生成式 AI 与知识经济中的组织结构
理论经济学
2026-03-25 v2
摘要
生成式 AI（GenAI）正迅速变革知识型工作，然而其对组织层级结构的影响仍知之甚少。与早期的自动化技术不同，GenAI 既能自主执行任务，又能协助人类工作者，而其固有的易错性（即产生看似可信但实际错误输出的倾向）需要人类持续监督。我们构建了一个理论模型，以研究 GenAI 如何重塑基于知识的层级结构中的劳动力构成与组织结构。我们的分析强调了两个部署维度，即模式（自动化 vs. 增强）与位置（工作者层 vs. 专家层），这生成了一个传统技术采纳理论无法预测其组织影响的 2×2 设计空间。我们得到三个主要发现。第一，GenAI 对入门级技能要求的影响关键取决于模式。工作者层自动化促使企业雇佣更少但技能更高的工作者，以验证 AI 输出并限制向专家的高成本升级。相比之下，工作者层增强扩展了工作者的有效能力，使企业能够在维持绩效的同时放宽入门级知识要求。因此，近期研究中记录的初级岗位就业下降反映了偏向自动化而非增强的部署选择，并非 GenAI 本身的必然结果。第二，专家层部署统一降低了入门级技能要求，无论 GenAI 是自动化还是增强。通过扩展专家支持下游工作者的能力，它使组织能够雇佣更广泛的非专业化工作者基础，从而拓宽了知识型工作的入门级渠道。第三，随着 GenAI 的改进，组织结构的演变是非单调的：在所有四种部署架构中，控制跨度最初收缩，最终扩展。
引用
@article{arxiv.2506.00532,
title = {Generative AI and Organizational Structure in the Knowledge Economy},
author = {Fasheng Xu and Jing Hou and Wei Chen and Karen Xie},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.00532},
year = {2026}
}