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摘  要：工作意义感是激励员工的重要力量。随着机器人被大量引入到企业中，越来越多的员工从重复性劳动转移到知识工作，但同时也面临着高工作要求，容易导致员工产生消极情绪。因此，提升员工的工作意义感对其工作健康至关重要。然而，现有关于工作意义感的研究较少涉及人工智能应用场景。文章基于工作重塑理论，探讨人工智能场景下，智能机器的使用对员工工作意义感的影响，为管理者提升知识型员工的工作意义感提供理论依据和实践指导。

关键词：人工智能；人机协作；工作意义感

一、引言

中国企业综合调查报告显示，机器人在企业劳动力的比重从2008年的12%提升至2017年的37%，越来越多的员工从生产转移到知识工作，创造和运用知识的知识型工作者成为了组织的关键资源。但同时，知识型员工也面临着高强度的脑力劳动、更高水平的客户满意度和高质量的工作成果等工作要求，而这些工作要求的提高可能会导致他们产生倦怠等消极情绪。因此，在知识经济时代，知识型员工的激励问题得到了学术界和实践界越来越多的关注。

以往研究表明，真正持久内在的动机离不开意义的追寻。从事知识型工作的员工更注重追求工作的价值和意义，工作意义感是激励知识型员工的重要力量 [1]。因此，如何提升知识型员工的工作意义感是值得管理者和学者关注的重要问题。

近年来，人工智能（Artificial Intelligence，下文简称AI）正在迅速与传统产业融合，重塑企业环境，引发组织中工作内容和方式发生变化，如AI简历筛选机器人将简历筛选的效率提高了90%，人力资源管理者有更多时间与求职者进行沟通交流，并改进招聘流程等具有人际互动性和创新性的工作。因此，AI引入到工作场所之后，员工能够担任更多人际性、社交性和创造性的工作，而重复性和程序性的工作则更多交由机器人承担，这有助于员工体验到工作重要性，感受到更高的自我价值，从而提升其工作意义感。然而，工作内容和流程的变化也对员工提出了更高的工作要求，给员工带来了新的挑战和压力。那么，如何使员工积极主动适应AI技术变革所带来的挑战，提升工作意义感，对员工工作健康具有重要的实践意义。

本研究基于工作重塑理论，探讨智能机器的使用通过工作重塑对员工工作意义感产生影响。本研究将AI引入到员工心理和行为领域，拓展工作意义感的研究情境，丰富工作意义感和人工智能的相关研究。

二、理论基础与研究命题

（一）人工智能与工作意义感

作为一种技术变革，机器人不应该仅仅被视为一种工程挑战，人的因素在其中往往发挥着更为重要的作用。人机协作对员工的影响受到了学者们广泛的关注[2]。

在个体价值崛起的年代，员工的自主意识强、成就动机高，更加注重追求工作的价值和意义。对于高工作意义感的员工，他们能够进行高强度的自我激励，更加专注工作本身，有更多的主动和奉献行为。那么，人机协作能否提高员工的工作意义感？

工作意义感的主要来源包含追求目标、社会关系、锻炼技能和自我发展、自尊和认可以及自主性这五个方面，而智能机器的使用将有助于提高员工的工作意义感[3]。

1.追求目标。当智能机器代替员工完成重复性和系统处理等程序性工作时，员工可以承担更具有创新性和挑战性的工作。这时，智能机器能够帮助员工更加专注于追求自身工作目标，追求有价值的事业。

2.社会关系。设想一个场景，数学教师必须一遍又一遍地对学生犯下的相同的错误给出反馈。如果人工智能引入到教学中，那么智能机器能够针对每位学生的学习情况制定出个性化的学习方案，直到学生掌握知识点为止。在这种情况下，教师可以花更多的时间在导师的角色上，对学生的学习过程给予个人反馈，了解学生的努力程度、学习态度，与学生建立更好的关系。同样，这个场景也可以用在其他领域中，智能机器能够为员工提供更多人际互动的机会，有助于员工建立社会关系。

3.锻炼技能和自我发展。智能机器的引入一定程度上改变了员工岗位技能要求，使其呈现出跨界技能多样化、技能水平高阶化、人机协作与人际合作技能复杂化等特征。岗位技能要求的提高会促使员工学习新的技能，并在持续学习中获得成长和发展。

4.自尊和认可。在人机协作的过程中，工作要求的提高促进了员工的技能和职业发展，员工的自尊和社会认知度通常会随之提高。在上述数学教师的例子中，对家长来说，教师仍然拥有他以前所拥有的数学知识和教学技能，除此之外，家长还知道教师通过使用智能机器，大大提升了自身的教导能力，与孩子建立良好的师生关系，这进一步让家长肯定了教师的价值。

5.自主性。员工从繁重的工作中解放出来，可以自主分配时间和精力，以更有趣或更有价值的方式完成工作。此外，智能机器强大的算法能够增强员工的决策能力，为员工提供了更多自主决策的机会，满足了员工的自主需求。

基于此，本文提出以下命题：

命题1：智能机器的使用对工作意义感产生正向影响。

（二） 人工智能与工作重塑

1956年，达特茅斯会议正式提出“人工智能”这一概念，标志着AI新兴学科的正式诞生。随着互联网的迅速发展，AI越来越融入人们的生活，在机器人、语音识别、图像获取和识别、无人机、无人驾驶等领域，AI都取得了很大的进展。AI在企业中的应用也越来越广泛，特别是机器人越来越多地出现在人们的工作中[4]。

人类和机器人协作（简称人机协作）将是未来重要的工作模式。人机协作指人类和机器人之间的交互，其中人类和机器人存在物理性接触或非物理性接触，如语音、手势、面部表情交流等[2]。

在已有的组织管理研究中，自动化（Automation）模式和增强（Augmentation）模式是学术界广为讨论的人机协作模式[5]。自动化模式指机器人代替员工自行执行工作任务。例如，仓库机器人实现搬运作业。

增强模式指的是机器智能对员工的辅助。例如传统的工厂控制系统严重依赖于人工操作人员的监控。然而，大部分时间，这些操作人员都坐在控制室里，几乎没有什么事可做，这使得他们很容易失去注意力或技能下降。AI可以补充操作员的能力，帮助他们做出更好的决定，避免人为错误。

工作重塑指员工为了使自己的兴趣、动机和激情与工作相一致而自我实施的一系列使其工作任务及关系边界发生改变的积极行为[6]。在人工智能情境下，工作内容和流程发生了变化，这有助于员工进行工作重塑。一方面，智能机器能够代替员工完成重复性和程序性的工作，有助于员工自主安排工作，并推动员工形成积极的情感，促进其进行工作重塑。另一方面，智能机器的使用还能增强员工的能力，有助于员工承担更具挑战性和创新性的工作，主动设计其工作内容。基于此，本文提出以下命题：

命题2：智能机器的使用对工作重塑产生正向影响。

（二） 工作重塑与工作意义感

1962年，Frankl首次提出了意义的概念，认为人类活着是为了感受到一种意义，而不是为了获得某种具体的感受（如高兴、难过等）。随后，大量学者在此基础上进行了研究，提出了工作意义、工作意义感等概念。Hackman和Oldham[7]界定了工作意义的概念。他们认为工作意义会受到三个核心工作特征的共同影响，即技能多样性、任务完整性和任务重要性。

以往研究表明，员工进行工作重塑的核心目的便是获得工作意义感、工作满意度和敬业度。工作重塑有助于员工感受到更高的工作价值，提升自我概念，从而提升工作意义感。此外，Wrzesniewski等表明，工作重塑有助于平衡工作要求和工作资源，从而获得工作意义感[8]。基于此，本文得出以下命题：

命题3：工作重塑对工作意义感产生正向影响。

综上，总结本研究的理论框架如图1所示。研究的理论基础基于工作重塑理论，即员工在工作设计中做出的主动性改变，即员工主动进行自下而上的工作设计，其目的是获得工作意义感与身份感。

四、结论与启示

本文基于工作重塑理论，探索智能机器的使用对工作意义感的影响，并引入工作重塑作为中介变量，贡献如下：

第一，将智能机器引入员工心理与行为研究领域，拓展了工作意义感相关研究的新情境；第二，通过揭示智能机器的使用对工作意义感的影响机制，丰富了智能机器的研究；第三，引入工作重塑作为中介变量，丰富了工作重塑理论的研究。

经过几十年的科学幻想，人工智能已经走进现实，推动企业产生前所未有的效率和性能水平，并使各种规模企业能够做以前根本不可能的事情。但同时人工智能时代的到来也正在引发焦虑，不少员工认为机器人对自身构成了威胁[9]。这种威胁感不仅来自于失业，也包括了与工作相关的其他方面，如工作关系、职业发展、福利待遇等。

在此情况下，企业要充分认识和把握技术变革下员工心理变化规律。一方面，企业应加强员工心理辅导，鼓励员工以积极的心态拥抱AI技术，使员工充分认识到AI的应用可以将他们从枯燥、重复的劳动中释放出来，触发他们的创造力和自主性，可以赋予工作更多的意义；另一方面，企业应有针对性地对员工开展AI相关知识技能培训，使员工尽快具备完成高复杂性、高价值工作的能力，提升工作意义感。

参考文献：

[1]朱飞.“打工人”与“成就感”[J].企业管理， 2020（12）： 40-41。

[2]王振源， 姚明辉. 工作场所人机协作对员工影响的研究述评[J]. 外国经济与管理， 2022， 44（9）： 86-102。

[3]朱晓妹， 王森， 何勤. 人工智能嵌入视域下岗位技能要求对员工工作旺盛感的影响研究[J]. 外国经济与管理， 2021， 43（11）： 15-25。

[4]Smids J， Nyholm S， Berkers H. Robots in the workplace： a threat to—or opportunity for—meaningful work？[J]. Philosophy & Technology， 2020， 33（3）： 503-522。

[5]Raisch S， Krakowski S. Artificial Intelligence and Management： The Automation–augmentation Paradox[J]. Academy of Management Review， 2021， 46（1）： 192-210。

[6]Wrzesniewski A， Dutton J E. Crafting a Job： Revisioning Employees as Active Crafters of their Work[J]. Academy of Management Review， 2001， 26（2）： 179-201.

[7]Hackman J R， Oldham G R. Motivation through the Design of Work： Test of a Theory[J]. Organizational Behavior and Human Performance， 1976， 16（2）： 250-279。

[8]Wrzesniewski A， Berg J M， Dutton J E. Turn the Job You Have into the Job You Want[J]. Harvard Business Review， 2010， 88（6）： 114-117.

[9]王才， 周文斌， 赵素芳. 机器人规模应用与工作不安全感——基于员工职业能力调节的研究[J]. 经济管理， 2019，41（4）：111-126。

作者简介： 李子婕（1998.07-）女，汉族，湖南衡阳，暨南大学管理学院硕士研究生，研究方向为IT与组织行为。