（本文作者孙丰伟为青年经济学者）
人工智能技术的涌现，不仅为提升工作效率带来了新的可能性，也引发了对AI替代的担忧——AI的应用既可能会减少就业（替代效应），也可能带动相关领域的就业增长（互补效应）或者创造一些全新的职业类型（创造效应）——AI对就业的净影响取决于AI三种效应的相对大小。
在AI对劳动力市场的实际影响未定之际，近几年的多项调查发现，随着AI的职场渗透率越来越高，越来越多的人更担心被AI取代——这使得对AI的担忧成为影响职场员工心理健康的一个潜在因素，并可能带来一系列职场和社会问题。
那么，经过几年的爆发式发展，有多少人担忧AI冲击？对AI的担忧是否影响员工的心理健康？不同性别、年龄、学历、职级、工作年限、收入水平的员工是否存在特征差异？
“十五五”规划建议中明确提出“全面实施‘人工智能+’行动”，AI已从一项前沿技术升级为驱动经济社会全方位变革的核心引擎，被赋予了前所未有的战略性、引领性地位。目前来看，叠加成本优势，AI在中国职场的普及速度很可能领先全球大部分国家。当职场焦虑与技术进步同步攀升，未来AI与职场的关系会产生何种变化？
基于以上思考，我们和长江商学院领导力与行为心理研究中心的张晓萌教授研究团队一起，使用国内最大的科技工作者线上调查系统“科情在线”进行了一次广泛的问卷调查。经过严格的数据预处理后，最终收集了全国范围涵盖IT通信、金融、贸易、服务等行业的11814份有效员工问卷，并形成调查报告《生成式人工智能与职场心理健康研究报告》，旨在通过大样本问卷调查数据回答上述问题，为职场员工、企业决策者以及政策制定者提供有价值的见解，以更好地应对未来AI时代的职场心理健康挑战。
1.AI已经全面进入职场
AI工具在职场中的使用范围进一步扩大。调查数据显示，91.36%的员工所在的行业已经引入AI，95.82%的员工至少尝试过使用AI，2.25%的员工几乎每天都使用。在使用方面，与我们的直觉“年轻人使用AI更多”不同，中生代的使用频率最高，一个月至少使用几次及以上的比重为54.15%，高于千禧代（50.70%）和Z世代（44.12%）。分年龄看，41-50岁员工使用频率最高，18-25岁年龄段的AI使用频率最低。看来，中生代和千禧代仍然是“职场主力”，Z世代“涉职不深”。另外，女性的AI使用频率略高于男性。在效率方面，超半数（61.23%）的员工认为AI提高了工作效率，但也有19.82%的员工认为降低了效率。值得注意的是，专科及以下的较低学历中，认为AI降低了效率的比重为28.71%，高于平均水平。
数据说明，AI已经成为职场不可或缺的工具，但是否引入AI，要重点关注本单位员工的学历构成，要特别考虑员工的接受程度和AI与工作内容的契合度，在引入AI工具后，要及早帮助受教育水平较低和初入职场的员工更快地接受和使用AI。
2.员工普遍担忧被AI替代
员工普遍担忧被AI替代。85.53%的员工表示可能会在未来3年内因AI替代而面临失业风险，6.37%的人认为失业风险超过50%。收入与担忧程度呈“倒U型”关系，这或许与职业特征有关：中间收入组大多是白领阶级——根据目前的大部分研究，白领工作最容易被AI替代。对经济前景较为乐观的员工，对AI的担忧程度较低。相当一部分员工认为AI取代人，不再是“未来命题”。半数以上（67.57%）员工认为，5年内即可被AI完全替代，有2.46%的员工认为AI现在就已经可以完全替代他们。
但有意思的是，虽然年龄越大的员工越担忧被AI替代，但是年龄越大的员工，预期AI完全替代他们所需的时间也越长。比如，40岁及以下的样本中，32.07%的员工认为被AI替代还需要5年以上，在41岁及以上和51岁及以上的样本中，这一数据分别上升为38.69%和49.73%。这一特征还存在性别差异，在40岁以下的年龄组中，女性预期被AI完全替代所需的时间高于男性，在40岁以上的年龄组中，则是男性认为被AI替代所需的时间更长。
在老龄化加深和延迟退休的背景下，AI替代与年龄的关系尤其值得注意。年龄越大的员工越担忧被AI替代，但年龄较大的员工预期被AI替代所需的时间又较年轻员工更长。这很可能意味着，当企业试图推进AI应用时，大龄员工的学习主动性可能相对较差。老龄化叠加AI时代，企业要关注大龄员工，尤其大龄男性员工学习AI的积极性和对AI的接受程度。
3.对AI的担忧影响离职倾向
对AI的担忧会抬升员工的离职倾向。在控制经济景气度的前提下，对AI的担忧程度与离职倾向仍然存在正相关。对于基本不担忧AI替代的员工，仅有6.03%的人经常（每周至少一次）考虑离职；对于比较担忧和非常担忧AI替代的员工，这个比例上升至13.41%和25.90%。我们对数据进行合并分组后发现，担忧AI的员工中，经常考虑或者频繁考虑离职的比例为41.52%。我们的发现在美国心理学会（APA）发布的《2023年美国工作调查》报告中得到了佐证——APA的数据显示，担忧AI使工作变得过时的人中，46%的员工打算寻找新工作。
对企业来说，一个有意思的问题是，如果因AI而面临裁员危机，员工将选择主动离职还是等待被动裁员？
通常来说，面临的裁员危机越真实，选择的离职方式将越可信。为了更为贴近真实答案，我们只观察了“未来3年内因AI冲击而被裁员的概率超过50%”的样本。符合条件的高管样本有105个，男女分别为61个（58.10%）和44个（41.90%），员工样本为648个，男女分别为384个（59.26%）和264个（40.74%）。
结果发现，高管和员工的选择截然不同，尤其是女高管的应对方式最为特殊。64.76%的高管将更有可能选择主动辞职，而员工主动辞职和被动裁员的比例分别为50.77%和49.23%。最为特殊的是女高管，84.09%的女高管将选择主动辞职。诚然，这可能受样本数量影响，但即便如此，44位受访女高管中，37位应对AI替代的方式均为主动辞职，这一现象也值得重视。这至少启示我们，在面对外部冲击时，需要注意女高管的岗位稳定性。
4.AI对心理健康存在双向影响
逻辑上，AI的替代效应可能会加剧职场内卷，对AI的担忧可能会影响心理健康。我们在问卷中分别测度了内卷、倦怠、焦虑、抑郁、孤独等五个维度的心理健康水平，测度量表均高分通过信效度检验。
我们发现，员工的心理健康水平令人担忧，对AI的担忧雪上加霜。问卷调查期间，25.06%的员工处于内卷状态，4.38%的员工处于倦怠状态、31.22%和25.03%的员工报告焦虑和抑郁，还有20.90%的员工处于孤独状态。对AI的担忧与心理测评得分显著正相关。在非常担忧AI替代的组别中，内卷、倦怠、焦虑、抑郁和孤独的比例分别上升为35.46%、7.17%、41.57%、34.13%、27.76%。频繁接收“AI替代员工”“AI导致裁员”的信息会加剧对AI的担忧，恶化心理健康水平。
高管的危机感更强，心理健康水平也更差。高管的AI工具使用频率、对AI的担忧程度均显著高于员工，预期5年内将被AI替代的高管也比员工多两成。同时，高管的心理健康水平比员工更差，在内卷、孤独、倦怠、焦虑、抑郁五个维度的得分均比员工高。有意思的是，相对年轻的高管和员工的心理健康水平比较接近，随着年龄增长，员工和高管的心理健康水平都开始下降，但高管心理健康水平恶化的速度比普通员工更快。
但AI对心理健康并非只有负面影响，高频使用AI有助于缓解心理压力。理论上，AI既可以通过提高工作效率而给心理健康带来正面影响，也可以通过加剧不安全感带来负面影响，最终的影响取决于正负影响的大小。例如，直觉上，频繁使用AI工具可以提高工作效率，减少加班时间，因此可以缓解内卷。AI也可以为疑难问题提供多种解决思路，以及从事很多创意类工作，有助于减轻工作焦虑。因此，我们分别检验了AI使用频率与内卷、倦怠、焦虑、抑郁、孤独的关系，结果显示，AI使用频率与心理健康得分显著负相关。这意味着，高频使用AI对心理健康带来的正面影响可能大于负面影响。
5.一个有趣的观察：不重视AI的公司，员工更容易被淘汰
我们在问卷中请受访者对所在单位对AI的重视程度进行评分。同时，我们计算了不同受重视程度下“因AI冲击而裁员可能性50%以上”（包括“已经因AI冲击而裁员”）的受访者比例，用此作为员工是否被AI淘汰的代理变量。
结果显示，最不重视AI的企业，反而有更多的人面临AI冲击的高被裁风险。具体来说，在“不太重视”AI的企业中，约9.82%的受访者面临AI冲击的裁员风险超过50%，显著超过“一般重视”AI的企业和“非常重视”AI的企业。这从侧面证实：不重视AI的公司，员工可能更容易被淘汰。这启示我们，如果企业不重视AI对业务的影响，则员工在职场上的竞争力可能会被削弱。对打工人来说，需要了解、学习和使用大模型，提高自己的“含AI量”。
6.如何缓解AI对职场冲击
展望2026年，随着算力基础设施的完善和大模型技术的继续演进，全球AI产业正从能力积累阶段进入“价值可兑付”的商业化全面提速阶段。AI已经深度嵌入职场，所有的业务都可能会被重塑。我们最新的追踪调查显示，AI的职场渗透率已经从91.36%上升至95.94%。引入的AI工具与职场人的工作直接相关的比例从62.19%跃升19.40个百分点达到81.60%。
AI 可能会替代部分工作，也会创造新的岗位。然而，几年过去，从一线观察和调查数据来看，似乎人们对AI冲击的担忧更强。缓解AI对劳动力市场造成的扰动，需要各方共同努力：
个人要积极拥抱科技变革，强化人机协作，提升AI工具的应用水平，努力提升个人素质、职场核心竞争力和心理韧性。我们控制不了AI对职场的冲击，但是我们可以很大程度上缓解AI冲击对心理健康的影响。
企业要兼顾利润追求和社会责任，不能忽视AI对员工心理健康带来的负面冲击。AI全面渗透职场已是大势所趋，但AI永远不能替代员工独立思考、评估证据和作出判断的能力。有条件的企业可以建立模块化的培训体系持续增强员工的人机协作能力，同时运用技能图谱和胜任力模型进行内部人才优化配置。
政府可以通过制度创新与政策调控，在不易受AI冲击的行业创造更多岗位的同时，引导AI向人机协同方向纵深发展，重点培育智能增强而非简单替代的产业生态。完善产业政策体系，建立AI伦理治理框架，制定人机协作行业标准，确保技术发展始终服务于人力资本增值与社会福祉提升。
良性的人机协同发展范式，不仅能够实现生产效率的帕累托改进，更有助于构建具有包容性的AI经济社会生态系统，最终实现技术进步、企业发展与劳动者权益保障的多方共赢。
第一财经一财号独家首发，本文仅代表作者观点。
孙丰伟
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