生成式AI已深入创意工作，但其对员工创新的影响却众说纷纭。一项新研究发现，关键不在于用不用AI，而在于如何使用。研究揭示了两种截然不同的使用取向，一种能显著提升创新绩效，另一种则会抑制创新。这为理解人机协同创新的真正机制提供了重要启示。
智能速览
生成式AI对员工创新的影响并非固定，而是取决于人的使用方式。
启发式取向能增强AI使用对创新绩效的积极作用。
捷径式取向则会抑制AI带来的创新增益效应。
启发式使用者会投入更多认知，与AI进行更深度的交互。
该研究通过三项子研究、七个独立样本验证了核心结论。
精华内容
要理解AI如何重塑创新，必须深入探究使用者与技术的互动过程。研究为我们揭示了两种截然不同的路径，其结果也大相径庭。
理论分歧与局限
现有研究多从“增强化-自动化”框架探讨AI与创新的关系，这导致了两种对立观点：一方认为AI能补充人类能力，带来创造性增益；另一方则担忧AI会替代员工，抑制其主动探索。这种分歧的共同局限在于，它们都将AI视为一个技术客体，忽略了人在使用过程中的能动性，即不同使用者面对相同工具时，其底层使用逻辑的差异才是关键。
两种使用取向
研究提出了两种核心的使用取向。启发式取向使用者将AI视为思维伙伴，他们会精心设计提示词、多次迭代反馈、批判性地评估和筛选AI的输出，以此激发自身产生更深层次的想法。相比之下，捷径式取向使用者将AI视为高效的答案机器，倾向于直接采纳AI的初步结果以快速完成任务，追求最低的认知投入。
创新绩效的分水岭
研究通过结构方程模型和实验法证实，使用取向是影响AI创新价值的关键调节变量。具体而言，对于启发式取向的使用者，AI的使用能够有效促进想法的生成，从而正向提升其创新绩效。而对于捷径式取向的使用者，AI通过想法生成影响创新绩效的积极路径则被显著抑制，甚至消失。
深层作用机制
实验研究进一步揭示了其内在机制。相较于捷径式使用者，启发式取向的使用者在创意任务中表现出更高的认知投入和更深的交互深度。他们不会满足于AI给出的第一个答案，而是通过与AI的“对话”进行探索和反思，这种深度的认知参与是催生高质量创新想法的根本原因。
管理的实践启示
该研究为企业和管理者提供了明确的指导。仅仅为员工配备先进的AI工具是远远不够的，更重要的是引导和培养员工形成启发式的使用习惯。组织应建立鼓励批判性思维和深度探索的文化氛围，将AI定位为激发创新的催化剂，而非替代思考的捷径，才能真正释放人机协同的巨大潜力。
这项研究清晰地指明，在AI时代，人的能动性依然是创新的核心。与其争论AI的利弊，不如关注如何引导使用者采取启发式取向，最大化人机协同的潜力。未来，如何设计出能激发启发式思维的AI工具与组织流程，将是一个值得深思的问题。
