AI创造力感知影响员工创新行为的双刃剑机制研究

　　1 研究背景

　　在当今数字化时代，人工智能(artificial intelligence，AI)技术，尤其是生成式AI，正在以前所未有的速度发展，成了“第四次工业革命”的核心驱动力。与以往侧重于替代或提升传统劳动效率的技术不同，AI的独特之处在于其强大的创造力——即生成高度新颖且有用的想法、解决方案乃至其他产出[1]，因而在各类创意活动领域得到广泛应用。有研究表明，AI在创意工作的准备、生成以及实现阶段均展现出惊人的创造力[2]，甚至在绘画、写作和作曲等传统上高度依赖人类创造力的领域，也能产出富有创意的作品[3]。鉴于此，越来越多企业积极部署和升级AI技术，期待其成为组织创新的新引擎，并为员工创新行为的激发提供技术支撑。然而，这一技术进步也引出了一个看似直观却尚未充分检验的命题，即AI的创造力越强，员工的创新行为是否必然会随之增强？

　　尽管已有研究开始关注AI与员工创新行为之间的关系，但仍存在两个关键研究缺口：一是现有研究多从技术增强与劳动分工视角出发，关注AI对任务属性或岗位角色的改变，但却忽视了员工对AI创造力的主观感知。例如，BOUSSIOUX等[4]指出，AI生成内容往往更具新颖性与创新潜力。JIA等[5]亦发现，AI有助于推动工作流程变革、提升高技能员工的创新行为。然而，LI等[6]强调，人机协作的成功更依赖于对人的主体性的尊重与激发，而非单纯依赖技术先进性。这表明，深入理解AI创造力如何转化为员工的创新行为，关键在于关注员工如何感知AI的创造力，而不仅是AI本身具备何种能力。二是现有研究多采用静态的个体间比较视角，即考察不同员工在特定时点上的AI使用行为差异[7]，但较少关注同一员工在日常工作中感知AI创造力的动态变化。事实上，随着AI技术的深度嵌入与高频使用，员工与AI的互动已逐步常态化，相关研究亦开始探讨AI使用对员工绩效的日常影响[8]。这说明，员工对AI创造力的感知具有明显的动态波动性[8]。由此，仅依赖横截面设计来捕捉个体间差异，难以揭示AI创造力感知对员工创新行为的全面影响，有必要转向个体内的动态视角，探讨其日常变化过程及机制路径。

　　基于此，本研究以“AI创造力感知如何以及在何种条件下影响员工创新行为”为核心问题，引入社会信息加工理论[10]作为理论基础，探讨员工如何从AI展现出的创造力中提取社会线索，并据此调整其心理状态与创新行为。本研究拟采用经验取样法收集动态数据，以刻画员工日常工作中AI创造力感知的波动轨迹及其影响机制。具体而言：一方面，AI的高创造力可能被员工解读为组织鼓励创新、任务具备创意潜力的积极信号，进而提升其创造力自我效能感，促进创新行为；另一方面，也可能被员工视为技术高度复杂、角色不确定性的象征，从而引发技术焦虑，抑制其创新行为。在此基础上，本研究引入AI学习目标导向作为关键调节变量[11]，指出其将影响员工如何加工AI创造力所传递的社会信息。具体而言，AI学习目标导向水平越高，员工越可能关注AI中的积极线索，增强自我效能、缓解焦虑，最终促进创新行为的发生。

　　综上所述，基于社会信息加工理论，本研究聚焦于员工对AI创造力感知的“双刃剑效应”及其内在作用机制，引入创造力自我效能感与技术焦虑作为双路径中介变量，并考察员工AI学习目标导向的调节作用。通过主研究中的经验取样法以及稳健性检验中的多波多源问卷调查，本研究拟弥补现有文献在关注人的主体性与动态性方面的不足，深化对AI与员工创新行为复杂关系的理解，拓展AI背景下组织行为研究的理论边界，并为组织在AI广泛应用时代更有效激发员工创新潜力提供理论依据与实践启示。本研究的理论模型见图1。

　　

　　图1 研究模型

　　2 理论基础与研究假设

　　2.1 理论基础

　　社会信息加工理论强调了环境在工作场所态度、情感和行为中的重要作用[10]。该理论认为，个体主动处理来自周围环境的社会线索，并对这些信息加以解释，从而驱动他们的态度、情感和行为以适应社会环境。根据社会信息加工理论，AI创造力感知作为一种重要的社会信息来源，为员工提供了关于其工作环境的线索，员工通过处理这些线索，形成对AI技术的感知，从而影响其创新行为。一方面，当员工感知到AI的创造力时，可能将其视为一种支持和激励，认为自己能够更好地完成创新任务，从而增强自身的创造力自我效能感[12]，进而对自身创新行为产生积极影响；另一方面，AI创造力也可能向员工传递出关于技术复杂性和不确定性的信号，从而增加员工的技术焦虑[13]，进而削弱其创新行为。社会信息加工理论进一步指出，个体特征能够影响其对环境信息的解释[10]，因此本研究选取员工的AI学习目标导向特征作为调节变量，验证其在AI创造力感知影响员工创新行为过程的边界效应。

　　2.2 研究假设

　　2.2.1 创造力自我效能感的中介作用

　　创造力自我效能感是指个体对现有问题提出创造性解决方案的信念和能力评价[14]，通常与其创新表现息息相关。基于社会信息加工理论，AI创造力感知作为一种重要的社会信息来源，向员工传递了关于创新潜力和能力提升的信号，增强员工的创造力自我效能感，进而推动员工的创新行为。

　　一方面，AI创造力感知象征一种能力提升的信号，这种信号表明员工能够通过与AI协作获得必要的创新资源和帮助，从而提升其创新效能感。具体而言，AI创造力感知使AI以创新“创造者”的角色，为员工提供丰富的创新资源与认知支撑，助力员工意识到自身创新潜力的拓展空间。AI创造力感知可以使员工借助AI的知识提供、信息加工、资源整合等多元功能[5]，为员工的创新行为提供协助。员工与创造性任务相关的认知元素被AI激活得越多，其创造性思维便越活跃，这表明AI创造力能够促进员工发散性思维的发展，并提升创造性知识的可及性，从而强化员工的创造力自我效能感。此外，AI不仅加快了知识的创造进程[15]，还通过重组关联因素和筛选创新方案，助力员工高效达成创新任务[16]，进而提升员工的创造力自我效能感。另一方面，AI创造力感知象征着一种富有创造力和创新潜力的工作环境，这种信号向员工传递了积极的信息，从而巩固其创造力信念。AI创造力的价值不仅在于其作为工具所提供的功能性辅助，更在于其优化了员工参与创新过程的方式。AI能够缓解员工的重复性工作压力，使其得以聚焦于核心创新任务[17]。这种分工既提升了员工创新工作的自主性，又使其在与AI协作中获得创新支持感，这些创新支持信号能够切实增强员工的创造力自我效能感。由此，提出以下假设：