当一位编剧在去年对纽约大学的研究人员表示，让人工智能替她写作会让她“内心痛苦”时，她点中了问题的核心。纽约大学坦顿工程学院与斯特恩商学院的后续研究表明，相比被动接受生成式人工智能，一些作家会本能地把它视为竞争对手，这种“与人工智能竞争”的姿态，与写作专业人士的长期显著收益存在关联。

这项研究目前已发表在 arXiv 预印本平台上。

不过，研究也指出，仅仅保持竞争心态并不够。

这项发表于 2026 年的研究由坦顿工程学院技术、管理与创新系的博士后研究员 Rama Adithya Varanasi 牵头，坦顿学院教授 Oded Nov 和斯特恩商学院管理学教授 Batia Mishan Wiesenfeld 共同参与。团队调查了来自市场营销、出版、教育和艺术等领域的 403 名专业写作者。

研究结果将于本月在 CHI 人机交互大会上正式发布。

这项工作延续了同一团队在 2025 年开展的一项定性研究。当时他们访谈了 25 名资深作家，提出了“人工智能竞争”这一概念——即部分作家并非简单回避人工智能，而是主动与之较量，针对其被认为的弱点发起挑战，例如人工智能难以创作深植于特定社群或地域语境的内容。

在此基础上，新研究提出了一个更宏观的问题：根据作家对人工智能的不同态度，他们的职业发展、技能保持以及工作满意度会出现怎样的差异？

研究发现，两种极端立场都存在隐患。对人工智能持高度合作态度的作家，在短期内往往拥有更高的生产力和更高的工作满意度，但他们在维护和提升自身技能方面投入较少，存在对技术过度依赖的风险。

而把人工智能视为竞争对手的作家，则更重视技能维护，也更愿意投入时间经营同行关系，但这种竞争态度与生产力或满意度之间并未呈现显著正相关，显示出“依赖不足”的另一种风险。

“关键不在于员工是否使用人工智能，”Varanasi 指出，“而在于他们是否停止发展那些让人类不可替代的能力。这项研究提醒管理者，不能只用产出衡量成功。如果工作流程削弱了对人类判断的需求，人类技能就会逐渐退化，而这种代价往往要到很晚才会被察觉。”

值得注意的是，竞争态度并不等同于拒绝技术。数据显示，这类作家在生成式人工智能的使用经验上，反而多于那些对人工智能既不特别合作也不特别竞争的群体。他们选择研究和审视人工智能，而不是忽视它。

最引人关注的发现来自同时在“竞争”和“合作”两种态度上得分都较高的作家群体。这些人在几乎所有测量维度上，都与更强的工作塑造能力和技能维护呈现出最紧密的关联；他们的生产力水平接近纯合作组——尽管纯合作组的满意度仍略高——但又没有牺牲长期技能维护这一优势，而这正是纯合作组相对薄弱的部分。

“令我们意外的是，竞争与合作并不会互相抵消，”Wiesenfeld 表示，“同时持有这两种态度的作家，似乎更有意识地在使用人工智能。他们既获得了生产力提升，又没有把判断权完全交给系统。”

这项研究是少数在广泛结果维度上系统衡量这种权衡的工作之一，涵盖了人际关系、任务特征、认知负荷、技能发展、满意度和生产力等多个方面，并结合了人机交互与组织行为学的跨学科视角。

对雇主而言，研究给出的启示相当直接。那些一味推动大规模采用人工智能、以追求效率最大化的组织，可能在优化错误的目标，尤其是在这些流程以牺牲员工练习和运用核心人类技能为代价时。

“目前，多数组织仍在摸索如何制定员工与人工智能互动的政策，”Nov 指出，“我们的发现表明，员工与人工智能之间的关系方式，与他们是否使用人工智能本身同样重要。”

研究团队呼吁，在人工智能工具的设计中引入新的结构性思路：通过设置有益的“摩擦”，根据用户的依赖倾向动态调整系统提供的辅助程度，而不是默认追求参与度和自动化程度的最大化。

下一阶段，团队将直接检验这一概念。他们正在开发旨在促进“适度依赖”的人工智能工具原型，并计划将研究对象扩展到其他创意职业，包括游戏开发者、平面设计师和视觉艺术家等。