日省吾身，维新至善——任务开放程度与元认知对人与AI 协作绩效的影响

摘要

随着人工智能（AI）在各个领域的广泛应用，人们期望与AI的协作能够带来持续的绩效提升。然而，现实情况是，许多个人和组织在引入AI后并未达到预期效果；绩效往往停滞不前甚至下降。实践中，有些人借助AI 取得了显著的进步，而另一些人则由于过度依赖AI 或缺乏积极主动的适应而停滞不前。有鉴于此，本研究旨在探讨：尽管AI 功能强大，但为什么有些人在“人类在环”模式下，无法实现协作绩效的持续提升？
为了解答这个问题，本文引入了两个理论概念——任务开放程度和元认知——来构建理论框架。本文假设任务开放程度决定了协作中绩效提升的潜在空间，而元认知水平则决定了个人能否利用这一空间实现持续改进。换而言之，只有当任务足够开放且个人具备较强的元认知能力时，人与AI 的协作才能充分发挥双方的优势，实现持续的绩效提升。
研究方法上，本文结合理论推演和多案例研究进行印证。首先基于动态能力理论、以及自我调节、协同调节和共享调节理论，构建概念模型，阐明任务开放程度和元认知如何影响绩效提升的机制。随后，我们对多个组织的代表性岗位进行多案例分析，根据任务开放程度对案例进行分类，并比较不同元认知水平个体的协作绩效，以印证所提出的命题。
研究结果表明，在低开放程度任务情境下，AI 的替代效应将绩效提升限制在既定指标（例如效率）上；大多数人的绩效最终会趋近于AI 水平，即使元认知水平较高的人也难以超越他人。相比之下，在高开放程度的任务情境下，AI 主要发挥互补增强作用。在元认知的驱动下，个体不断调整与AI 的分工和协作策略，探索能够持续提升协作绩效的更优途径。这表明，只有当任务环境足够开放且个体元认知水平较高时，与AI的协作才能突破绩效瓶颈，进入良性循环。
理论贡献方面，本文将任务情境的开放程度与个体元认知调节相结合，以加深对人与AI 协作绩效持续提升机制的理解。本文构建了一个以元认知为中心的动态协作过程模型，丰富了认知心理学、人工智能和组织行为学的理论视角。实践意义层面，研究结果为人才发展和组织管理提供了启示：组织和个人不应仅仅依赖AI技术本身，而必须构建足够开放的任务环境，并培养人们的元认知和自我调节能力。只有同时关注任务和人两个层面，才能突破人与AI协作绩效的瓶颈，促进协作的良性循环。

授予日期	15 11月 2025
源语言	简体中文
授予机构	中欧国际工商学院
导师	Yi Lu (导师) & Yan Gong (导师)