大举押注生成式 AI 的公司，如今正面临一个悄然恶化自身工作的反馈回路——研究人员将这一问题称为“知识衰变”。
要点概览
- 研究人员警告，低质量的 AI 输出在公司内部不断堆积，侵蚀信任，削弱日常决策背后的信息基础。
- 一项被广泛引用的调查估算，对于一家拥有 1 万名员工的公司，这种“工作残渣”的成本接近每年 900 万美元。
- 其他研究显示，大多数组织在巨额 AI 投入上仍看不到可衡量的回报。
哈佛发出“知识衰变”警报
哈佛商业评论（Harvard Business Review） 本月发表了两篇文章，传递了一个严厉的信息。作者警告，那些本应加速工作的工具，正悄悄拖慢整个团队乃至整个部门的运转。今年 6 月，牛津大学（Oxford） 的 Matthias Holweg 和 巴布森学院（Babson） 的 Thomas Davenport 将这一缓慢的侵蚀过程称为“知识衰变”：光鲜却空洞的输出正在腐蚀公司所依赖的记录体系。
问题并不只是人们熟悉的“AI 凭空捏造事实”。研究人员将这种更深层的损害追溯到“工作残渣”（workslop）。这一术语由 BetterUp Labs 和 斯坦福大学（Stanford） 社交媒体实验室于 2025 年 9 月提出，用来描述那些看上去像是完成品、但几乎毫无增益的输出。
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“工作残渣”侵蚀职场信任
一项对 1,150 名全职员工的调查发现，41% 的人仅在一个月内就收到过这种材料，每一次都要耗掉某个人将近两小时的时间。分析人士估算，在一家拥有 1 万名员工的公司，这些隐藏成本每年接近 900 万美元，还不包括对士气和信任造成的伤害。在同一项研究中，53% 的接收者表示这些输出让他们感到恼火，而 42% 的人则认为发送者比之前更不可信。
大约一半的受访者离开时会认为那位同事能力变差了，约三分之一的人表示他们会尽量避免再次与其合作。招聘领域则首当其冲。AI 撰写的简历淹没了招聘人员，自动生成的招聘广告误导候选人，筛选工具把优秀候选人挡在门外，而双方的信任则跌至历史新低。
AI 回报依旧难见
信任危机之上，是极其单薄的投资回报。麻省理工学院（MIT） 媒体实验室的一份独立报告显示，即便投入了数百亿美元，95% 的组织仍未在其 AI 支出上看到任何可衡量的回报。
作者指出，要清理这团乱局，就意味着必须在 AI 输出上再加装人工校验——而这恰恰是这些工具当初承诺要消除的劳动。这样的警告并非对这项技术的一刀切否定。作者认为，在公司自有数据上训练的模型仍然能够物有所值，而将公共聊天机器人用在不合适的工作场景时，则只会产出充满错误的模板化文字。
这场清算出现在质疑情绪不断升温的一年之后。“工作残渣”概念首次出现于 2025 年 9 月，而后续的研究则将问题从“AI 是否能加速某一单一任务”，转向“AI 的普及究竟是让公司在之后的每个决策中更敏锐，还是更迟钝”。