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人工智能技术逐渐被组织广泛应用, 但员工人工智能技术采纳水平尚未达到预期,研究员工人工智能技术采纳的影响因素具有重要意义。本文从文献研究出发, 厘清了人工智能技术采纳内涵及其测量和研究方法， 梳理了技术采纳研究的理论基础， 并按行业整合了人工智能技术采纳的现有研究, 建立了组织及个体的人工智能技术采纳、持续采纳理论研究框架， 在此基础上, 整合技术- 组织- 环境框架、技术接受和使用统一理论及信息系统持续使用模型，探究了环境、技术及组织和个体因素对员工采纳人工智能技术的影响途径，构建了员工人工智能技术采纳多层动态影响模型，最后提出本领域未来的研究方向。本研究丰富了人工智能技术采纳的理论研究成果, 为本领域的理论研究提供基础铺垫，也为企业采纳人工智能技术和激发员工持续使用人工智能技术提供科学的方法和思路。
本文通过文献研究探讨了员工人工智能技术采纳的影响因素, 并获得如下结论:（ 1）理解人工智能技术采纳应先厘清人工智能和技术采纳的内涵, 人工智能的学习能力及能像人一样思考和行动将其与其他技术区别开, 技术采纳代表了行为主体对新技术的心理决策过程;（ 2）人工智能技术采纳的测量方法应基于不同技术采纳阶段决定, 可沿用已有的其他技术采纳意愿和采纳行为的测量量表;（ 3）现有研究人工智能技术采纳行为影响因素的理论基础包括TOE 框架（Oliveira et al., 2019）、TPB（Ajzen, 1991）、TAM（Davis, 1986）、UTAUA（Venkatesh et al., 2003）、ECT（Oliver, 1980）、ISCM（Bhattacherjee, 2001）和ISSM（DeLone & McLean, 2003）, 仍有许多技术采纳理论未发现应用于人工智能技术采纳研究且对组织情境讨论不足;（ 4）由于行业特点不同, 影响不同行业人工智能采纳的因素存在一定差异, 但影响人工智能技术采纳的因素在不同行业中仍存在较强一致性 ;（ 5）员工采纳人工智能技术的影响因素包括环境、技术及组织和个体因素, 员工的人工智能技术持续采纳意愿及行为受组织采纳和员工初次采纳的多
层动态影响。本研究结论揭示了员工人工智能技术采纳相关研究的发展动态, 为深入研究组织情境下的人工智能技术采纳意愿和行为奠定了基础, 也有助于政府、组织、技术供应商等充分了解影响员工采纳人工智能技术的因素, 为组织推进人工智能技术的有效实施提供了应对思路。
李燕萍 陶娜娜
（武汉大学经济与管理学院）
李燕萍,陶娜娜.(2022).员工人工智能技术采纳多层动态影响模型: 一个文献综述.中国人力资源开发,39(1),35-56.
1、2022年第1期 | “人工智能驱动的组织与人力资源管理变革研究” 专刊
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