要让AI在工作中发挥作用，我们需要变得更像人。领导者需要为那些不那么光鲜、速度较慢但回报更丰厚的人类协作留出空间。如果没有组 织变革来赋能自主权与信任，而是对不堪重负的团队强制推行AI指令，我们都将在"工作垃圾"的泥沼中沉没。 随着AI工具在工作场所迅速普及，其使用压力也与日俱增，员工们不得不面对"工作垃圾"的困扰——即那些由AI生成、表面工整却实质低质低效的产 出。这类成果将本应承担的认知负荷转嫁给接收方，最终徒耗双方的时间与精力。对接收者而言，这往往是一种令人困惑甚至愤慨的体验。 去年秋天我们在哈佛商业评论的文章中首创"工作垃圾"一词时指出，它会毒化职场关系，滋生不信任感，导致团队成员质疑发送者的智力与可信度等品 质。在持续研究中，我们听到了大量案例，说明"工作垃圾"如何引发敌意、侵蚀信任，并逐渐腐蚀团队士气： ● 某公司员工随意编码，在代码库中引入大量关键错误，致使一名工程师 "对团队极度不满"，最终提前两天通知离职。 ● 在另一家公司，一位定性研究员表示，经理将他们的研究结果输入 ChatGPT 生成表格和讨论部分后，他们感到 "被误导" 且 "愤怒"。这位研究员告诉我 们："结果是错误的，讨论部分满 ...

生成式AI带来一个讽刺现象：员工使用率倍增，但企业却难见回报。原因之一是催生了"工作垃圾"——员工用AI快速生成看似精美、实则空洞 的内容，将认知负担转嫁给同事。真正的AI效能需要主动、有目的地将AI作为协作工具，而非逃避思考的捷径。 在积极采用生成式AI的公司中，一个令人困惑的矛盾正在显现：尽管员工大多遵循指令接纳这项技术，但几乎没人看到它创造出真正价值。例如，去年 完全由AI主导流程的公司数量几近翻倍。自2023年起，工作中AI的使用量同样翻倍。然而，麻省理工学院媒体实验室的一份报告显示，95% 的组织在这 些技术上的投资并未获得可衡量的回报。投入诸多精力与热情，回报却寥寥无几。这是为何？ 我们BetterUp实验室的研究团队与斯坦福社交媒体实验室合作，找出了一个可能原因：员工借助AI工具炮制出无需多少心力、看似尚可的成果，最终却给 同事带来更多工作。在社交媒体上，低质量的AI生成帖子日益泛滥，这类内容常被称作"AI垃圾"。在工作场景中，我们把类似现象称为"工作垃圾"，即 AI生成的工作成果看似质量上乘，实则缺乏能够切实推动特定任务进展的实质内容。 事情是这样发生的。随着AI工具愈发易用，员工越来越能够迅 ...