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研究揭示了AI意识对员工反生产行为的影响，并引入了心理契约和情绪耗竭两个中介变量，以及心理契约和情绪衰竭共同的链式中介作用。研究结果表明，AI意识会通过心理契约的破裂和情绪耗竭，导致员工表现出更多的反生产工作行为。文章发表在SSCI Q2。
研究背景
研究问题：探讨了人工智能（AI）意识对员工反生产行为（CWB）的影响，特别是AI意识是否以及如何影响员工在人与AI协作中表现出的反生产行为。 研究难点：如何准确测量员工的AI意识和反生产行为，以及如何解释AI意识与反生产行为之间的复杂关系。 相关工作：已有研究表明，AI意识的提高可能导致员工的不安全感和工作退缩行为，但大多数研究集中在服务行业，如酒店业。本研究旨在更广泛的行业背景下探讨AI意识对反生产行为的影响。
研究方法
基于资源保护理论（COR）的研究框架，用于解决AI意识对员工反生产行为的影响问题。具体来说，
资源保护理论（COR）：个体倾向于获取和保留资源，并努力避免资源损失。资源损失的后果被认为比资源获得的后果更为严重。当公司引入AI等技术时，员工担心被取代，这种恐惧会触发他们的防御性攻击行为，即反生产行为。 假设提出：
假设H1：AI意识会显著加剧反生产行为（CWB）。 假设H2：情绪衰竭（EE）中介了AI意识与反生产行为之间的关系。 假设H3：心理契约（PC）中介了AI意识与反生产行为之间的关系。 假设H4：PC和EE共同作为链式中介，解释了AI意识与反生产行为之间的关系。
实验设计
数据收集：研究数据来自327名在中国不同行业（如销售、制造、物流等）与AI合作的员工。数据通过问卷调查收集，问卷包括AI意识、心理契约、情绪衰竭和反生产行为的量表。 样本选择：参与者来自八个高AI接触行业，确保样本的代表性。通过筛选问题确保只有需要与AI合作的员工参与调查。 测量工具：使用成熟的量表进行测量，包括AI意识（4项）、心理契约（9项）、情绪衰竭（9项）和反生产行为（6项）。所有量表均采用5点Likert量表。
结果与分析
相关性分析：核心变量之间存在显著相关性，且方向与假设一致，初步验证了研究假设。 假设检验：通过回归分析，发现AI意识与反生产行为之间存在显著正相关（β=0.448，p<0.01），支持假设H1。心理契约和情绪衰竭分别中介了AI意识与反生产行为之间的关系，支持假设H2和H3。 链式中介效应：心理契约和情绪衰竭共同作为链式中介，解释了AI意识与反生产行为之间31.5%的总关联，支持假设H4。
总体结论
本研究通过资源保护理论解释了AI意识对员工反生产行为的影响机制，揭示了心理契约和情绪衰竭在其中的链式中介作用。研究发现，AI意识可能会通过导致员工情绪衰竭和心理契约破裂，进而增加其反生产行为。这一研究为管理实践提供了重要启示，特别是在AI技术广泛应用的行业中，管理者应关注员工的心理健康和契约履行情况，以减少反生产行为的发生。
Objective: Drawing on the conservation of resources theory (COR), the research aims to reveal the influence of artificial intelligence (AI) awareness on employees’ mental health and behaviors, particularly examining whether and how employees’ AI awareness impacts their counterproductive work behaviors (CWB) in human-intelligence collaborations.
Methods: Data was collected from 327 Chinese employees who collaborated with AI in sales, manufacturing, logistics, and other industries. The measurement instruments included scales for AI awareness, psychological contract (PC), emotional exhaustion (EE), and counterproductive work behavior (CWB). We used Hayes’s PROCESS macro to analyze the data.
Findings: AI awareness had a significant positive impact on CWB (β = 0.448, p < 0.01). PC and EE play a role as partial mediators in the relationship between AI awareness and CWB. The mediating pathways consist of three sequences: “AI awareness → PC → CWB,” “AI awareness→ EE → CWB” and “AI awareness → PC → EE → CWB,” with the respective contributions to the overall effect amounting to 8.04, 18.53, and 4.91%.
Discussion: Our research contributes to the study of AI in the management field by elucidating the relationship between AI awareness and CWB, as well as the mediating mechanisms of this relationship, which enriches the literature on CWB and expands the understanding of the associations between AI and CWB.
Bai, S., Zhang, X., Yu, D., & Yao, J. (2024). Assist me or replace me? Uncovering the influence of AI awareness on employees’ counterproductive work behaviors. Frontiers in Public Health, 12, 1449561.
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