我是@扣子，视频号：扣子说AI，主要关注「AI工具｜科研学术 | 博士生活 | 网络创业｜自我提升」，利用AI工具提升科研效率和自我成长，每天必须读两篇论文才能睡得着，这是我在公众号发布的第【292】篇原创内容。
这篇文章探讨了人类与人工智能（AI）协作任务复杂性对员工工作投入的影响，并研究了谦逊领导和AI自我效能感在其中的作用。
研究背景
研究问题：这篇文章研究了人类与人工智能（AI）协作任务复杂性如何影响员工的工作投入度，探讨了谦卑领导和AI自我效能感在这一过程中的作用。
研究难点：如何量化和测量人类与AI协作任务的复杂性及其对员工心理状态的影响；如何验证谦卑领导和AI自我效能感在缓解任务复杂性负面影响中的作用。
相关工作：现有工作主要集中在人类与AI协作对工作绩效、生产效率和创新能力的影响上，较少关注任务复杂性对员工心理状态的影响以及领导风格和自我效能在其中的调节作用。
实验设计
数据收集：研究采用了三波纵向调查设计，通过Credamo在线平台收集了来自497名全职企业员工的数据。每波调查间隔一个月。
样本选择：所有参与者均为中国企业的全职员工，且在每个波次调查中均回答了是否需要与AI协作的问题，以确保样本的有效性。
变量测量：核心变量包括HAI-C任务复杂性、HAI-C技术学习焦虑、工作投入度、谦卑领导和AI自我效能感，均采用或改编自已有的权威量表。
数据分析：采用层次回归分析和自助法进行实证检验，分析过程包括验证性因子分析（CFA）、层次回归分析和条件过程分析（PROCESS宏）。
结果与分析
验证性因子分析：五因子模型的拟合指数优于其他模型，确认了测量工具的结构效度。
共同方法偏差：通过时间滞后设计和Harman单因素测试，初步排除了共同方法偏差的影响。
描述性统计和相关性分析：HAI-C任务复杂性与HAI-C技术学习焦虑、工作投入度显著相关；谦卑领导和AI自我效能感分别与HAI-C技术学习焦虑和工作投入度显著相关。
假设检验：层次回归分析结果显示，HAI-C任务复杂性正向影响HAI-C技术学习焦虑（β=0.192，p<0.001），HAI-C技术学习焦虑负向影响工作投入度（β=-0.446，p<0.001），且HAI-C技术学习焦虑在任务复杂性与工作投入度之间起到中介作用（95%置信区间为[-0.104, -0.054]）。
调节作用：谦卑领导和AI自我效能感均能负向调节任务复杂性与技术学习焦虑之间的关系，且AI自我效能感在谦卑领导和任务复杂性之间的调节作用中起中介作用。
总体结论
这篇论文通过实证研究揭示了人类与AI协作任务复杂性对员工工作投入度的影响机制，发现技术学习焦虑在任务复杂性与工作投入度之间起到中介作用，而谦卑领导和AI自我效能感则通过增强AI自我效能感间接缓解任务复杂性的负面影响。研究结果为理解和提升人类与AI协作中的员工工作投入度提供了新的理论和实证支持。
Introduction: With the rapid advancement of artificial intelligence (AI) technology, human-AI collaboration has become increasingly prevalent in workplaces, profoundly impacting employees’ psychology and behavior. Based on the Job Demands-Resources (JD-R) theory, this study examines the effects of humanAI collaboration task complexity (HAI-C task complexity) on employees’ work engagement, with human-AI collaboration tech-learning anxiety (HAI-C techlearning anxiety) as a mediator, and explores the moderating roles of humble leadership and AI self-efficacy.
Methods: This study employed a three-wave longitudinal survey design to collect matched data from 497 employees. Hierarchical regression analysis, along with bootstrapping methods, was employed for empirical testing.
Results: The findings indicate that HAI-C task complexity negatively affects employees’ work engagement by amplifying their HAI-C tech-learning anxiety. AI self-efficacy can mitigate this negative indirect impact of HAI-C task complexity on work engagement. Humble leadership indirectly alleviates this negative indirect effect by enhancing employees’ AI self-efficacy.
Discussion: The findings reveal the inhibitory effect of HAI-C task complexity on employees’ work engagement. From the two dimensions of job resources and personal resources, it explores corresponding mitigation mechanisms, as well as the contextual and psychological intervention mechanisms involved in how individuals evaluate job demands. This provides novel theoretical perspectives and practical implications for understanding the practical value of humanAI collaboration in organizational contexts and for enhancing employees’ work engagement within human-AI collaboration frameworks.
DOI:10.3389/fpsyg.2026.1767967
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