AI產出多少「工作廢品」？虛假生產力正在拖垮團隊信任！

生成式AI在職場迅速普及，乍看帶來高效生產力，但這可能只是假象。一項關鍵原因是：用AI產出的內容很有可能只是表面精美、實則無用或錯誤百出的「工作廢品」（workslop）。研究指出，41％的員工曾收過這類內容，並且平均要耗費近兩小時重做；這都會侵蝕團隊信任與協作。領導人該正視其背後的制度性誘因與品質空缺。

擁抱生成式AI工具的企業中，正浮現一個令人困惑的矛盾：儘管員工大多按照指示擁抱這項技術，卻很少有人真正看到它創造實質價值。舉例來說，去年導入全AI主導流程的公司數量幾乎翻倍，職場上的AI使用率自2023年以來也翻倍成長。然而，麻省理工學院媒體實驗室（MIT Media Lab）最近的一份報告指出，有高達95％的企業，尚未從這些技術中獲得任何可衡量的投資報酬。投入這麼多行動、引起這麼多熱忱，成果卻這麼少，為什麼？

我們在BetterUp實驗室與史丹福大學社群媒體實驗室合作的研究，發現一個可能的原因：員工使用AI工具產出的是低投入、看起來過得去的成果，結果反而讓同事需要花更多時間來處理。社群媒體上，品質低落的AI生成內容愈來愈氾濫，常被稱為「AI廢品」（AI slop）；而在職場情境中，我們將這種現象稱為「工作廢品」（workslop）。我們對「工作廢品」的定義是：「AI生成的工作內容，看似高品質，實則缺乏深度，而無法有意義地推動任務。」

事情是這樣發生的。隨著AI工具愈來愈普及，員工愈來愈能夠快速產出表面上精美的內容，例如：格式乾淨的簡報、結構完整的長篇報告、非專家彙整出來而看似言之有物的學術文章摘要，以及可用的程式碼。雖然有些員工確實會運用這些工具來打磨品質良好的工作，但很多人卻是用來產出實際上無助益、不完整，或缺乏關鍵背景資訊的內容。工作廢品令人難以察覺的負面效果，是將工作負擔轉移到流程的下游，讓接收者必須解讀、修正、或重做內容。換句話說，就是產出者把本應投入的心力轉嫁到接收者身上。