当 AI 执行任务时，还剩下什么？生成式 AI 与个体及组织认知资本的综合综述

生成式人工智能正在迅速进入知识工作领域，其短期生产力收益正日益得到记录。而对于随着时间推移，人们和组织中留存的知识、技能与判断力会发生什么，人们所知较少。这篇整合性叙述综述通过认知资本这一构念来回应这一问题：认知资本是指个体或组织所积累的、可再生的且可耗竭的知识、认知与元认知能力以及实践储备，它使个体或组织能够学习、解读信息、行使判断、解决问题并适应环境。我们将个体与组织的认知资本与人机系统的能力区分开来，从而能够同时观察到联合绩效的提升与人类能力的损失。基于实验、实地与概念研究，我们提出人工智能交互影响认知资本的四种机制：实践的替代、支架与反馈、元认知校准以及组织聚合。七条原则总结了当前证据，包括受辅助的绩效不同于留存的能力、同一技术可依据设计与使用方式支持或取代学习，以及个体收益可与集体多样性降低并存。针对每种机制，我们推导出可检验的命题，并讨论组织的五个设计杠杆，将其作为有待验证的提案而非既定实践。我们得出结论：认知资本为治理人工智能采纳提供了一个多层次框架，并勾勒出以纵向、多层次测量为中心的研究议程。

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