AI炮制的“工作垃圾”,正在摧毁你的生产力
尽管生成式AI在工作场所的使用激增,但大多数公司几乎看不到任何可衡量的投资回报率。一个可能的原因是,AI工具正被用来生产“工作垃圾”——这些内容表面光鲜,实则空洞无物。
作者:Kate Niederhoffer, Gabriella Rosen Kellerman, Angela Lee, Alex Liebscher, Kristina Rapuano and Jeffrey T. Hancock
一个令人困惑的矛盾正在那些拥抱生成式AI工具的公司中上演:虽然员工们基本上都在遵从指令使用这项技术,但很少有人看到它创造了真正的价值。不妨看看这些数据:去年,完全由AI主导流程的公司数量几乎翻了一番,同时,自2023年以来,AI在工作中的使用也翻了一倍。然而,麻省理工学院媒体实验室(MIT Media Lab)最近的一份报告发现,95%的组织在这些技术上的投资没有看到任何可衡量的回报。如此多的行动,如此高的热情,回报却如此之少。这是为什么?
我们BetterUp Labs的研究团队与斯坦福大学社交媒体实验室(Stanford Social Media Lab)合作,发现了一个可能的原因:员工们正在使用AI工具,炮制那些不费什么力气、看起来还过得去的工作,结果却给同事制造了更多的工作。在社交媒体上,这种低质量的AI生成内容(已经让社交媒体乌烟瘴气)通常被称为“AI垃圾”(AI slop)。在工作场景下,我们称这种现象为“工作垃圾” (workslop)。我们将其定义为:由AI生成的工作内容,它伪装成高质量的成果,但实际上缺乏实质内容,无法有意义地推进任何任务。
这是怎么发生的呢?随着AI工具越来越普及,员工们能够迅速生成看起来很精美的作品:格式漂亮的幻灯片、结构完整的长篇报告、外行人写的貌似清晰的学术论文摘要,以及能用的代码。但是,虽然有些员工利用这种能力来润色高质量的工作,另一些人却用它来创造那些实际上毫无帮助、不完整或缺少关键项目背景的内容。“工作垃圾”的阴险之处在于,它将工作负担转移给了下游的同事,要求接收者去解读、纠正甚至重做。换句话说,它把力气从创造者身上转嫁给了接收者。
如果你有过这种经历,你可能还记得打开这类文件后那种困惑的感觉,紧接着是沮丧——等等,这到底是什么东西?——然后你开始怀疑,发送者是不是根本没过脑子,直接用AI生成了大段文字。如果这听起来很耳熟,那么你就是被“工作垃圾”坑了。
根据我们最近正在进行的一项调查,这是一个相当严重的问题。在对各行业1150名美国全职员工的调查中,40%的人表示在过去一个月里收到过“工作垃圾”。遇到过“工作垃圾”的员工估计,他们在工作中收到的内容平均有15.4%属于此类。这种现象主要发生在同事之间(40%),但也有直属下属发给经理的(18%)。还有16%的情况是自上而下,由经理发给团队,甚至来自更高层的领导。“工作垃圾”遍布各个行业,但我们发现,专业服务和科技行业受到的影响尤为严重。
以下是领导者需要了解的关于“工作垃圾”的一切——以及如何阻止它在公司里拖后腿。
将认知工作外包给机器,也就是所谓的“认知减负”(Cognitive offloading),并不是什么新概念,人们对技术会绑架我们认知能力的焦虑也由来已久。例如,2006年,科技记者尼古拉斯·卡尔(Nicolas Carr)在《大西洋月刊》上发表了一篇引人深思的文章,题为《谷歌在让我们变笨吗?》。对于“认知减负”——这个概念可以一直追溯到苏格拉底对字母发明的担忧——人们普遍的看法是,我们将辛苦的脑力活丢给像谷歌这样的技术,因为在网上搜索比自己记住要容易得多。
然而,与这种将脑力外包给机器不同,“工作垃圾”的独特之处在于,它利用机器将认知工作转移给了另一个人。当同事收到“工作垃圾”时,他们通常需要承担起解读内容、推断缺失或错误背景的负担。接下来可能是一连串费心费力的决策过程,包括返工和与同事进行尴尬的沟通。
来看几个例子。
当被问及收到AI生成的“工作垃圾”的经历时,一位金融行业的普通员工这样描述其影响:“这让我陷入两难:是自己重写,还是让他重写,或者干脆就这么算了。这种现象正在助长一个懒于动脑、思维迟钝的社会,最终我们将完全依赖于外部力量。”
在另一个案例中,一位科技行业的一线经理描述了他的反应:“邮件内容让人有点困惑,搞不清到底发生了什么,以及他到底想说什么。我们可能花了一两个小时才把大家召集起来,用清晰简洁的方式把信息重说了一遍。”
一位零售业的总监说:“我不得不浪费更多时间去核实这些信息,用我自己的研究去查证。然后我又浪费了更多时间去跟其他主管开会讨论这个问题。最后,我还得继续浪费自己的时间亲自重做这项工作。”
每一次“工作垃圾”事件都给公司带来了实实在在的成本。员工报告称,处理每起“工作垃圾”事件平均要花费1小时56分钟。根据参与者估算的时间花费和他们自己报告的薪水,我们发现这些事件带来了一项隐形成本,相当于每人每月$186美元。对于一个拥有一万名员工的组织来说,考虑到“工作垃圾”的普遍性(41%),这意味着每年生产力损失超过$900万美元。
受访者还报告了“工作垃圾”带来的社交和情感成本,包括如何圆滑地回应,尤其是在上下级关系中。当我们问参与者收到“工作垃圾”是什么感觉时,53%的人表示“恼火”,38%的人感到“困惑”,22%的人觉得“被冒犯了”。
最令人担忧的成本可能在于人际关系。这种不费力、无益的AI生成工作正在严重影响工作中的协作。大约一半的受访者认为,发送“工作垃圾”的同事在创造力、能力和可靠性方面,都比他们之前印象中的要差。42%的人认为他们不那么值得信赖,37%的人认为这位同事不那么聪明。这很可能呼应了最近一项研究中提到的工作中使用AI会招致“能力惩罚”(competence penalty)的现象——在该研究中,被认为使用AI编写代码片段的工程师,被视为能力不如那些没有使用AI的工程师(而女性工程师受到的这种负面评价尤其严重)。

“工作垃圾”让同事们看轻彼此。这张柱状图显示,在收到敷衍的AI生成工作后,受访者对同事的看法普遍变差,评估维度包括五个特质:创造力、能力、可靠性、可信度和智力。对于每个特质,参与者的回答选项为“我认为他们”更差了、没变化或更好了。在所有特质上,认为提交“工作垃圾”的同事“更好”的受访者比例都不超过14%。总体而言,参与者认为他们的同事要么“更差了”,要么“没变化”。认为同事“更差了”的比例从37%(认为同事智力更差)到54%(认为同事创造力更差)不等。同样,认为同事“没变化”的比例从36%(对同事创造力的看法不变)到53%(对同事智力的看法不变)不等。来源:Kate Niederhoffer 等。
更重要的是,34%收到“工作垃圾”的人会将这些事件告知团队成员或经理,这可能会侵蚀发送者和接收者之间的信任。三分之一(32%)收到过“工作垃圾”的人表示,他们未来不太愿意再与发送者合作。
随着时间的推移,这种人际关系上的“工作垃圾税”可能会侵蚀协作中的关键要素,而这些要素对于企业成功采纳AI和进行变革管理至关重要。
从某些方面来说,这并不是一个新故事。马虎的工作一直都存在。当我们疲惫时,我们容易拖延、走捷径,宁愿做些事务性工作也不愿认真思考。生成式AI为我们提供了新技术来延续这些老旧的坏习惯——但现在,它还带来了额外的代价:给同事制造更多工作,并大规模地破坏协作。
那么,组织该如何避免这种后果呢?他们又该如何优化员工对AI的使用,以确保在这项变革性技术上的巨大投资能获得可衡量的回报呢?基于我们最初的研究以及帮助《财富》500强公司成功在全员中推广AI的经验,我们在此提出几个关键原则:
1. 避免“一刀切”式的AI强制令。
当组织领导者鼓吹“随时随地,万物皆可AI”时,他们实际上是在示范一种对如何应用该技术不加辨别的态度。不难想象,这会导致员工不假思索地将AI的回答复制粘贴到文件中,即便AI并不适合手头的任务。生成式AI并非适用于所有任务,它也无法读懂人心。诚然,AI可以积极地改变工作的某些方面,但它仍然需要员工深思熟虑的指导和反馈,才能在复杂或模糊的工作中产出有用的结果。
更重要的是,不加区分的强制令本身就是在示范一种“甩锅”行为。虽然员工在使用AI方面应该有自主权,但组织自身也应该制定详尽的政策和建议,明确最佳实践、顶级工具和行为规范。如果说使用AI是每个人的工作,那么制定指导方针,帮助员工以最符合组织战略、价值观和愿景的方式使用这项新技术,更是组织领导者的首要职责。
2. 培养“飞行员”,而非“乘客”。
自2023年以来,我们的实验室一直在追踪影响生成式AI在员工中采纳情况的预测因素。我们发现,那些兼具高主动性和高乐观度的员工,比低主动性和低乐观度的员工更有可能采纳生成式AI。我们将前者称为“飞行员”(pilots),后者称为“乘客”(passengers)。“飞行员”在工作中使用生成式AI的频率比“乘客”高75%,在工作之外的使用频率更是高出95%。
不过,考虑到“工作垃圾”的发现,也许更重要的是“飞行员”如何使用生成式AI。例如,“飞行员”比“乘客”更有可能利用AI来增强自己的创造力。而“乘客”则比“飞行员”更有可能利用AI来逃避工作。“飞行员”有目的地使用AI来实现他们的目标。
3. 倡导协作式的AI规范。
要与AI高效合作,需要许多协作性的技能——比如给出提示、提供反馈、描述背景。今天的工作不仅需要越来越多的人与人之间的协作,现在还要加上与AI的协作。协作的复杂性只增不减。“工作垃圾”就是一个绝佳的例子,说明AI引入的新协作动态可能会消耗而非提升生产力。我们与AI的互动会影响到我们的同事,领导者需要推广那些能支持协作的人机互动模式。
在2025年,无缝协作必须包括我们将AI工作成果融入共同工作流程的方式,其目的应是服务于共同的目标,而不是成为一种暗中逃避责任的工具。这是一个全新的、至关重要的“组织公民行为”(organizational citizenship behaviors)领域,它将区分那些能最大化AI价值的公司,和那些空有AI活动却毫无成效的公司。
制造“工作垃圾”可能感觉毫不费力,但却要让整个组织付出代价。发送者眼中的捷径,却成了接收者必须费力填平的坑。领导者最好的做法是示范有目的、有意识的AI使用方式。为你的团队设定清晰的规范和可接受的使用界限。将AI定位为一个协作工具,而不是一条捷径。身体力行地展现出“飞行员”心态,以高主动性和乐观精神,通过特定的用法来加速实现特定成果。并且,对于人机协作完成的工作,要坚持与单由人类完成的工作同样卓越的标准。