引言
生成式人工智能（AI）技术已成为可持续商业模式创新（SBI）和竞争优势的关键驱动力，而这两者在数字时代对于组织的生存和成功至关重要（Luo et al., 2024, Tajeddini et al., 2023）。先前的研究探讨了有益的人工智能应用（包括数据分析和自动化）如何提升SBI和竞争优势（Lanfranchi et al., 2026, Sj?din et al., 2023）。另一系列研究则探索了负面AI现象（包括偏见、隐私问题和幻觉）如何影响组织结果（Carter and Liu, 2025, Christensen et al., 2025）。本研究通过调查生成式AI幻觉如何影响SBI和竞争优势来拓展现有文献。SBI指的是在管理内在紧张关系的同时，平衡经济、社会和环保目标而对现有商业模式进行转型或创建新商业模式（de Visser-Amundson et al., 2021, Futre and Crespo, 2026）。竞争优势指的是企业通过利用有价值的、稀有的且难以模仿的资源，持续产生比竞争对手更大的经济价值以维持卓越市场表现的能力（Tajeddini et al., 2023）。
负面AI现象，尤其是生成式AI幻觉，在酒店行业中日益普遍，但在技术实施研究中仍被忽视。生成式幻觉是指AI系统生成虚假或错误信息（Christensen et al., 2025）。以在中国东部等数字化成熟市场中运营的领先国内酒店集团和国际豪华连锁品牌为例，这些组织越来越多地依赖生成式AI提供面向客户的服务（例如，AI聊天机器人）和后台运营（例如，动态定价算法）。然而，当这些系统出现幻觉时，会引发严重的运营挑战。例如，如果AI驱动的礼宾错误地承诺了并不存在的免费服务，或者收益管理算法编造了当地需求的激增，一线员工和后台人员就必须中断常规运营来核实不准确的信息并解决客人不满。这种运营中断直接破坏了团队的交互记忆系统，即编码、存储和检索知识的集体系统（Prayag et al., 2026）。对"谁知道什么"和"哪个数据来源可靠"的信任因此被削弱。
同样，我们观察到这些数字化成熟酒店中存在着一种悖论。中国东部的领先酒店集团积极发布环境、社会和治理报告，并公开承诺履行企业数字责任（CDR），强调合乎伦理和可靠的数字实践（Wirtz et al., 2023）。然而，这些组织仍然持续受困于AI幻觉问题。这就形成了一个显著的矛盾：公开CDR承诺所建立的高期望与AI故障不可预测的现实之间存在冲突。本研究通过检验一种基于虚伪的放大机制来考察这一冲突，该机制表明高CDR会加剧AI幻觉后员工的认知失调和信任侵蚀，最终损害SBI和竞争优势（Biswas et al., 2025, Yin et al., 2024）。尽管CDR文献通常表明员工对CDR持积极反应（Lee et al., 2025），但当AI幻觉发生时，CDR如何影响组织知识系统（如交互记忆系统）仍知之甚少。因此，我们的第三个目标是通过考察CDR如何塑造组织与多利益相关者群体的互动来拓展数字技术研究（Zhu et al., 2026）。
我们的研究在理论方面做出了三项主要贡献。第一，它推进了现有AI阴暗面研究理论。先前的研究主要记录了AI故障的技术层面和个人心理层面的危害，而我们则考察了其对组织能力的系统性后果。具体而言，我们证明了生成式AI幻觉如何结构性地破坏交互记忆系统。高度依赖AI并在数字化复杂环境中运营的组织尤其容易受到伪造输出的影响（Christensen et al., 2025）。因此，考察这些更广泛的组织后果对于推进技术管理研究至关重要。
第二，我们通过引入一种基于虚伪的放大机制，深化了对伦理信号的理论理解，该机制拓展了AI与知识管理交叉领域的研究。我们提出并实证证明了高CDR放大了幻觉对交互记忆系统的有害影响，从而降低了SBI和竞争优势。先前的研究主要强调AI采用的正向绩效效应（Chen, 2024）。通过识别生成式AI幻觉作为认知失调的催化剂，我们的研究推进了对技术与组织知识之间关系的理论理解。
第三，我们通过整合外部伦理信号与内部知识解读，拓展了技术的社会建构观和基于知识的视角（Kunz and Wirtz, 2024, Sinha et al., 2020, Yang et al., 2025）。传统的社会建构框架通常强调内部群体的协商。我们证明了外部CDR作为一种宏观层面的情境框架，重塑了组织成员对技术故障的解读方式。尽管先前的研究认识到数字界面对于组织有效性的重要性（Chen & Yi, 2023），但通常将内部系统和外部利益相关者视为独立的。通过考察交互记忆系统和CDR的联合影响，我们的研究提供了关于外部伦理承诺如何放大内部技术中断的更全面的解释，为可持续战略管理提供了重要见解（Wu & Ding, 2024）。
