智能化工作場域中人機關系對任務績效的影響
——基于自我概念的解釋

程延園，程雅馨，何 勤

（1.中國人民大學勞動人事學院，北京 100872；2.首都經濟貿易大學勞動經濟學院，北京 100026）

1 研究背景

人工智能作為新一輪產業變革的核心驅動力，與工業、服務業等領域深度融合，促進了原有行業，企業和人力的全方位變革，成為支撐中國傳統經濟轉型與發展的重要驅動力量。在工作場所中，智能機器與人互動關系日益親密，人與機器的關系逐漸由“助手”轉向“工作伙伴”，智能機器成為人的新同事，人與智能機器的關系聯結受到關注［1］。如騰訊醫療健康為腫瘤專科建立的智能對話機器人，通過輔助患者回答問題，引導患者上傳相關病歷資料，定位患者需求，利用大數據及人工智能技術，基于腫瘤知識圖譜與腫瘤患者畫像，為患者提供精準就醫服務。技術賦能不僅促進了工作效率與任務績效的提升，更對傳統工作場所中的“同事”關系帶來了挑戰。技術的發展要求人只有將機器人視為合作伙伴才能夠實現人類與機器的共存［2］。因此，關注人與智能機器間協作過程中最重要衡量指標——關系對于任務績效的影響，既是人工智能時代面臨機器將逐漸替代人與人合作的趨勢，又是促進企業智能化時代可持續發展的重要議題。

員工的任務績效是一種與員工完成組織所制定的任務有關的［3］，個人的工作結果［4］，是員工在組織中發揮價值的客觀指標，也是組織最關心的部分。已有研究認為，組織層面的裁員、高績效人力資源實踐、組織的寬裕度［5-7］；領導層面的不同領導類型、領導的獎懲行為［8-9］；個體層面的人格特質、工作滿意度、組織承諾、同事關系、自我效能感等因素對員工任務績效具有正向或負向影響［11-13］。然而，現有研究對這些要素與員工任務績效之間關系的探討立足于傳統工作場景，關注關系對任務績效的研究都是基于人與人之間的關系，鮮少涉及以人機關系為主的人工智能應用場景。事實上，隨著智能機器的擬人度日漸提升，“學習”“情感”“倫理”等原本適用于人類主體的描述逐漸被遷移到算法等機器智能上，算法技術反向塑造了代表人類主體性核心內容的動機、意向性、審美和價值取向［14］。為了使人在技術帶來的工作變化中有出色的表現，在“人”和“機”之間建立更協調一致的關系是十分必要的［15］。那么，人工智能應用場景下，智能機器作為人工作場所中的新“同事”對員工任務績效的影響如何？其作用機理和邊界條件是什么？這些問題值得進行深入的理論探究。

本文在探索人機關系對員工任務績效的影響時，試圖揭示在兩者之間發揮作用的中間機制。個體的工作行為不一定是工具性或目標導向的，還可能是情感、態度和價值觀的自我表達［16-17］，并在人際互動中形成自我概念［18］。個體在人際互動中獲得關于自我特質、能力和價值觀的反饋和社會重要性，形成構建自我認識和自我概念的重要基礎［19］。個體的自我概念形成以后將會影響他/她的行為選擇。在智能化工作場所中，智能機器作為人的新同事，員工在不斷地與智能機器進行互動過程中可能會獲得來自他們對于自我情況的信息反饋，促進員工自我概念的構建。一旦自我概念形成后，員工就會產生自我表達動機，在這種動機的驅動下，員工傾向做出與這一自我概念一致的行為［16］，從而驗證這一自我概念［17］。自我認知（結構性自我概念，如認同）和自我評價（評價性自我概念，如自我效能感，自尊）是自我概念的重要組成部分［20］。由此，認為人機關系可以影響員工角色認同與自我效能感。當員工認同自己與智能機器合作共同完成工作任務是機器的同事時，會增加其在工作中對智能機器提供資源的信任和心里安全感，促進任務績效提升。自我效能感則會讓員工感知到自己具有勝任現有工作和處理好與機器合作關系的能力，并且會有信心有意愿在與機器的合作中發揮各自優勢產完成任務。由此可見，人機關系的變化會引發員工的自我效能感和角色認同對任務績效產生積極影響。

此外，在智能化的工作場所中，員工與智能機器通過交互來協作完成任務［21］，員工與智能機器的不斷磨合改變了員工的知識資源、情感資源和關系資源［2］，引發員工的心理和情緒變化。由于作為“同事”的智能機器不僅會為員工提供幫助和支持［22-23］，也會被員工視為威脅到自己的成功的角色，會挫傷員工積極性［24］,使員工遭受不公平待遇［25］,進而引發員工關系疏遠行為，如競爭［26］，人際傷害行為或攻擊他人［27-28］，如。因此，在人機關系中產生僅是積極的或消極的情緒是不合理的。相反，更應該產生一系列復雜的情緒，即混合情緒。鑒于人機關系對員工角色認同和自我效能感的影響會受自身情緒調節，因此，混合情緒可能會影響人機關系與角色認同和自我效能感之間的關系。一方面，人機關系中產生的混合情緒會催生明智推理，進而增強員工對作為機器同事這一角色的認同；另一方面，混合情緒也會促進員工產生注意力窄化，集中個體資源，進而促進員工的自我效能感。因此，混合情緒成為重要的邊界變量。在弱人工智能發展階段，技術快速迭代更新的智能化工作場所中，關注與智能機器協作員工的情緒變化對于員工的健康和企業的可持續發展具有重要價值。

綜上，本文以期在以下三方面作出貢獻：第一，通過實證研究的視角探究智能化工作場所中的人機關系對員工任務績效的作用機制，為后續研究提供了經驗數據；第二，依據自我概念理論，探討自我效能感和角色認同在人機關系和任務績效間的部分中介作用；第三，通過考察驗證混合情緒的調節作用，進一步廓清人機關系與自我效能感之間、人機關系與角色認同之間作用機制的邊界，強調要關注智能化工作場所中員工的情緒健康可持續發展。

2 理論與研究假設

2.1 人機關系與任務績效

人機關系是人類在勞動過程中，不斷地改造著自然和人類本身，并不可避免地要與勞動對象發生的聯系。人機關系貫穿著人類發展的全過程，伴隨著技術的發展，人機關系開始呈現出高度智能化、融合互嵌等特征［29］。任務績效是個體完成崗位職責所規定的工作任務所表現出來的行為，包含組織期望其完成的工作數量和工作質量。已有研究表明，任務績效會受到人際關系［12］，自我效能感［13］，情緒和工作角色的影響［30-31］。

在工作場所中，人工智能技術應用改變了人與機器之間的關系。人與智能機器之間形成相互依賴、協同合作的關系［21］，作為工作伙伴的智能機器在與人的互動中，能夠促使員工獲得多元化的信息與知識，提升自身認知水平［32］。高質量的人際關系暗示了個體能從他人那里得到與工作相關的支持和反饋，促使員工繼續努力達到高水平的工作績效［33］。由于，人工智能擁有與人相似的思考和行動的能力，具備豐富的知識儲備、超級運算能力和類人的表達系統［34］，當人機關系越好時，員工也會更加信任機器，此時，智能機器便能更好地學習人的工作思路、工作方式和工作內容，也因此機器可以更好地理解人的工作行為與決策，促進個體任務績效的完成。人工智能對程序性、常規性工作的快速處理，提高了工作效率，將員工從繁重的、事務性工作中解脫出來，讓員工能夠不受干擾地專注于更核心的工作任務，對員工的高水平任務績效有促進作用。如銀行中的智能一體機可以完成窗口銀行工作人員相同的工作，一方面，可以讓窗口的工作人員從重復性的工作中解放出來，將工作重點轉變為服務客戶的個性化需求；另一方面，智能一體機在工作中可以針對客戶需求匹配多種解決方案，為人的決策提供參考。隨著人工智能在工作領域的廣泛應用，人與智能機器在工作領域中的合作、依賴和融合更加緊密，促進工作效率提升，人機關系對預測員工任務績效的作用明顯。由此，本研究提出假設1。

H1：人機關系可對員工任務績效有正向影響。

2.2 自我效能感與角色認同的中介作用

依據自我概念論，個體在人際互動中獲得自我特質、能力和價值觀的反饋；和社會重要性，形成自我概念［18］，然后產生自我表達動機，在這種動機的驅動下，員工傾向作出與這一自我概念一致的行為［16］，從而驗證這一自我概念［17］,還會表現出相應的態度會行為，對自我概念進行強化。自我概念包含了結構性自我概念，如認同，評價性自我概念，如自我效能感［20］。在智能化工作場所中，員工在不斷地與智能機器進行互動的時候可能會獲得來自他們對于自我情況的信息反饋，這些來自智能機器的反饋是員工構建工作中自我概念的重要信息來源,而自我概念主要包括認知型（如認同）和評價型（如自我效能感，自尊）兩部分。因此，依據自我概念理論提出人機關系可以影響員工角色認同與自我效能感。

Stryker 等［35］認為社會由互動與關系組成，個體在所處的社會結構中扮演著不同的角色［36］。角色就是一系列相互依存的角色期望［37］，而認同是個體定義角色相關行為的核心自我概念［38］，因此角色認同可以看成是對于某一具體角色的自我觀［39］，或者說是一系列內部化的角色期望。角色認同高的員工更容易表現出與角色身份相一致的行為，從而支持、驗證這種認同。在高質量的人機關系中，智能機器的反饋會讓員工對自身角色產生新的定位，并逐漸認同自己是與智能機器合作共同完成工作任務的同事。此時，員工不僅會更加信任智能機器為其提供的各種信息資源，尤其是個體所不具備的資源，還會增強員工的心理安全感，并對智能機器產生依賴心理，減弱其風險規避心理。而在低質量的人機關系中，員工在工作中并不會信任智能機器，也會智能機器應用帶來的變化產生消極情緒，由此會削弱員工的角色認同。因此，對于員工而言，人際關系質量越高，越能拓展員工的資源，增強其心理安全感，促進員工任務績效的完成。由此，本研究提出假設2：

H2：角色認同在人機關系與任務績效間發揮中介作用。

自我效能感指的是個體對影響自己生活的事件，以及對自己的活動水平施加控制能力的信念［40］，是個體對自己能夠按要求完成某件事情的信心［41］。自我效能感是對自己的能力進行衡量與評價的結果，而這種結果又轉而調節人們對行為的選擇、投入努力的大小，并且決定其在特定任務中所表現出的能力。依據自我概念理論，在高質量的人機關系中，員工信任智能機器，智能機器的反饋可以增加其完成工作任務的資源，進而增強員工的效能感，高自我效能個體不僅更自信有能力應對潛在的障礙，也更愿意在工作中作出主動行為［42］。在與智能機器的協作互動中，高自我效能感會讓員工感知到自己具有勝任現有工作和處理好與機器關系的能力，并且會更有意愿在與機器的合作中發揮各自優勢，更容易做出與工作相關的積極行為，不斷強化自我概念，促進任務績效的完成。反之，低質量的人機關系會因員工的不信任和抵觸心理而削弱其自我效能感，進而減少員工的主動行為和完成工作的信息，對任務績效的完成產生負向影響。由此，本研究提出提出假設3：

H3：自我效能感在人機關系與任務績效間起中介作用。

2.3 混合情緒的調節作用

混合情緒是在特定的情境中產生的情緒體驗，如：在日常生活中面臨風險認知［43］；緊張的環境［44］；與同事的互動［45］；目標沖突的情景和與同伴績效水平產生比較時和仔細思考具有不確定性的困難問題時［46-47］。人是情緒化和移情的生物，在人機關系中，這種復雜情緒同樣存在。作為同事的智能機器可以幫助員工從重復的工作中解放出來，更專注于具有創造性的工作，與此同時，智能機器對員工現有工作的替代也會讓員工感受到威脅。由于人與智能機器之間存在這種在緊張中促進創造力的關系，由此形成一種復雜的創造性的緊張關系［48］，智能化工作場所中員工復雜情感的主要來源。

人機關系對角色認同和自我效能感的影響，會受到混合情緒的調節。混雜的情緒為個體提供了相互矛盾的信息，人們經常把它描述為“感覺被撕裂”或“沖突”，接觸到相互沖突的信息會觸發一個更慎重的過程，這可能是一個發人深省的經歷［49］。個體可能表現出高度的敏感性或傾向于看到看似不相關的物體之間的關系［49］。在混合情緒的影響下，在人機關系中的員工會從不同的角度來考慮問題，促進明智推理［50］，員工更容易產生與智能機器做“同事”的角色認同。在混合情緒的影響下，在人機關系中的員工可以減少偏見［51］并提高后續判斷的準確性［52］，會幫助窄化員工的注意范圍，促使個體將注意資源分配給社會距離更近的目標［53］，增強員工完成任務績效的自我效能感。由此，本研究提出假設4 和假設5。

H4：混合情緒正向調節了人機關系與角色認同間的關系。

H5：混合情緒正向調節了人機關系與自我效能感間的關系。

綜上所述，本研究的概念模型如圖1所示。

圖1 研究的理論模型

3 研究設計

3.1 樣本選擇與數據采集

本研究是根據2019 年北京市工業和信息化局提供的1 084 家各區（縣）人工智能企業作為分層依據，在各層中隨機抽取100 家企業作為樣本（以下簡稱“樣本企業”），以應用人工智能機器或技術的企業員工作為研究對象，委托咨詢公司進行問卷調查。所選中的樣本企業需滿足兩個條件：一是企業已經應用人工智能相關設備或技術；二是，企業可以允許咨詢公司的調查員進行深入調研。問卷回收后，在剔除有大量缺失值，前后問題回答矛盾同一問卷中多數選項為相同答案的問卷后，共獲得有效問卷924 份。樣本企業涉及醫療、交通、教育和智能制造等行業，涵蓋銷售類、財務類、產品生產或服務提供類、客戶服務類、人力或行政管理類、運營類等不同性質的工作崗位。就有效樣本企業的構成而言，女性受訪者占58.980%;年齡在40 歲以下的人員占比78.030%;大專及以上學歷人員的占比為94.370%；銷售類崗位占比最高達30.300%；初級崗位占比達59.090%；月收入12 000 元以下的占比達85.070%。具體情況見表1 所示。

表1 樣本企業研究對象人口特征分布

3.2 變量測量

本文量表是通過借鑒以往研究中的成熟量表，并根據研究內容自行編寫。為確保問卷內容的準確性和可靠性，本研究嚴格遵循標準的翻譯、回譯、修正程序，將英文漢化。問卷設計采用了Likert 五點打分法，選項分為5 個程度，依次從完全不符合（1分）到完全符合（5 分）。

人機關系。遵從量表開發的三步驟程序。第一步，采用文獻演繹法和深度訪談法，確定初始測量題項。通過對已有文獻回顧，借鑒電腦使用程度量表［54］，用人工智能設備使用程度代替表示人與機器的合作程度；借鑒Sims 等［55］工作特征量表中友誼分量表，表示員工對智能設備的評價與態度。進一步，對3家人工智能技術應用的企業中20 名員工進行深度訪談，修訂題項，確保題項適用于人與智能機器的互動場景。第二步，驗證問卷有效性，修正測量題項。我們將先搜集到的100 份有效問卷進行驗證，利用SPSS 20.0 進行了探索性因子分析，因子載荷大于0.500，KMO 檢驗大于0.800，Cronbach'sα大于0.800，問卷題項信效度達到標準。第三步，驗證性因子分析，驗證量表。最終的量表題項包括“我將AI 設備視為我的工作伙伴”“我在工作中與AI 設備的協作是友好的”“AI 設備讓我在工作中感到支持”“在工作中，我能夠與AI 設備進行類似人與人之間的交流”4個題項。

角色認同。參照Peter［56］研究中的量表，主要包括了“我做的工作對我來說很有意義”“我感覺工作中的變化與我沒什么關系”等5 個題項，角色認同的Cronbach'sα系數為0.732，KMO 值為0.695。

自我效能感。參照Scholz 等［57］研究開發的一般自我效能感量表，主要包括“我對自己完成各項工作活動的能力有信心”“我已經掌握了工作所需的技能，可以處理遇到的事情”等8 個題項，自我效能感的Cronbach'sα系數為0.828，KMO 值為0.820。

任務績效。參照Tsui 等［58］編制的任務績效量表，主要包括“我的工作質量高于平均水平”“我的工作效率高于平均水平”等4 個題項，任務績效的Cronbach's α 系數為0.747，KMO 值為0.752。

混合情緒。參照邱林等［59］編制的積極情緒和消極情緒量表，共包含8 個題項，其中包括3 種積極情緒和3 種消極情緒。積極情緒的Cronbach'sα系數為0.685，KMO 值為0.665；消極情緒的Cronbach'sα系數為0.811，KMO 值為0.642。采用李克特5 點評分法，1～5 表示“幾乎沒有”到“非常多”。然后依據Kaplan［60］提出的混合情緒強度的測量公式ME=MA=|PA+NA|-|PA-NA| 進行計算，其中ME代表混合情緒，PA 代表積極情緒的平均值，NA 代表消極情緒的平均值，為保證數據的穩定性對數據做取Ln 處理。

控制變量：參考一般性變量特征，本文將統計學特征變量作為控制變量，包括員工的性別、年齡、教育水平、工作崗位、職位/職稱/技能等級、工資。

3.3 同源誤差分析

采用Harman 單因子測試，將所有題項放在一起進行探索性因子分析(未旋轉)，共析出4 個特征值大于1 的因子，第一個公共因子方差解釋率為33.588%，小于40%的臨界值［61］，表明不存在嚴重的同源誤差問題。

4 數據分析

本研究采用SPSS 20.0 軟件對數據進行共同方法偏差檢驗，描述性統計及相關分析以及假設檢驗。

4.1 描述性統計與相關性分析

本研究中通過借鑒權威研究中的成熟量表，嚴格遵循標準的翻譯-回譯程序，所借鑒的量表在不同的研究情境中都具有良好的信度和效度。變量的均值、標準差及相關系數如表2 所示，各變量之間相關系數顯示，人機關系與任務績效呈顯著正相關，人機關系與角色認同呈顯著正相關，人機關系與角色認同呈顯著正相關，各變量之間的關系符合基本的理論預期，為下一步假設檢驗提供了基本證據。

表2 樣本的相關系數與信效度檢驗

變量測量量表的效度主要包括內容效度、收斂效度以及區分效度。對于內容效度，由于本研究的測量題項均是來自于成熟量表，經過多位研究者的使用和驗證，具有較高的內容效度。對于收斂效度，采用驗證性因子分析（CFA）進行評估。研究對人機關系（MMR），自我效能感(SE)，角色認同(RI)，任務績效(TP)和混合情緒（ME）五個變量分別測試了五因子，四因子，三因子，雙因子和單因子模型，檢驗了各變量之間的區分效度，如表3 所示。結果顯示，相較于其他模型，五因子基準模型（人機關系，自我效能感，角色認同，任務績效和混合情緒）的擬合效果相較于其他競爭模型效果最理想，表明五因子變量之間具有良好的區分效度，可以進行后續相關的假設檢驗。

表3 樣本驗證性因子結果分析

4.2 直接效應與中介效應分析

本文所構建的理論模型中具體包括人機關系對任務績效的直接影響、人機關系對自我效能感和角色認同的直接影響、自我效能感和角色認同對任務績效的直接影響，具體分析結果如表4 所示。

從表4 中可以看出，人機關系對任務績效存在顯著的正向影響（β=0.276，P＜0.010）；人機關系對自我效能感存在顯著的正向影響（β=0.218，P＜0.010）；人機關系對角色認同存在顯著的正向影響（β=0.295，P＜0.010）；自我效能感對任務績效存在顯著影響（β=0.403，P＜0.010）；角色認同對任務績效感存在顯著影響（β=0.132，P＜0.010），假設1 得到驗證。

表4 樣本變量直接效應與中介效應檢驗

表4（續）

根據表4 顯示，在人機關系=＞自我效能感=＞任務績效的路徑中，人機關系對自我效能感存在顯著正向影響（β=0.218，P＜0.010），自我效能感對任務績效存在顯著正向影響（β=0.403，P＜0.010），且人機關系對任務績效存在顯著影響（β=0.276，P＜0.010），則自我效能感在人機關系與任務績效間起到中介作用。同理，在人機關系=＞角色認同=＞任務績效的路徑中，人機關系對角色認同存在顯著的正向影響（β=0.295，P＜0.010），角色認同對任務績效存在顯著影響（β=0.132，P＜0.010），人機關系對任務績效存在顯著的正向影響（β=0.276，P＜0.010）則角色認同在人機關系與任務績效間起到中介作用。

為了提高中介效應的統計功效，我們采用偏差校正的百分位Bootstrap 法檢驗了自我效能感和角色認同的中介作用（見表5）。檢驗結果顯示，自我效能感在人機關系與任務績效間的中介作用在95%置信區間為［0.078，0.155］，角色認同在人機關系與任務績效間的中介作用在95%置信區間為［0.013，0.085］，均不包含數字0，因此，表明中介作用成立，進一步支持了H2和H3。由此可知，假設2 與假設3成立。

表5 樣本自我效能感和角色認同的中介效應檢驗

4.3 調節效應分析

如表6 所示，模型3 中人機關系與混合情緒交互項對角色認同（β=-0.102，P＜0.050）作用均顯著，表明混合情緒對人機關系與角色認同之間的關系有調節作用。結合圖2 所示，隨著混合情緒的增加，人機關系和角色認同之間的促進作用被緩解，說明混合情緒在人機關系影響角色認同的作用中起到負向調節作用，假設4 未得到驗證，雖然混合情緒并未如假設4 所提出的在人機關系與角色認同間起到正向調節作用，但是其調節作用確實存在，即混合情緒負向調節人機關系與任務績效間的關系。表6中的模型6 顯示，人機關系與混合情緒的交互項對自我效能感（β=-0.050，P＞0.100）的影響作用不顯著，表明混合情緒對人機關系與自我效能感之間的關系不具有調節作用，假設5 未得到驗證。

表6 樣本變量的調節效應檢驗

通過簡單的斜率分析進一步驗證混合情緒的調節作用。混合情緒對人機關系與角色認同關系的調節效應如圖2 所示。低水平混合情緒值與高水平混合情的斜率存在明顯差距，由此可知，與混合情緒低的情況相比，當混合情緒較高時，人機關系對員工角色認同的正向影響更弱，表現在圖中則低混合情緒的斜率更大。

研究結果顯示，混合情緒會弱化人機關系對角色認同的正向影響，與假設4 相反。雖然現在人工智能技術在企業的生產運營中應用廣泛，但仍處于弱人工智能階段，員工在與智能機器的協作過程中，依然需要承擔更多，更復雜的工作任務，崗位對員工的技能要求也有所提高，這會讓員工體驗到混合情緒中的負向體驗更加明顯，進而會削弱其在工作場所中對作為智能機器同事的角色認同。同時，由于智能技術發展不成熟，人在與智能機器的互動中會不斷發現技術應用存在的問題，并幫助其迭代更新。在此過程中，員工會對技術產生偏見進而影響其對工作的判斷，并不會對員工自我效能感產生明顯的改變。由此，解釋了假設5 不成立的原因。

圖2 混合情緒對人機關系與角色認同關系的調節效應

5 研究結論與討論

人工智能技術的迅猛發展賦能各行業的進步，創造出一個人類生存于其中的智能新文化環境，智能機器愈來愈深度地介入到人的工作與生活中，人機關系也再一次因受智能技術文化的沖擊而變化，給人類的生活、工作與思維帶來了巨大的機遇與挑戰。探明人機關系在智能化工作場所中對任務績效的影響、作用機制和使用情景具有重要的理論與現實意義。

5.1 研究結論

本文研究結論如下：第一，人機關系通過智能機器分擔重復性工作和拓展員工的工作資源正向影響任務績效的完成；第二，自我效能感和角色認同在人機關系與任務績效間起部分中介作用，自我概念理論的視角豐富了變量之間的關系，揭示了人機關系影響任務績效的內在觸發機制；第三，混合情緒負向調節人機關系與角色認同間的正向關系。即混合情緒越明顯，人機關系對角色認同的正向影響越小。

5.2 理論貢獻

第一，將人工智能引入員工心理與行為研究領域，拓展了工作場所中關系與任務績效研究的新情境。與多數學者關注工作場所中人際關系對任務績效的研究不同，本研究發現作為企業中員工新同事的智能機器與員工之間的關系對任務績效有正向影響。人機關系中，智能機器分擔人的重復性工作，為人提供決策支持促進了人在工作中的工作效率，拓展了工作資源，有助于員工任務績效的完成。因此，本研究在一定程度上豐富了任務績效的相關研究。

第二，員工的角色認同和自我效能感為解釋人機關系和任務績效間的關系提供了理論鏈接。自我概念理論認為，個體在人際互動中會形成自我認知（如認同）和自我評價（如自我效能感），自我概念會對個體行為產生一致性和強化的作用。隨著智能技術的發展智能機器開始擁有與人相似的思考和行動的能力，具備豐富的知識儲備、超級運算能力和類人的表達系統［34］。員工在與智能機器的互動中也會獲得評價與反饋，促進角色認同和自我效能感的產生，進而影響任務績效。這不僅打開了人機關系和任務績效的內部黑箱，還豐富了自我概念理論應用的情境因素研究。

第三，從混合情緒視角探究了人機關系影響員工任務績效的邊界條件。由于人和機器之間存在一種創造性緊張關系，這種關系所引發的情緒不是單一積極情緒或消極情緒可以解釋的，混合情緒這一概念可以較為準確地表達這種復雜關系中的情緒。這表明混合情緒可能會影響人機關系與任務績效之間的關系。然而，在研究人工智能對人的心理和行為的影響中，大多關注單一情緒，如消極情緒［62］，尚未將混合情緒予以考慮。人機關系是人與智能機器之間形成的新型類人際關系，在人機互動過程中，智能機器導致員工擁有的知識資源、積極意義資源和情感資源發生變化，進而影響員工的情緒。同時，本文以混合情緒為調節變量，闡述了人機關系對角色認同的影響條件，揭示了二者之間關系中存在的權變因素，發展了組織中情緒主題的相關研究。

5.3 實踐啟示

任務績效與員工的知識、技巧、能力密切相關，是本職工作的一部分［63］。本研究結論揭示了人工智能場景下人機關系對員工任務績效的影響機制，對管理實踐的啟示主要有以下方面：

第一，企業員工要注重與智能機器建立和諧的人機關系。人工智能使勞動形態、方式和過程發生顛覆性改變，工作場所中機器人獨立完成工作任務、人機協同等多種工作模式愈發普遍，智能機器已經成為了人在工作場所中的重要工作伙伴。長期來看，員工應以平等合作的心態與智能機器人進行交流，不斷提升自身知識技能，積極促進人機互動和智能機器的迭代更新，讓智能機器成為員工理想的合作伙伴，在企業中營造和諧的人機共生文化。

第二，管理者要重視人工智能對企業員工的影響。員工行為隨著社會環境和組織環境的變化不斷地發生改變。人與作為工作伙伴的智能機器交互創造了新的溝通情境，提供了種新的同事關系和智能技術應用廣度與深度拓展的工作環境，員工工作行為的發生和影響機制也隨之產生了變化。一方面，企業應加強對員工的引導，鼓勵員工以積極的心態擁抱人工智能技術，充分認識到人工智能技術應用給組織和員工帶來的益處，促進員工在企業中的角色認同，增強自我效能感；另一方面，企業應該關注員工在與智能機器互動中的情緒變化，加強對員工情緒的動態監測和心理疏導，促使情緒對員工行為正向影響的調節作用。

第三，企業應加強對員工的技能培訓。長期來看，員工應以不斷提升自身知識技能，以匹配智能技術發展而不斷提升的崗位要求。企業應該加強外部合作，拓展員工外部知識搜渠道，開展豐富多樣的智能化知識宣傳與培訓活動，增強員工學習的積極性，鼓勵員工參與智能機器的迭代更新，讓智能機器成為員工配合默契的同事。

5.4 局限與展望

本研究在人工智能技術應用對員工行為的影響研究方面取得了一定的進展，但仍然存在著一些不足和局限。第一，本研究采用的是截面數據，這對揭示人機關系對任務績效的影響過程機制還略顯不足，未來可以采用縱向研究設計分階段采集數據，以彌補因果關系檢驗的不足。第二，在人工智能場景下，人機關系目前尚未有準確的界定和測量，未來研究中有必要對人機關系變量所包含的維度進行測量，也可細分人機關系類型，更加準確地描述智能化時代人與機器間的關系。第三，本研究分析了個體層面的情緒變量人機關系對任務績效作用機制的調節作用，未來應該探索人機關系對任務績效影響的不同層次的邊界條件。