AI职场新风险！“认知超载”危机迫在眉睫，急需模式变革！

AI技术在各行各业的深入应用，正逐步改变我们的工作模式和职场生态。然而，这种变革并非没有代价。全球领先企业高管、政府官员及学术界专家指出，随着人工智能接管重复性任务，人类工作者将面临“认知超载”的新风险，这可能对员工福祉造成严重威胁。业界呼吁，当前基于工时的工作模式、生产力衡量标准以及传统奖励机制都应重新审视。

AI时代下的新型职场风险：认知超载迫在眉睫

在日前于澳大利亚悉尼举办的西南偏南（SXSW Sydney）大会上，来自澳大利亚Endeavour Group、Publicis Sapient、联邦就业与劳资关系部以及查尔斯特大学AI与网络未来研究所的领导者们齐聚一堂。他们共同探讨了人工智能日益普及背景下，服务导向型职场面临的“认知超载”问题。

新媒网跨境获悉，与会专家们强调，当AI系统承担起日常性和非密集型任务后，人类工作者将不得不投入更多时间进行深度思考，或用于核查机器产出，这无疑会显著增加大脑的认知负担。这种日益增长的“认知超载”已成为员工福祉面临的一大威胁。专家们认为，整个白领经济有必要重新思考以工时为基础的工作模式，放弃侧重于生产力和吞吐量的衡量标准，转而关注实际产出和注意力管理。

Endeavour Group首席数字与数据官克莱尔·史密斯（Claire Smith）在题为“智能时代：构建尚未存在之物”的专题讨论中，特别提到了AI普及带来的一个非常人性化的副作用——尤其是在广告供应链和内部营销团队等白领和服务行业，认知超载现象正变得日益普遍。史密斯女士向与会者表示：“随着越来越多的不同类型工作实现自动化，人们在工作中需要投入深度思考的时间将发生实质性变化。如果是一名软件开发人员，那么每天都可能变成代码审查日，这便是深度思考的体现。从认知负荷的角度来看，我们如何管理这种负荷，并结合培养有助于协作的软技能，将成为至关重要的因素。”

官方报告与专家洞察：风险的量化与剖析

这种认知超载的真实风险并非空穴来风，它已在近期发布的一份重要报告中得到印证。澳大利亚就业与技能局（Jobs and Skills Australia）发布的《生成式AI能力研究报告》（The Generative AI Capacity Study），试图从劳动力市场的整体视角，审视生成式AI的潜力、迄今为止的影响以及支持劳动力数字化和AI转型所需的工作。

该报告的作者们指出：“尽管AI消除了部分工作者一些令人沮丧的任务，带来了福祉上的益处，但其他类型任务的变化也伴随着风险。例如，一些工作者可能会经历工作日的‘集约化’——即一个人的工作量越来越多地由具有挑战性的任务组成，却没有低强度任务的缓解或足够的休息时间。集约化不仅源于低强度任务的移除，也源于绩效预期的改变，因为工作者可能被期望完成更多具有挑战性的工作量。在极端情况下，集约化对工作者的福祉构成风险。”

与史密斯女士同台的小组成员，澳大利亚就业与劳资关系部副部长、前Publicis员工安娜·费斯福（Anna Faithfull）进一步强调了《生成式AI能力研究报告》中关于当前大多数员工日常工作中非密集型和高强度任务组合的观察。费斯福女士评论道：“报告确实观察到，在传统的八小时工作日中，存在许多能够让人进行认知休息的任务。如果我们的部分日常工作由AI完成，这对于全天候保持认知在线状态意味着什么？我认为我们必须意识到这一点——在这种背景下，我们需要考虑哪些新的职场安全问题。”

查尔斯特大学AI与网络未来研究所的行为科学教授朱丽叶·托比亚斯-韦伯博士（Dr. Juliette Tobias-Webb）则坚定地指出，“我们的大脑不可能一直在线”。她用游戏中“暂停休息”的比喻来强调这一点。她解释道：“正是在休息时，人们才能更好地思考。这就是为什么最好的想法往往在洗澡时出现。我们需要弄清楚：哪些关键角色部分仍需由人类完成，这些工作可能认知负荷低，但对长期发展至关重要？又有哪些只是制造混乱的？例如，如果一开始有1000封电子邮件，是否每个人都需要阅读？或者可以让正在学习的员工审查所有这些，而其他人只阅读300封？需要多长时间才能学会，何时可以过渡到其他职责？这会根据组织的不同而有所差异。”

但贯穿始终的一点是，仍需为人类规划休息时间，以确保他们能发挥最佳表现。托比亚斯-韦伯博士表示：“我经常想到体育团队，他们有令人惊叹的赛季和休赛期。他们通常每天训练三小时，而不是全天候工作。这回到了亚当·格兰特（Adam Grant）关于‘注意力管理而非时间管理’的研究。如何管理你的注意力，而不是仅仅管理你的时间？这是从朝九晚五向识别一些人是早起型、一些人不是的转变。这可能是对劳动力理解的另一层：为了管理我们的注意力，我们希望腾出深度思考的时间，让你能更专注，但同时也要有时间进行反思。”

破局之道：重塑工作衡量与文化

在生产力衡量标准的重新思考方面，Endeavour Group的史密斯女士对此深表赞同。她在小组讨论中表示：“最大的转变之一是，不再过多地衡量生产力和吞吐量，而是真正衡量并庆祝成果。这意味着在实现这些成果的方式上，减少规定性。我们需要考虑的护栏有很多——网络安全、隐私等，但实际上要更加以成果衡量为导向。现在工业领域正在发生一些有趣的事情，无论是喷气发动机还是矿山爆破，这些公司正在从销售产品转向销售成果。例如，这可能是喷气发动机的正常运行时间。深入思考如何衡量组织是这场转型中非常关键的一部分。”

史密斯女士认为，如果要培养必要的实验文化，以克服员工对AI取代工作的恐惧，并转而利用AI进行增强，那么将思维从“花在任务上的时间”或“完成工作”转移开来至关重要。她指出：“时间往往是实验的敌人。因此，我如何利用AI来解放一部分时间进行实验，进行围绕如何使实验成功的协作，这绝对是一个机会。”

Publicis Sapient首席执行官奈杰尔·瓦兹（Nigel Vaz）将“成果”誉为向AI驱动型劳动力转型的一个“绝佳框架”。他表示：“其中很大一部分是围绕你试图通过任务完成什么，而不是任务本身。另一件事是投资构建工具。当你真正思考成果时，人们通常没有正确的工具集来达成该成果。如果你能围绕成果创造一个情境，并允许人们进行实验，并且你投资于工具，这是一种非常强大的组合拳。打个比方，就像钢铁侠穿上盔甲，公司往往会宣扬AI等许多事物的优点，但实际上却在使用AI模型时缺乏组织背景，或者使用的工具没有集成到日常工作流程中，或者无法连接，或者没有正确的认证和权限级别。在我们构建Publicis Sapient的一些平台时，我们正在努力回答这些问题：你真的能用这个工具赋能团队吗？它有正确的认证和权限级别吗？它有可解释性吗，以便当AI提出某个想法时，你能阐明AI何时、为何以及在什么提示下提出该想法？”

“如果你能开始构建这类工具，同时围绕成果进行导向并激励专注，我认为这是一个非常强大的组合。然后，你为人们创造了实验和尝试的自由和环境，并为他们提供了能让他们了解如何取得进展的工具。”瓦兹先生补充道。

Endeavour Group的史密斯女士认为，另一个重要的投入是组织层面在关键绩效指标（KPIs）和运营模式上的一致性。她解释道：“这里的关键在于，如何建立正确的透明治理机制，使你能够平衡需要管理的风险。你不能处于一个扼杀实验的位置。如何设置正确的治理环境以及如何理解它至关重要。技术治理能解决一部分问题，但并不能真正解决你管理与AI相关的安全和保障风险所需的问题。首席人力官（CPO）、首席风险官（CRO）以及首席技术官（CTO）和首席信息官（CIO）都有各自的角色。”

“认知超载”的悖论与长期影响

托比亚斯-韦伯教授指出，讽刺的是，认知超载的迹象已经存在于我们身边。她表示：“AI几乎呈现出一种认知超载的悖论。目前，它变化如此之快，尤其是对于决策者而言，有太多的选择。权衡所有成本和收益？这种认知负荷是巨大的。我们知道，当人们超载时，做出的决策会更糟糕。”

“人们已经不堪重负。但领导者也是AI采纳的最大障碍之一，因为责任自然落到他们身上。如何限制选择以减轻这种负荷是一个有趣的问题。对于一些公司来说，这意味着将重点放在人力成本最高但负荷集中在低强度工作的地方。”

托比亚斯-韦伯还强调了人类的另一个特质：我们大多数人倾向于“全有或全无”的心态。“我们认为需要立即重新设计整个组织，而不是从小处着手，然后逐步构建。我认为，除了技术发展如此之快以至于我们甚至不知道从何开始的困境之外，这种‘全有或全无’的心态也给我们带来了自我强加的认知负荷。”她说道，“悖论在于，AI可以减轻认知负荷，也有研究表明了这一点。例如，在临床环境中，你可以使用AI来记录笔记，这减轻了医生的负担。”

然而，反驳的观点是，如果我们真的让AI接管太多任务，随着时间的推移，我们可能会失去多少认知能力？托比亚斯-韦伯补充道：“目前，我们可能会受益于认知负荷的减轻，因为AI让撰写文章、论文或制定策略变得容易得多。问题是，从长远来看，我们可能会失去什么？我们对此尚不清楚。”

早期研究提供了一些线索。麻省理工学院媒体实验室于2025年6月发布的一项研究，让54名受试者分别使用OpenAI的ChatGPT、谷歌搜索引擎或不使用任何工具撰写几篇SAT作文。结果发现，ChatGPT用户的大脑参与度最低，并在神经、语言和行为层面持续表现不佳。这些用户随着时间的推移变得越来越懒惰，在该研究进行的几个月中，引入了更多的剪切-粘贴捷径。回到劳动力平衡问题，托比亚斯-韦伯博士表示，将适当的休息——你可能从日常任务中获得的休息——纳入考虑值得深思。“这关乎如何为人而构建。”她说道。

借鉴与展望：人机协作的未来

作为总结，托比亚斯-韦伯博士重申了她对“人机协作”力量的信念。她指出航空业就是一个很好的案例研究，展示了人机结合如何带来更好的结果。

她表示：“天空现在是世界上最安全的地方之一。这是因为，随着时间的推移，航空业意识到人类终究是人类。总会有人工作到凌晨3点，也总会有人分心。航空业没有试图改变他们，而是重新设计了系统。在某些方面，AI完成了大部分繁重的工作，但作为人类的你仍然拥有关心、情境和判断力来驾驶飞机。高质量的决策不是取代人类，而是理解这种平衡。”

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/ai-work-overload-crisis-urgent-reform.html