AI如何提升非例行工作環境中的信任度？

在當今經濟中，許多勞工已從體力勞動轉向知識工作，這一轉變主要受到科技進步的驅動。然而，知識工作者在管理非例行工作時面臨著不確定性帶來的挑戰。自動化介入可以幫助勞工更好地理解他們的工作，從而提升表現和信任度。

在一項新研究中，研究人員探討了人工智慧（AI）如何提升知識工作環境中的表現和信任度。他們發現，當AI系統即時提供回饋時，勞工的表現和信任度都有所提升。這項由卡內基梅隆大學的研究人員進行的研究，發表在《Computers in Human Behavior》期刊上，並屬於特刊「社會橋樑：跨學科視角下的技術信任」的一部分，該特刊匯集了來自不同學科的研究人員，探討人與技術之間的信任機制和功能。

「我們的研究結果挑戰了傳統觀點，即AI驅動的管理會導致不信任，並展示了一條AI如何透過提供更高的透明度和與勞工期望的一致性來補充人類工作的路徑，」卡內基梅隆大學泰珀商學院組織行為學教授Anita Williams Woolley表示，她是該研究的共同作者。「這些結果對於日益依賴數位和演演算法工作環境的行業中的AI驅動績效管理具有廣泛的影響。」

機器學習和AI的應用在執行要求高的認知任務方面一直表現出色，前提是這些任務可以被例行化。然而，在非例行工作中，AI的能力（例如，那些旨在促進管理者監控生產力的能力）往往適得其反，導致敵意而非效率。

在這項研究中，研究人員試圖確定回饋的頻率和任務的不確定性如何相互作用，以影響勞工對演演算法可信度的看法。在一項隨機對照實驗中，140名男女（主要為白人，中位年齡為39歲）在一個模擬的家庭健康照護環境中執行照護任務。參與者在執行任務時，被隨機分配是否接收即時自動回饋（即在任務進行期間提供的回饋），並在高或低不確定性的條件下完成任務。完成任務後，他們根據實際表現獲得由演演算法確定的評分。

即時回饋透過提升勞工對自身工作品質的感知（即對結果的瞭解）並減少他們對最終評估的驚訝程度，從而提高了對績效評分的可信度。這反過來增強了勞工對AI生成績效評分的信任——特別是在不確定性高的非例行工作環境中。

研究作者指出，該研究的侷限性在於，其結果可能無法推廣到所有情況，部分原因是研究參與者並非來自照護者群體，且模擬任務並未代表實際的照護工作。此外，該研究並未探討個體差異（如責任心和專業水準）的作用。

「非例行工作長期以來對傳統管理策略構成挑戰，而演演算法管理系統的發展為解決這些挑戰提供了機會，」卡內基梅隆大學泰珀商學院組織行為與理論博士生Allen S. Brown表示，他領導了這項研究。「我們提出了一個新的框架來檢視管理介入，該框架使績效標準更加透明並增加勞工對結果的瞭解，這在當今新興的工作環境中尤為重要。」