押注生成式 AI 最重的公司，現在正面對一個會悄悄侵蝕自身工作的回饋循環，研究人員稱之為「知識衰退」（knowledge decay）。
重點摘要
- 研究者警告，低質 AI 輸出在公司內部不斷堆積，侵蝕信任，削弱日常決策背後的資訊品質。
- 一項廣被引用的調查估算，這種「workslop」對一間一萬人公司，每年成本接近 900 萬美元。
- 其他研究顯示，大多數組織在大量投資 AI 後，仍看不到可量化的回報。
哈佛點名「知識衰退」
Harvard Business Review（哈佛商業評論） 本月發表兩篇文章，訊息相當尖銳。作者警告，本來用來加快工作的工具，如今正默默拖慢整個團隊甚至整個部門的表現。牛津大學的 Matthias Holweg 與巴布森學院的 Thomas Davenport 在 6 月撰文，把這種現象稱為「知識衰退」──精緻卻空洞的輸出，正慢慢侵蝕企業原本信賴的紀錄。
問題不再只是 AI 捏造事實這種老生常談。研究人員把這種更深層的損害追溯到「workslop」：BetterUp Labs 與 Stanford 社交媒體實驗室在 2025 年 9 月創造的用語，專指那些看起來像已完成、實際卻幾乎沒有價值的輸出。
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Workslop 侵蝕職場信任
一項涵蓋 1,150 名全職員工的調查發現，有 41% 的人僅在一個月內就收過這類內容，而每一次都要耗掉接近兩小時的時間來應付。分析師估算，對一間擁有一萬名員工的公司而言，這筆隱藏帳單一年約為 900 萬美元，還未計算對士氣與信任造成的傷害。在同一研究中，53% 的收件人表示這些輸出讓他們感到厭煩，42% 則認為寄送者比以前更不值得信任。
大約一半的受訪者，之後都覺得那位同事能力較差，而約三分之一表示會盡量避免再與其合作。招聘流程首當其衝：AI 生成的履歷淹沒招募人員，自動化職缺廣告誤導求職者，篩選工具則把優秀候選人拒之門外，雙方信任一同跌至新低。
AI 回報仍然難尋
信任問題之上，還疊加了一個令人失望的投資回報現實。MIT 媒體實驗室的另一份報告指出，即使投入數百億美元，仍有 95% 的組織在 AI 支出上看不到任何可量化的回報。
作者指出，真正的「善後」往往意味著必須在 AI 輸出上加裝人工審核關卡——而這正是這些工具當初宣稱要幫忙省掉的人工。這並不是對整個技術的一概否定。作者認為，若模型以企業自有資料訓練，仍然能物有所值；相反，面向大眾、被拿去處理錯誤類型工作的聊天機械人，只會源源不絕產出充滿錯誤的千篇一律文字。
這場清算出現在質疑聲一年之後。「Workslop」一詞在 2025 年 9 月首次浮上檯面，而較新的研究把問題從「AI 能否加快單一任務」轉向「AI 的普及，是否會讓公司在其後每一個決策上變得更敏銳，還是更遲鈍」。