辅以内容效度指数、模型比较（相关三因子、二阶、双因子和单因子模型）、omega 系数和 HTMT 比率。研究 3 采用三波时间滞后调查（N = 342）来检验倒 U 形模型，以工作繁荣为中介变量，正念为调节变量，通过层次回归和 MEDCURVE 宏进行分析，包括转折点分析、维度水平分析和稳健性检验。

结果

GenAI 依赖包括三个相互关联且可能逐步发展的维度：工具性、心理性和认知性。20 项 GenAID 量表展示了内部结构、信度和区分效度的初步证据，模型比较支持总分的有效性。GenAI 依赖与创新绩效呈现倒 U 形关系，由工作繁荣中介；转折点位于观察到的数据范围内，在均值以下和以上一个标准差处分别有显著的正斜率和负斜率。正念调节了这一效应，平缓了下行斜率并将转折点右移。对三个维度的单独分析表明，每个维度内均存在显著的负曲率，且转折点从工具性依赖到心理性依赖再到认知性依赖逐渐提前出现，尽管并非每个维度都均匀满足完整的倒 U 形条件。

结论

本研究为组织内评估 GenAI 依赖提供了初步的概念化和初步工具。研究结果表明其对创新绩效具有双刃剑效应，并为 AI 融合管理以及候选干预措施（如基于正念的项目）的设计提供了信息，这些干预措施的有效性仍有待未来研究检验。