生成式AI赋能创造力：元认知能力是关键

生成式人工智能有潜力显著增强创造力，但这种提升主要惠及那些元认知能力突出的员工。企业若能将AI工具的部署与系统培养员工的元认知思维相结合，便能挖掘更深层的洞见，加速创新进程，并确保员工始终是工具的主宰者，而非被工具所奴役。

如今，生成式AI正以前所未有的速度融入全球各类组织的日常运营。员工们纷纷借助ChatGPT等AI工具来激发灵感、探寻多元解决方案、提炼信息要点并加速项目进展。随着这些智能工具的功能日益强大，众多企业寄望于它们能够催化更高层次的创造活力，助力员工产出更具独创性和影响力的成果。

然而，理想与现实之间存在着显著的鸿沟。盖洛普公司近期的一项调研揭示，在频繁使用生成式AI的员工群体中，仅有26%的人感受到自身创造力的实质性提升。这种广泛应用与有限成效之间的反差，向领导者们抛出了一个核心课题：生成式AI究竟能否真正激活职场中的创造力？为何部分员工能从中获益，而另一些则收效甚微？

我们发表于《应用心理学杂志》的最新研究成果，恰好为这一问题提供了答案。研究发现，生成式AI确实具备提升员工创造力的潜能，但这种提升并非自动降临于每个人。具体而言，那些元认知能力较强的员工——即擅长规划、评估、监控并优化自身思维过程的个体——更有可能通过运用生成式AI实现创造力的跃升，因为他们能更高效地借助该技术获取激发创新所需的认知资源。

对于领导者与组织而言，这一发现重塑了借助AI提升创造力的挑战本质：要解锁AI在职场创造力方面的潜力，组织不能仅仅满足于引入新工具；更需要投入资源培育员工的元认知素养，并倡导对AI进行审慎、策略性的运用，从而使员工能够将AI的输出有效转化为创造性成果。

研究深度解析

为了厘清生成式AI如何以及面向哪些人群能够提升创造力，我们聚焦于创造力研究中的一个经典论断：当员工具备充足的认知资源时，他们更易催生创造性想法。这些资源涵盖两大核心要素：a）信息与知识储备；b）调整工作节奏与任务类型的契机，例如在复杂任务与简单任务间切换，以及适时让思维得到放松。信息与知识是创造力的基石，因为创造本质上是将现有知识进行新颖且有用的重组与整合。同样，调整工作方式的机会对创造力至关重要，它能帮助员工打破思维定势，恢复认知能量。

我们的研究表明，使用生成式AI可通过两种关键途径扩充员工的认知资源。首先，拓宽知识视野：尽管个体知识有限，但生成式AI能在瞬息间提供海量信息，从而扩展员工的知识基础，使其能够整合跨领域的洞见。其次，解放认知能力：当生成式AI承担起文本总结、数据整理、内容起草等常规任务时，员工的认知负担得以减轻，从而能将精力重新聚焦于复杂问题的解决。员工还可借助AI支持高认知需求的任务，同时定期切换至简单任务，以恢复思维能力并打破思维定式。

然而，单纯提供AI工具并不能确保员工自动获取创造力所需的认知资源。员工在利用AI获取这些资源的能力上存在显著差异。我们发现，一个关键的区分因素在于员工的元认知能力：即在任务执行中主动监控自身思维的能力。例如，元认知能力强的员工通常会思考完成任务的具体步骤，追踪自己方法的有效性，并在发现进展不顺时及时调整。

这种持续的反思使他们更敏锐地意识到自身的知识盲区、任务需求以及心理状态。因此，他们能更准确地判断自己需要哪些信息，以及何时需要转换思路或短暂休整以打破思维僵局并恢复认知能量。相比之下，元认知能力较弱的员工更可能不加思索地接受AI给出的首个答案，依赖默认输出，且疏于验证AI建议的准确性与相关性。结果是，元认知能力较强的员工更能借助AI工具获取激发创造力的认知资源，而元认知技能较弱的员工则从AI中收获甚微。

为了在实际工作场景中验证这些假设，我们对中国一家技术咨询公司的250名员工开展了实地实验。员工被随机分为两组：AI组获得ChatGPT账户用于日常工作，对照组则无法使用AI。一周后，我们通过两种独立方式评估员工的创造力：a）经理对员工本周整体创造性表现的评价；b）两名外部评估者对员工在一项创造力任务中回答的新颖性与实用性的评分。我们还通过调查，运用成熟量表衡量员工的元认知能力（例如，要求员工对“在达成目标过程中，我会追踪自己方法的有效性”等陈述表明认同程度）。

结果清晰明了。元认知能力较强的员工在使用AI后创造力显著提升——他们提出的想法被认为更新颖且更具实用性。但对于元认知能力较弱的员工，AI的作用微乎其微。换言之，只有那些懂得如何审慎运用工具的员工，才能借助AI扩充激发创造力所需的认知资源。

简而言之，我们的研究为领导者揭示了一个关键启示：生成式AI并不会自动让员工变得更具创造力。关键在于员工是否具备以反思性方式运用AI的元认知能力。因此，领导者面临的核心问题并非员工是否使用AI，而是他们是否拥有以审慎和策略性方式与AI互动的元认知技能——从而将AI的建议转化为创造性洞见。

领导者如何赋能员工创造力

随着团队和组织日益广泛地采纳生成式AI，领导者应从我们的研究中汲取一个核心要义：员工的元认知能力是决定AI能否真正提升创造力的关键变量。以下举措有助于组织和领导者最大限度发挥生成式AI对创造力的积极影响。

1、引导员工借助AI扩充激发创造力的认知资源

生成式AI可通过拓宽员工信息获取渠道、解放用于创造性问题解决的思维能力，来提升创造力。领导者应鼓励员工利用AI搜集多元信息，从多角度探索，并将常规任务外包以恢复认知能量。通过借助AI扩大知识基础、打破思维定式并减轻认知负担，员工更易营造出催生创造性洞见的条件。然而，我们的研究结果强调，这些益处很大程度上取决于员工与AI的互动方式——这凸显了元认知的重要性，我们将在下一点重点阐述。

2、确立“元认知是AI赋能创造力的核心引擎”这一理念

领导者或许认为，将生成式AI融入工作流程会自动提升所有员工的创造力。但我们的研究表明，创造力的提升往往发生在那些能积极监控自身思维，进而对AI输出进行评估、质疑与优化的员工身上。实践中，这意味着员工必须将AI的建议视为起点而非终点——对其进行反复推敲、探究不足并挑战既有假设。例如，两名使用相同AI工具的员工可能收获截然不同的结果：一名员工可能未经审视就采纳AI的首个建议，而另一名员工则会核查其准确性、寻求其他备选方案并整合新见解。后一种方法对创造力的促进作用远为显著。领导者应帮助员工明晰这一区别，以便更有效地利用AI。

3、通过精准且可扩展的培训，培育元认知技能

领导者在推行AI应用时需关注员工的元认知能力，并通过培训投入来强化这些能力。值得注意的是，元认知技能可通过多种方式加以提升。公司可提供短期培训课程，介绍元认知知识，并通过实际AI错误案例引导员工，要求他们预测、识别并修正这些错误。较长期的培训项目则可专注于帮助员工养成深层次的规划、监控与评估自身思维的习惯。即便是简单的核查清单——明确问题、确定如何评估AI建议、探索替代方案——也能促使员工从被动依赖AI转向更积极、更具策略性的参与。根据预算与优先事项，组织可采用简短的干预措施或全面的培训项目。

4、设计促进与AI积极、迭代互动的工作流程

领导者应构建将AI定位为思维伙伴而非捷径的工作流程。与其鼓励员工利用AI快速获取答案，不如建立包含多视角生成、AI输出比对批判、多轮创意完善等环节的流程。例如，一个产品团队可借助AI生成对比性观点，在会议中辩论其优劣，然后将最强观点整合为最终建议。这种迭代过程自然激发元认知思维，并防止过度依赖AI的默认输出。长期而言，组织甚至可在招聘对AI依赖度高或对创造力要求高的职位时，将元认知能力纳入考量。但对多数公司而言，通过培训和日常实践培养这些技能，比单纯依靠选拔更具可扩展性。

注意事项与局限

在应用这些见解时，领导者需留意若干局限。首先，我们的研究基于中国的一家单一组织。尽管潜在机制可能具有普遍性，但不同国家与行业的人们对AI的态度可能存在差异。其次，其他个人特质——例如，强烈的学习欲望或追求挑战性目标的动机——也可能影响员工利用AI提升创造力的成效。第三，我们的研究考察的是一周内的短期效果。持续使用AI的长期影响仍是未知领域。组织应定期评估随着时间推移，AI的使用如何影响员工的学习与技能发展。

总之，我们的研究表明，生成式AI能够切实提升创造力——但仅限于元认知能力较强的员工。通过将AI的部署与对元认知思维的有意支持相结合，组织可以获得更深刻的见解，加速创新，并确保是员工驾驭工具，而不是让工具支配员工。

随着生成式AI融入工作流程，培育员工的元认知能力将成为区分那些仅仅采用AI的组织与那些真正释放其创造潜力的组织的关键。致力于强化这些技能的组织不仅能跟上AI的发展步伐，还能将其转化为持续的创造优势来源。

关键词：#人才管理

杰克逊・G・卢（Jackson G. Lu）、孙树华（Shuhua Sun）、李竹伊（Zhuyi Angelina Li ）、符懋德（Maw-Der Foo）、周京（Jing Zhou）| 文

杰克逊・G・卢是麻省理工学院斯隆管理学院管理学副教授。孙树华是杜兰大学弗里曼商学院管理学副教授。李竹伊是中国人民大学商学院组织与人力资源系助理教授。符懋德是南洋理工大学南洋商学院校长讲席教授兼创业学教授。周京是莱斯大学琼斯商学院副院长。

周强 | 编校