arXiv cs.CY· Giuseppe Soda, Alessandro Iorio, Leonardo Rizzo·· 11 小时前AI 评分48
生成式 AI 如何影响知识工作者的协作与社会网络：基于 Microsoft Copilot 的研究
The Effects of Generative AI on Collaboration and Social Networks Among Knowledge Workers
AI 导读
一项基于 12,000 余名知识工作者 13 个月行为数据的研究发现，Microsoft Copilot 的使用增加了跨沟通渠道的协作时间，使用者与更多同事互动、网络聚类度下降，协作结构趋于拓宽。同时，协作更多集中在有较强合作历史的既有关系上，加深了对已信任同事的依赖。研究采用交错双重差分与固定效应工具变量两种准实验设计，认为生成式 AI 改变工作方式但未必取代人际互动。
正文 · AI 翻译
摘要：生成式人工智能的快速扩散引发了人们的担忧：知识工作可能变得不再那么依赖人与人之间的互动。然而，由于 AI 生成的输出需要被解读、验证并获得社会认可，生成式 AI 反而可能增加工作者之间的协作。我们利用被动收集的行为数据检验了这些相互竞争的预测，这些数据来自 12,000 多名知识工作者，他们在 13 个月内被观察，期间一款 AI 驱动的助手（Microsoft Copilot）在组织内分阶段推广。我们采用两种互补的准实验设计——交错双重差分模型和固定效应工具变量方法——估计生成式 AI 对工作者协作行为和社交网络结构的影响。我们估计，生成式 AI 增加了跨沟通渠道的协作时间，并重塑了个体网络。使用生成式 AI 的人与更多同事互动，其网络聚类程度降低，表明协作结构在拓宽。与此同时，他们也将更多协作集中在既往关系更强的联系上，加深了对已信任同事的依赖。综合来看，这些发现表明，尽管生成式 AI 改变了人们的工作方式，但它可能不会取代人与人之间的互动。
| 学科： | 物理与社会（physics.soc-ph）；计算机与社会（cs.CY） |
| 引用为： | arXiv:2610.32461 [physics.soc-ph] |
| （或 arXiv:2610.32461v1 [physics.soc-ph] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.32461 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：Leonardo Rizzo [查看电子邮件]
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2026年10月23日星期五 10:27:08 UTC（542 KB）
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