{"content_id":"mvdwzfcar2","slug":"ai-collaboration-relationslipping-team-trust","locale":"zh-hant","schema_type":"Article","category":"knowledge_base","category_name":"知識庫","title":"AI 協作的關係疏離與團隊運作準則","summary":"關係疏離是指以 AI 取代與同事的互動，導致工作關係弱化的現象。解讀相關調查數據的意義時，可一併檢視提問環境、非同步溝通，以及 AI 使用過程的分享準則。","sponsorship_disclosure":null,"affiliate_disclosure":null,"commerce_disclosure":null,"author":{"name":"injoys","url":"https://injoys.com/ko/about"},"key_points":["關係疏離是指反覆選擇向 AI 而非同事求助，導致團隊工作關係弱化的現象。","HBR 介紹的調查顯示，普遍以 AI 取代同事的團隊，其工作協調程度低了 22.3%。","49% 的受訪者表示，同事不找自己而改找 AI 的情況，至少偶爾會發生。","心理安全感與持續的團隊溝通，是營造能夠向同事提問的環境所需的要素。","評估 AI 使用成效時，除了個人的工作速度，也需要檢視其對知識分享的貢獻。"],"content_markdown":"即使用 AI 更快完成工作，與同事協作的能力仍可能減弱。轉而向 AI 而非同事求助，導致工作關係疏遠的現象，稱為關係滑落。在團隊管理上，應一併檢視提問環境與知識分享方式。\n\n本文的調查數據以 2026年10月15日發表的 HBR 研究介紹為準。\n\n## 什麼是關係滑落？\n\n關係滑落是指 AI 取代了與同事的互動，使工作關係減弱的現象。研究團隊使用的英文名稱是 Relationslipping。重點不在 AI 的使用量，而在於原本與同事之間的對話如何改變。\n\n向同事提問時，除了得到答案，也能了解對方的經驗。在聆聽說明的過程中，可以學到判斷問題的標準。這些經驗會成為下次決定向誰求助的依據。\n\nHBR 的研究介紹說明了關係減弱的途徑。省略對話，就會減少進一步認識同事專長的機會。讓 AI 代為完成工作過程，也會更難了解同事的判斷。這項說明可見於 [HBR 的研究介紹摘要](https://store.hbr.org/product/team-dynamics-weaken-when-employees-turn-to-ai-instead-of-colleagues/H09BZ1?sku=H09BZ1-PDF-ENG)。\n\n## 調查數據呈現的範圍\n\n調查呈現了以 AI 取代同事的行為與團隊關係之間的關聯。調查對象為美國專案團隊中工作的 1千多名全職辦公室員工。調查結果於 2026年10月在 HBR 刊載。\n\n| 調查項目 | 報告數據 | 閱讀時應區分之處 |\n|---|---|---|\n| 普遍以 AI 取代同事的團隊，其工作協調情況 | 低 22.3% | 這是工作協調的結果，並非產出量的下降幅度 |\n| 相同條件下的團隊信任 | 低 21.9% | 這是同事之間信任程度的結果 |\n| 至少偶爾經歷同事轉向 AI 而非自己求助的受訪者 | 49% | 並非遭到解僱或職務消失者的比例 |\n| 心理安全感低的成員以 AI 取代同事的可能性 | 至少 2倍 | 與轉向 AI 而非同事求助的行為有關 |\n| 持續與團隊聯繫的 AI 使用者，其工作協調情況 | 高 28% | 不保證只要聯繫就能產生相同效果 |\n| 持續與團隊聯繫的 AI 使用者，其團隊信任程度 | 高 19% | 這是溝通與信任之間觀察到的關聯 |\n\n上述數據也可在 [BetterUp 的研究介紹貼文](https://uk.linkedin.com/company/betterup/)中確認。僅憑公開摘要，很難完整確認比較群體與計算公式。調查實施日期也必須與發表日期區分。\n\n僅憑問卷呈現的差異，無法確立因果關係。也應考慮原本關係較弱的團隊可能更常求助 AI。請勿將這些數據視為適用於所有組織的效果幅度。\n\n## 個人生產力與團隊協作的比較\n\n個人生產力著重於完成自身工作的能力。團隊協作則包含連結彼此知識的過程。因此，很難僅憑個人工作的速度判斷團隊績效。\n\n| 區分 | 個人工作中應確認的內容 | 團隊工作中應一併確認的內容 |\n|---|---|---|\n| 取得答案 | 是否迅速取得所需答案 | 是否知道哪些同事具備相關經驗 |\n| 製作成果 | 是否完成草稿或分析 | 同事是否能理解判斷依據 |\n| 解決問題 | 是否解決自己卡住的部分 | 其他人是否必須重新解決相同問題 |\n| AI 使用經驗 | 是否找到適合自己的使用方式 | 其他成員是否也能運用該方法 |\n\n這份表格是將研究關注的問題應用於團隊檢視所做的分類，並非經過驗證的評估量表或診斷工具。請挑選符合團隊工作的項目，作為討論依據。\n\n## 心理安全感與提問門檻\n\n心理安全感是指即使提出問題或暴露錯誤，也不必擔心受到不利對待的認知。如果擔心提問會影響評價，就很難向同事求助。AI 則可以成為不帶來這類人際負擔的提問對象。\n\n如果你是主管，請先檢視自己收到問題當下的反應。嘆氣或不予理會的態度，可能讓對方猶豫是否再次提問。如果無法立即回答，可以告知何時方便回覆。\n\n- 評斷問題的程度之前，先確認對方卡在哪裡。\n- 不知道答案時，指引對方可以一起查證的對象。\n- 意見不同時，說明判斷依據。\n- 不要將求助的行為直接認定為能力不足。\n\n## 非同步溝通應包含的內容\n\n非同步溝通是指不必同時上線，也能持續進行的對話。例如，稍後閱讀並回覆 Slack 或電子郵件中留下的內容，就屬於這種方式。研究團隊建議透過這類管道持續與同事溝通。\n\n如果只發布工作是否完成，需要判斷之處可能不會顯現。請引導成員也分享工作過程中的疑慮。具體寫出需要同事經驗的部分，會有所幫助。\n\n- 目前卡住之處與已確認的內容\n- AI 回答中尚未做出判斷的部分\n- 工作中新得知的事實及其依據\n- 需要同事經驗或審視的問題\n\n請勿將每天聯繫的條件變成隨時待命的義務。非同步管道是不必立即回覆的溝通方式。也很難僅憑訊息數量評估協作程度。\n\n## AI 使用過程的分享準則\n\n分享 AI 產出時，也應一併留下人所做的判斷。僅憑完成的分析，很難知道哪些提問有效。請整理過程，讓同事執行相同工作時能夠參考。\n\n以運用 AI 進行客戶分析的情境為例。以下項目是將成果留存為團隊知識的建議，並非實際企業的績效或經過驗證的省時案例。\n\n| 分享項目 | 應留下的內容 | 同事可以確認的資訊 |\n|---|---|---|\n| 原本要解決的問題 | 分析目的與需要答案的問題 | 適用該方法的工作情境 |\n| 向 AI 提出的要求 | 影響結果的問題與條件 | 可以運用的提問方式 |\n| 人所修改的部分 | 採用或排除的回答 | 對 AI 回答的審視過程 |\n| 判斷依據 | 修改時使用的事實或工作標準 | 接受結果的理由 |\n| 尚存的疑問 | 尚未確認的內容 | 需要進一步審視的範圍 |\n\n如果只儲存提示詞，可能會遺漏採用結果的理由。連修改原因也一併留下，就能提供理解同事判斷的線索。也請確認其他人是否運用了這類紀錄。\n\n## AI 使用成效的評估準則\n\n評估可以同時納入個人的工作成果與對團隊的貢獻。僅確認是否熟練使用 AI，很難了解知識分享的情況。也請檢視是否以同事可運用的形式留下經驗。\n\n以下是將研究團隊的知識分享建議應用於評估的例子，並非另行訂定分數或權重的標準。請依團隊的工作方式，選擇要觀察的內容。\n\n- 是否留下其他成員可以運用的工作方法\n- 是否向同事說明修改 AI 回答的理由\n- 是否對同事的提問或審視請求有所貢獻\n- 分享的方法是否在實際工作中再次使用\n\n## 常見錯誤與數據誤解\n\n最常見的誤解，是將關係方面的調查數據解讀成工作績效。調查項目不同，即使數字相同，意義也會不同。維持以下區分，就能避免誇大結果。\n\n| 誤解 | 正確區分 |\n|---|---|\n| 協作低 22.3%，產出量也會減少相同比例 | 工作協調與產出量是不同指標 |\n| 49% 的人因 AI 而失去工作 | 這是曾經歷同事轉向 AI 而非自己求助的比例 |\n| 每天傳送訊息，信任就會提升 19% | 這是溝通與信任的關聯，並非有保證的改善效果 |\n| 經常使用 AI 的人是關係減弱的原因 | 問題在於以 AI 取代與同事互動的方式 |\n| 只要發布成果，就連使用訣竅也分享了 | 提問方式與修改依據是需要另外留下的資訊 |\n\n## 團隊應優先檢視的順序\n\n請先從近期的實際工作中，找出減少了哪些對話。相較於對整個團隊的模糊印象，針對一項工作更容易展開討論。以下順序是根據研究關注的問題提出的管理建議。\n\n1. 選擇一項近期使用 AI 的工作。確認當時想解決什麼問題。\n2. 確認過程中是否省略了與同事的對話。檢視是否錯過了所需的經驗。\n3. 記錄對 AI 結果所做的人為判斷。將紀錄留在同事能夠參考的管道。\n4. 確認下一次類似工作是否運用了紀錄。針對未能提供幫助的部分，調整分享方式。","content_html":"\u003cp\u003e即使用 AI 更快完成工作，與同事協作的能力仍可能減弱。轉而向 AI 而非同事求助，導致工作關係疏遠的現象，稱為關係滑落。在團隊管理上，應一併檢視提問環境與知識分享方式。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e本文的調查數據以 2026年10月15日發表的 HBR 研究介紹為準。\u003c/p\u003e\n\u003ch2\u003e\n\u003ca href=\"#%E4%BB%80%E9%BA%BC%E6%98%AF%E9%97%9C%E4%BF%82%E6%BB%91%E8%90%BD\" class=\"anchor\" id=\"什麼是關係滑落\"\u003e\u003c/a\u003e什麼是關係滑落？\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003e關係滑落是指 AI 取代了與同事的互動，使工作關係減弱的現象。研究團隊使用的英文名稱是 Relationslipping。重點不在 AI 的使用量，而在於原本與同事之間的對話如何改變。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e向同事提問時，除了得到答案，也能了解對方的經驗。在聆聽說明的過程中，可以學到判斷問題的標準。這些經驗會成為下次決定向誰求助的依據。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eHBR 的研究介紹說明了關係減弱的途徑。省略對話，就會減少進一步認識同事專長的機會。讓 AI 代為完成工作過程，也會更難了解同事的判斷。這項說明可見於 \u003ca href=\"https://store.hbr.org/product/team-dynamics-weaken-when-employees-turn-to-ai-instead-of-colleagues/H09BZ1?sku=H09BZ1-PDF-ENG\"\u003eHBR 的研究介紹摘要\u003c/a\u003e。\u003c/p\u003e\n\u003ch2\u003e\n\u003ca 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AI 進行客戶分析的情境為例。以下項目是將成果留存為團隊知識的建議，並非實際企業的績效或經過驗證的省時案例。\u003c/p\u003e\n\u003cdiv class=\"overflow-x-auto\"\u003e\u003ctable\u003e\n\u003cthead\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003e分享項目\u003c/th\u003e\n\u003cth\u003e應留下的內容\u003c/th\u003e\n\u003cth\u003e同事可以確認的資訊\u003c/th\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003c/thead\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"分享項目\"\u003e原本要解決的問題\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"應留下的內容\"\u003e分析目的與需要答案的問題\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"同事可以確認的資訊\"\u003e適用該方法的工作情境\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"分享項目\"\u003e向 AI 提出的要求\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"應留下的內容\"\u003e影響結果的問題與條件\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"同事可以確認的資訊\"\u003e可以運用的提問方式\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"分享項目\"\u003e人所修改的部分\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"應留下的內容\"\u003e採用或排除的回答\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"同事可以確認的資訊\"\u003e對 AI 回答的審視過程\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"分享項目\"\u003e判斷依據\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"應留下的內容\"\u003e修改時使用的事實或工作標準\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"同事可以確認的資訊\"\u003e接受結果的理由\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"分享項目\"\u003e尚存的疑問\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"應留下的內容\"\u003e尚未確認的內容\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"同事可以確認的資訊\"\u003e需要進一步審視的範圍\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003c/tbody\u003e\n\u003c/table\u003e\u003c/div\u003e\n\u003cp\u003e如果只儲存提示詞，可能會遺漏採用結果的理由。連修改原因也一併留下，就能提供理解同事判斷的線索。也請確認其他人是否運用了這類紀錄。\u003c/p\u003e\n\u003ch2\u003e\n\u003ca href=\"#ai-%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%88%90%E6%95%88%E7%9A%84%E8%A9%95%E4%BC%B0%E6%BA%96%E5%89%87\" class=\"anchor\" id=\"ai-使用成效的評估準則\"\u003e\u003c/a\u003eAI 使用成效的評估準則\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003e評估可以同時納入個人的工作成果與對團隊的貢獻。僅確認是否熟練使用 AI，很難了解知識分享的情況。也請檢視是否以同事可運用的形式留下經驗。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e以下是將研究團隊的知識分享建議應用於評估的例子，並非另行訂定分數或權重的標準。請依團隊的工作方式，選擇要觀察的內容。\u003c/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e是否留下其他成員可以運用的工作方法\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e是否向同事說明修改 AI 回答的理由\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e是否對同事的提問或審視請求有所貢獻\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e分享的方法是否在實際工作中再次使用\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003ch2\u003e\n\u003ca href=\"#%E5%B8%B8%E8%A6%8B%E9%8C%AF%E8%AA%A4%E8%88%87%E6%95%B8%E6%93%9A%E8%AA%A4%E8%A7%A3\" class=\"anchor\" id=\"常見錯誤與數據誤解\"\u003e\u003c/a\u003e常見錯誤與數據誤解\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003e最常見的誤解，是將關係方面的調查數據解讀成工作績效。調查項目不同，即使數字相同，意義也會不同。維持以下區分，就能避免誇大結果。\u003c/p\u003e\n\u003cdiv class=\"overflow-x-auto\"\u003e\u003ctable\u003e\n\u003cthead\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003e誤解\u003c/th\u003e\n\u003cth\u003e正確區分\u003c/th\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003c/thead\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"誤解\"\u003e協作低 22.3%，產出量也會減少相同比例\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"正確區分\"\u003e工作協調與產出量是不同指標\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"誤解\"\u003e49% 的人因 AI 而失去工作\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"正確區分\"\u003e這是曾經歷同事轉向 AI 而非自己求助的比例\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"誤解\"\u003e每天傳送訊息，信任就會提升 19%\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"正確區分\"\u003e這是溝通與信任的關聯，並非有保證的改善效果\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"誤解\"\u003e經常使用 AI 的人是關係減弱的原因\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"正確區分\"\u003e問題在於以 AI 取代與同事互動的方式\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"誤解\"\u003e只要發布成果，就連使用訣竅也分享了\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"正確區分\"\u003e提問方式與修改依據是需要另外留下的資訊\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003c/tbody\u003e\n\u003c/table\u003e\u003c/div\u003e\n\u003ch2\u003e\n\u003ca href=\"#%E5%9C%98%E9%9A%8A%E6%87%89%E5%84%AA%E5%85%88%E6%AA%A2%E8%A6%96%E7%9A%84%E9%A0%86%E5%BA%8F\" class=\"anchor\" id=\"團隊應優先檢視的順序\"\u003e\u003c/a\u003e團隊應優先檢視的順序\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003e請先從近期的實際工作中，找出減少了哪些對話。相較於對整個團隊的模糊印象，針對一項工作更容易展開討論。以下順序是根據研究關注的問題提出的管理建議。\u003c/p\u003e\n\u003col\u003e\n\u003cli\u003e選擇一項近期使用 AI 的工作。確認當時想解決什麼問題。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e確認過程中是否省略了與同事的對話。檢視是否錯過了所需的經驗。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e記錄對 AI 結果所做的人為判斷。將紀錄留在同事能夠參考的管道。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e確認下一次類似工作是否運用了紀錄。針對未能提供幫助的部分，調整分享方式。\u003c/li\u003e\n\u003c/ol\u003e\n","tags":["心理安全感","領導力","組織文化","生產力","生成式 AI"],"faqs":[{"question":"「關係休眠」是什麼意思？","answer":"這是指以 AI 取代與同事的互動，導致團隊工作關係變得薄弱的現象。其中也包括了解同事熟悉哪些領域的機會減少這個問題。"},{"question":"使用 AI 一定會降低團隊信任嗎？","answer":"不能如此斷定。研究的重點是以 AI 取代與同事互動的行為。不能將問卷調查中觀察到的關聯，視為適用於所有團隊的因果關係。"},{"question":"工作協調低了 22.3% 這個數字，代表生產力下降的幅度嗎？","answer":"不能將其當作生產力下降的幅度。這是 HBR 介紹的一項調查中，與工作協調相關的數據。這並不表示營收或工作量也以相同比例減少。"},{"question":"這表示 49% 的受訪者被 AI 搶走工作嗎？","answer":"這並不代表遭解僱或職位消失。這是指回答自己至少偶爾經歷過同事不找自己、轉而尋求 AI 協助的受訪者比例。"},{"question":"心理安全感與 AI 協作有什麼關係？","answer":"如果擔心提問後會受到負面評價，就很難向同事求助。研究中，心理安全感較低的成員更有可能不找同事，轉而尋求 AI 協助。"},{"question":"非同步溝通是指每天開會嗎？","answer":"這不是指大家同時聚在一起開會，而是將內容留在 Slack 或電子郵件中，讓各自在方便時閱讀和回覆的方式。可以分享進度，以及需要檢視的問題。"},{"question":"分享 AI 使用經驗時，應該留下哪些內容？","answer":"請記錄當時想解決的問題，以及向 AI 提出的要求。也可以記錄由人修改的部分與判斷依據。請標示尚未釐清的疑問，讓同事了解這個方法的適用範圍。"},{"question":"評估 AI 使用能力時，還要一併考量什麼？","answer":"除了個人的工作成果，也可以考量對知識分享的貢獻。做法是確認其他成員是否運用了這個方法。不要只憑分享的文件數量來判斷貢獻。"},{"question":"可以將調查結果套用到韓國的所有組織嗎？","answer":"不能將針對美國上班族的調查數據，直接當作韓國組織的效果量。可以將其作為檢視提問環境和知識分享方式的參考依據。"}],"sources":[{"url":"https://hbr.org/2026/10/team-dynamics-weaken-when-employees-turn-to-ai-instead-of-colleagues","title":"Harvard Business Review，Team Dynamics Weaken When Employees Turn to AI Instead of Colleagues，2026年10月15日","type":"source"},{"url":"https://store.hbr.org/product/team-dynamics-weaken-when-employees-turn-to-ai-instead-of-colleagues/H09BZ1?sku=H09BZ1-PDF-ENG","title":"Harvard Business Review 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