你的AI同事抢走了所有功劳

# 老板把功劳归给AI而非员工，导致晋升和加薪延迟 来源：https://www.businessinsider.com/bosses-credit-human-employees-ai-delaying-promotions-raises-2026-7 您的浏览器不支持视频元素。 Getty Images; Tyler Le/BI ## 你的AI同事正在抢走所有功劳 老板们将功劳归给机器人而非人类员工，导致员工晋升延迟、加薪幅度降低。 您的浏览器不支持视频元素。 Getty Images; Tyler Le/BI 今年早些时候，Aubrey完成了一个大型工作项目后，她的经理发来一封不同寻常的邮件：在她向高层领导的汇报中，能否突出强调 [Claude](https://www.businessinsider.com/anthropic-ai-software-claude-microsoft-powerpoint-excel-slack-2026-2) (AI聊天机器人) 是如何帮助她的？ Aubrey是纽约的一名医疗保健分析师，她花了无数个小时研究一种加速 [昂贵医疗制造流程](https://www.businessinsider.com/how-soaring-healthcare-costs-are-changing-where-millionaires-move-2025-12) 的新方法。虽然她只是小范围使用了Claude，但她的经理希望她描述成AI自己想出主意并独立执行的样子。 “我花了一年多时间收集问题、起草备选方案、研究任何变化的影响，而我的经理想把这一切都归功于AI。”Aubrey说（她要求隐去姓氏，担心遭到报复）。她选择了一条中间路线：在计划好的汇报中，她夸大了AI的作用，同时仍表明自己完成了大部分繁重工作。但就在她汇报到一半时，经理打断了她，并宣布这是她用AI在一分钟内建立起来的。几周后，Aubrey收到了一份不太积极的年度评估。虽然老板在评估中没有直接提及这件事，但后来她追问时，老板说这确实是一个因素。 Deepak是印度一家财富500强科技公司的IT开发人员，他最近也遇到了类似情况。一年多前，他开始定期将功劳归于他部署用于完成基础工作的 [自动化编码代理](https://www.businessinsider.com/ai-coding-agents-tools-software-engineering-jobs-future-2025-6)，以示透明。但很快，他说，公司高层管理层就开始假设他所有积极的贡献都来自AI，他怀疑这已经 [阻碍了预期的晋升](https://www.businessinsider.com/promotions-salaries-cut-career-advancement-stagnation-2024-7)。 Deepak和Aubrey并非个例。白领员工们陷入了两难境地。如果他们顺从老板的要求更多地使用AI，老板会不会认为工作是AI替他们完成的？他们是在为自己打造职业断头台吗？结果，许多员工开始隐藏自己使用AI的事实，并纠结于究竟该给AI多少功劳——如果要有的话。 在一个 [大规模AI驱动的裁员](https://www.businessinsider.com/the-ai-layoffs-story-just-got-more-complicated-2026-6) 时代，是否要归功于AI感觉就像生存还是毁灭一样至关重要。 --- 东北大学信息管理教授Christoph Riedl表示，人们不愿透露AI辅助完全是合理的。在最近的一项荟萃分析中，[Riedl和他的合著者](https://arxiv.org/abs/2501.13228) 考察了13项研究，覆盖各种工作职能和职位，评估管理者在得知员工披露使用AI后的对待方式。结论很明确：当 [员工透露AI](https://www.businessinsider.com/kpmg-trust-in-ai-study-2025-how-employees-use-ai-2025-4) 协助过自己时，管理者会持续低估员工对项目的贡献；[管理者认为](https://www.businessinsider.com/ai-training-workers-employees-upskilling-2026-7) 技术完成了大部分繁重工作。员工避免这种“AI惩罚”的少数方法之一是保持对核心工作的自主权，并精确概述自己如何为任务做出贡献。然而，这说起来容易做起来难，因为雇主正在采用追踪AI使用的方法，这些方法可能模糊人类对其创意产出保留影响力的程度。 大多数公司现在依赖 [追踪token](https://www.businessinsider.com/kpmg-laying-off-4-of-advisory-team-slowing-demand-2026-4) ——AI模型处理数据的基本单位。查看员工使用token的数量，可以让管理者了解员工查询聊天机器人的频率、交换的信息量以及每次互动的时长。然而，这并不能揭示AI在创意上对项目的贡献。因此，任何人都可以向 [公司配发的聊天机器人](https://www.businessinsider.com/managers-are-in-charge-of-making-you-use-ai-2026-5) 提出无数无关紧要的天气或个人生活问题，仍然显得是AI重度用户。公司很快意识到这可能适得其反，并会抑制 [无意义的token最大化](https://www.businessinsider.com/ai-model-routing-modelmaxxing-efficient-token-use-2026-7)。上个月，[亚马逊关闭](https://www.businessinsider.com/amazon-ai-leaderboard-tokenmaxxing-2026-5) 了一个追踪AI token使用的内部排行榜，因为它促使员工执行不解决任何问题的任务。 “请不要为了使用AI而使用AI。”亚马逊高级副总裁Dave Treadwell在全员大会上对员工说。 即使更复杂的方法也可能带来麻烦。像 [Claude Code](https://www.businessinsider.com/anthropic-improve-claude-code-snorkel-data-training-contractors-2026-6) 这样的AI编码助手甚至会在其编写的代码中自动添加合著签名，而没有明确指出哪些行是自动生成的，或者人类作者参与的程度。 “我们的分析表明，如果AI的使用被披露但没有具体细节，管理者的默认假设似乎是它被用来减少自主权。”Riedl告诉我。换句话说，老板们认为机器人一定是那个新功能、快速软件修复或长篇报告文本背后的驱动力。“因此，AI的使用细节似乎至关重要。” 一些努力正在尝试更好地理解人类与AI贡献之间的确切平衡。卡内基梅隆大学计算机科学教授Graham Neubig共同创立了OpenHands，这是一个开源AI编码平台，会在AI生成的代码行中添加类似脚注的归属信息。Neubig认为，将代码标记为AI生成对于调节信任度并增加审阅者的审查力度很重要。 IBM的一个团队创建了更详细的贡献追踪方式。[AI Attribution Toolkit](https://research.ibm.com/blog/AI-attribution-toolkit) 的灵感来自CRediT（贡献者角色分类法），这是科学家用来在已发表论文中概述每位作者具体贡献的标准化系统。在AI Attribution Toolkit表单中，人们可以填注多少工作是由AI自动生成的、聊天机器人是否从头生成内容、以及某些元素是否经过人工审核。然后，该工具会生成一个归属声明，人们可以将其添加到文档、代码等中。 该工具的设计者之一Jessica He表示，对于消费AI辅助内容的人和AI用户来说，高层级的AI使用致谢是不够的。她补充说，人们接触某人作品的方式可能因AI是用于生成新想法还是 [仅仅用于润色措辞](https://www.businessinsider.com/linkedin-ceo-uses-ai-for-writing-emails-2025-9) 而不同，“如果用户对AI的使用很有限，他们可能会觉得归属声明侵犯了自己的所有权。” --- 随着公司和研究人员试图更好地为机器辅助的工作分配功劳或责任，人们正在应对老板和同事正在做出的非常人性化的假设。[多项研究](https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0749597825000172) 表明，即使是善意的AI披露，也可能侵蚀同事之间的信任，并导致他们认为使用AI的人懒惰。 亚利桑那大学管理与社会学教授Oliver Schilke的研究发现，仅仅披露行为就会让人降低对你的信任程度。他同意，公司为了效率提升而采用AI的冲动与采用AI带来的社会成本之间的紧张关系，是新时代工作的核心矛盾之一。到目前为止，Schilke说负担落在个体用户身上，他们必须决定在多大程度上使用AI以及多大程度上披露这种使用，“造成了这样一种矛盾动态：那些做道德上正确的事情的人必须为透明承担惩罚。”他补充说，更好的替代方案是集体AI治理规范，包括像Attribution Toolkit这样的工具。 Adidas的工程高管Thomas Prommer在他的团队中也看到了类似模式。虽然强制性的AI归属听起来公平，但它悄悄扼杀了工程师的主动性。他们不再使用AI工具，“因为他们不希望自己最好的贡献被注释为‘与Claude合著’，”他说。 “它发出的信号是：AI帮助削弱了你的工作。所以人们隐藏它或避免它。”Prommer说。有效的方法是将功劳归于结果而非工具。无论工作有多少是由AI完成的，最终，责任人对结果负责，成败都在于他。 包括Aubrey在内的许多人开始怀疑AI是否只是另一个像 [Excel](https://www.businessinsider.com/pwc-engineers-launch-ai-agent-enterprise-grade-spreadsheets-big-four-2026-2) 一样的程序，或者他们是否需要归功于它。Schilke不同意这种心态。虽然像Excel这样的传统工具旨在有限、可预测的范围内执行人类指令，但AI可以生成散文、代码和想法，而且通常只需很少的人类输入。Schilke补充说，除了仅仅辅助执行，“它还可以对工作产品的形式和内容做出实质性贡献，这改变了披露其使用的含义。” “问题变成了可见的智力贡献是否仍然可以归功于人类作者，还是自主权在很大程度上被外包给了机器。”Schilke告诉我。 对于许多工人来说，更大的担忧是为AI的错误承担责任。今年早些时候，亚马逊被发现 [将AI编码代理的错误归咎于人类](https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/882005/amazon-blames-human-employees-for-an-ai-coding-agents-mistake) 并因此解雇了他们。 “表扬给了AI，但审查其内容是我们的责任，如果有错误通过，这也被记为我们的责任。”Deepak补充道。 学习平台Docebo的首席执行官Alessio Artuffo表示，简单的归属框架是错误的。问题不再是如何精确地产生工作成果，而是负责该工作的人能否为其辩护、改进它，并在失败时承担责任。 最终，研究人员和组织专家一致认为，如果公司希望员工以创造性和高效的方式使用AI，就需要建立这样的环境：AI能力是需要发展的有价值技能，而不是让员工被忽视或指责的风险。 “深层的成本是心理上的。”Artuffo补充道。“如果员工产出更多但感到对工作的所有权减少，那不是胜利；那是伪装成效率的能力退化。” Business Insider的Discourse系列故事提供对当前最紧迫问题的观点，基于分析、报道和专业知识。 - [AI](https://www.businessinsider.com/category/ai) - [工作](https://www.businessinsider.com/category/jobs) - [Discourse](https://www.businessinsider.com/category/discourse) - [更多](https://www.businessinsider.com/category/?) ## 最受欢迎 ### Business Insider讲述您想了解的关于商业、科技和金融领域的故事 ### Business Insider讲述您想了解的关于商业、科技和金融领域的故事 ### Business Insider讲述您想了解的关于商业、科技和金融领域的故事 ### Business Insider讲述您想了解的关于商业、科技和金融领域的故事 ### Business Insider讲述您想了解的关于商业、科技和金融领域的故事 ### Business Insider讲述您想了解的关于商业、科技和金融领域的故事 Shubham Agarwal是来自印度艾哈迈达巴德的自由科技记者，其作品曾发表于Wired、The Verge、Fast Company等媒体。