1. 问题的提出
随着人工智能在各领域应用日益广泛，以ChatGPT、Kimi、文小言、豆包、Sora、DeepSeek等为代表的人工智能大模型凭借其在优化决策和提升效率等方面的潜在优势成为当代青年人学习工作的重要“伙伴”[1]。其应用不仅体现了技术革新对生产力提升的直接贡献，如降本增效、创造差异化价值、升级客户体验以及优化组织绩效等多维度效应[2]，还预示人机融合工作环境兴起，越来越多员工和企业将AI融入日常工作。从技术社会学视角看，AI技术的组织嵌入是复杂社会建构过程，已有研究多聚焦技术本身及对员工工作的影响[3]，忽视技术嵌入的动态社会过程。当代青年白领作为数字原住民和技术采纳关键行动者，既受益于技术红利，也承担技术风险，其对AI的使用揭示了技术在社会结构中的扩散与整合。因此，本文将青年白领作为关键行动者，赋予AI主体地位，构建多主体协同演化分析框架，揭示技术扩散中人、技术与社会之间的权力博弈与利益协商机制，为优化人机协作办公提供理论依据。
在此背景下，本研究基于行动者网络理论(Actor-Network Theory, ANT)的分析框架，将人类、技术物和制度文化视为有能动性的行动者，从问题呈现、利益赋予、征兆和动员阶段解构AI融入青年白领工作场域的动态转译过程，揭示异质行动者网络的建构及稳定性条件。本文关注青年白领与AI的相互影响关系，以及行动者网络的演化、发展和维护[4] [5]。在此基础上，运用“结构–情境–主体”框架剖析AI嵌入工作场域的障碍并提出优化建议，为AI在青年白领工作场域赋能提供参考，推动技术与社会良性互动和持续发展。
2. 文献综述
生成式人工智能技术的快速发展使得AI技术渗透到各类工作场景。麦肯锡全球研究所的报告预测指出，到2030年全球可能有0.75亿到3.75亿工人面临换工作的风险或被迫提升职业技能，其中青年白领(25~40岁的知识工作者)成为技术变革的关键群体1。这一背景下，是否具备使用和掌控AI技术的能力，可能成为青年白领群体内部新的分化机制。因此，理解AI如何嵌入青年白领的工作实践，不能仅从技术本身出发，而应关注技术在组织中的建构性作用及其与人、制度等要素的互动关系。
2.1. 技术社会学的转向与行动者网络的兴起
技术社会学作为社会学与科学技术研究的交叉领域，主要关注技术如何在社会中被生产、嵌入与接受，强调技术是具有社会属性、权力关系与文化意涵的建构物。在人工智能等智能技术飞速发展的背景下，社会生活中的新兴技术现象呈现出高度的不确定性与复杂性，为拓展技术社会学的研究边界提供了新的理论契机与经验材料。
早期研究常陷入技术决定论的框架，认为AI技术的发展将必然导致工作形态的变革。以Brynjolfsson和McAfee为代表的学者构建了“技术–经济”决定论的范式，认为社会主体在此过程中仅能被动适应技术逻辑的这种变化[6]。这种单向度的技术观遭到社会建构论者的理论反驳，他们强调技术的组织嵌入是一个技术发展与社会实践的双向建构过程，还受到组织文化、管理决策和员工态度的影响[7]。行动者网络打破了技术决定与社会建构的二元对立，通过引入异质行动者网络的概念，认为人类与非人类行动者在行动能力上没有本质区别[8]，这些行动者在实践中相互转译、相互构建，共同推动社会的发展变迁。20世纪90年代起，ANT开始应用于技术领域，用以分析技术发展下技术与社会的复杂联结和利益转译的动态过程[9]，当前，ANT被广泛应用于社会学、传播学、教育学等多个学科领域，成为探讨科学技术与社会互动演进的重要理论分析方法。
2.2. 技术嵌入对组织场域的影响研究
AI被视为具有通用性与适应性的技术工具，被广泛嵌入到医疗、出版、新闻、制造、金融等多个行业，对工作场所的结构与实践产生深远影响。企业采纳AI技术以革新员工招聘、绩效评定、客户需求剖析、数据梳理解析及生产流程的优化等[10]，接管白领工作中如信息检索、文本生成等常规认知任务。平台经济场域中，AI算法通过实时数据采集与行为预测，将外卖骑手的空间移动转化为可计算的劳动绩效指标，催生出数字泰勒主义的极致控制形态[11]。出版领域全流程、全产业链的AI应用推动了出版产业的数智化建设与发展，极大地改变了出版产业格局[12]。然而，既有研究存在显著的劳动者类型偏倚，主要聚焦于对劳动工人和零工的劳动异化讨论，导致对青年白领群体的认知劳动异化研究严重不足。
青年白领普遍具备高等教育背景和数字素养，具备较强的技术适应能力，能快速掌握AI工具[13]。心理学与组织行为学关注个体对AI的接受机制，基于技术接受模型的实证研究表明，青年群体对AI技术的认知呈现工具理性与情感体验的双重向度：一方面，青年群体普遍感知到AI技术的实用性和娱乐性，将AI视为职业竞争的有力辅助工具[14]；另一方面，生成式AI的交互趣味性触发用户的情感依附，形成人机协作的游戏化工作情境[15]。压力认知评估理论认为，青年群体正面临着技术双刃剑的认知困境，在享受效率红利的同时，也需承受算法可见性带来的新型职业替代风险[16]。从互补和角色理论等视角出发，AI的应用所触发的就业替代效应及工作要求的提升，持续性的能力焦虑显著提升从业者的心理负荷，使得青年群体在面对AI技术时表现出多种类型的焦虑情绪[17]，催生出了技术性的职业倦怠[18]。
2.3. 行动者网络理论在数智时代的应用研究
在组织层面的应用上，ANT提供了一种分析复杂系统中行动者网络构建逻辑的有效方法。在AI技术参与的设计、教育和社会服务等场域中，技术不再是工具性外部要素，而是与人类行动者共同组成组织网络的关键节点。在经验层面，当前ANT的经验研究沿着“技术–组织–治理”三条进路展开，并呈现出鲜明的数智化特征。
基于ANT视角，学者们探讨了算法在新闻生产、社交媒体平台、医疗等领域如何与其他行动者共同塑造网络社区的文化和互动模式。当前，ANT研究聚焦于对AI技术实践应用的探讨，如探讨网络自习室中青年群体的权力关系网络[19]，教师在与技术交互的过程中的感知和应对策略[20]。在新闻生产领域，算法推荐系统通过与记者群体、编辑部规范、用户点击数据等异质要素的持续互动，最终凝结为动态稳定的新闻生态系统[21]。ANT不仅能够解释组织中的行动者关系结构，更通过“转译–网络–稳定”三重机制展现了技术在组织演化过程中的参与性与建构性，为理解当代技术社会中的组织重构提供了重要理论资源。
综上所述，在探讨AI与工作场域的影响研究时，以往的研究多聚焦单一领域的技术案例，缺乏对青年白领工作场域的整体分析；其次，忽视了非人类行动者的角色，较少探讨AI系统自身如何塑造工作实践；再次，以往研究多注重从静态分析技术影响，忽略转译过程的阶段性，缺乏动态网络的视角。因此，本研究从行动者网络理论视角出发，打破人类与非人类主客体二元对立，关注AI技术如何通过转译动态嵌入职场；分析各行动者之间的互动关系，各方行动者如何通过协商、冲突与妥协形成稳定网络，以及它们如何共同塑造AI技术的应用和影响[22]。
3. 研究方法
本文聚焦青年白领在工作中使用AI的情况。根据中共中央、国务院印发的《中长期青年发展规划(2016~2025年)》对青年群体14~35岁的年龄界定，考虑到“白领”身份指具有稳定工作的脑力劳动者，在参考《青年研究》最新一篇由杨发祥等人发表的关于“青年白领”的文献基础上[23]，本文将访谈者年龄限定在21~35岁，学历限定为全日制专科及以上。
本研究采用目的性抽样与滚雪球抽样相结合的策略选取访谈对象，通过在职业、地域、年龄及AI使用时长等维度追求最大差异以获取丰富视角，并依据信息饱和原则，当后续访谈不再对核心研究主题产生新的见解时则停止招募，最终确定样本规模为13位青年白领。参与者招募通过研究者个人关系网络与小红书线上平台并行开展，在初步沟通确认其符合“工作中频繁使用AI”条件后，纳入为正式受访者。本文采用半结构访谈法，围绕AI使用动机、典型使用习惯、人机互动策略、关系认知及主观感受等维度展开深入调查，受访者基本信息如表1所示。
Table 1. Basic information of respondents
表1. 受访者基本信息
编号 |
性别 |
年龄 |
教育水平 |
地区 |
职业 |
AI使用时长 |
F1 |
女 |
26 |
本科 |
江西 |
电商运营 |
11个月 |
F2 |
男 |
27 |
本科 |
广东 |
广告设计 |
20个月 |
F3 |
女 |
28 |
硕士 |
辽宁 |
综合管理岗 |
22个月 |
F4 |
女 |
33 |
本科 |
吉林 |
产品经理 |
24个月 |
F5 |
女 |
24 |
本科 |
河北 |
小学教师 |
30个月 |
F6 |
男 |
25 |
本科 |
上海 |
银行IT |
21个月 |
F7 |
男 |
25 |
本科 |
四川 |
软件测试工程师 |
19个月 |
F8 |
女 |
28 |
硕士 |
广东 |
科普作者 |
32个月 |
F9 |
男 |
22 |
专科 |
重庆 |
市场营销 |
24个月 |
F10 |
男 |
24 |
专科 |
重庆 |
内容编辑 |
21个月 |
F11 |
女 |
27 |
本科 |
上海 |
财务 |
19个月 |
F12 |
女 |
28 |
本科 |
重庆 |
人力资源 |
23个月 |
F13 |
男 |
24 |
本科 |
江西 |
公务员 |
12个月 |
4. AI技术嵌入青年白领工作场域的转译过程
ANT坚持联结的社会学，认为社会是异质性事物联系构成的复杂网络，行动者网络是异质行动者实践中交织建网、发展网络以解决特定问题的过程。在“技术–社会”视角的社会建构逻辑下，AI融入青年白领工作领域的行动者，包括AI技术、青年白领等人类行动者，以及工作环境等非人类行动者[24]，这些异质性行动者交互构建复杂行动者网络。
拉图尔指出，网络是描述工具而非对象[25]。在行动者网络理论框架内，转译是网络成型及维系的过程。人工智能融入青年白领工作领域时，所有行动者扮演转义者角色，通过持续行动产生运转效果。转译过程涵盖问题呈现、利益赋予、招募与动员四个阶段，核心是阐释行动者间如何构建网络关系[23]。
4.1. 问题化：AI如何被建构为提升效能的“解决方案”
行动者网络理论强调，技术并非天生就是问题解决者，而是经多方行动者协商与利益绑定被建构为必要方案[26]。行动者需先识别模糊情境或需求，界定并说明问题，将复杂情境转化为可具体讨论和解决的问题。在AI融入青年白领工作场域时，问题化的核心是不同行动者共同定义问题并赋予AI合法性，这些问题可能有提高工作效率、应对技术带来的职业风险等。
罗萨“加速社会”理论指出，技术、社会变迁和生活节奏加速催生现代青年白领职业生存的时间异化与主体性危机[27]。对组织而言，AI技术介入可收集大量数据精准匹配资源，优化劳动者工作方式、技能及流程，提升组织效率与绩效[10]。组织引入钉钉、飞书等AI系统，将劳动者出勤时间、屏幕操作等转化为可量化数据，使劳动者处于数字监控下，管理者可通过平台加强远程监督控制[28]。
对于青年白领，技术革新周期缩短压缩知识储备时效性，他们需持续学新技术维持竞争力，追赶技术的压力引发时间异化[29]；组织结构变动和传统行业数字化转型消解职业安全感，跨行业竞争带来主体性危机；即时通讯工具模糊工作与生活界限，使时间碎片化，导致生存焦虑。“AI目前正处于写作行业的风口浪尖，好多人都开始用AI辅助写作……我们的工作本身就是数量和质量的竞争，出于职业需要，我也已经参加了三次AI写作培训，学习如何利用AI提高写作效率和质量。”(F10)在此背景下，青年白领面临技能提升压力，复合型能力成职业竞争力关键。为应对生存压力，他们主动将AI工具作为竞争力筹码，内化AI技术进行自我管理，抵御淘汰风险。
罗萨认为，现代社会存续依赖技术与社会加速进程，社会需不断加速以维持现状。AI作为加速时代技术驱动力，将自身技术缺陷、伦理困境和社会矛盾通过技术迭代转化为生存策略，在青年白领工作场域确立重要地位。它被塑造为组织和个人发展的必要技术支持，使技术采纳从可选项变为必选项，推动组织与个体自我规训，主动参与技术采纳。最终，在多方作用下，AI应用成为组织及个体职业生存发展的必然手段，其系统设计强化了这一逻辑，AI成为组织场域行动者的强制通行点。
4.2. 利益赋予：识别多元主体的利益诉求
在利益赋予阶段，关键行动者分配物质与符号资源，巩固AI网络稳定性，此过程涉及权力博弈与资源交换，人类与非人类行动者能动性相互交织。已有研究表明，工作场域中AI应用可激发挑战性评估，促进员工创新绩效提升。压力认知评估理论指出，个体对压力源的认知评估受压力源特性和自身资源量限制[30]。
对组织来说，在技术支持下，AI引入提高了青年白领工作效率。当前广泛使用的人工智能技术通过多模态场景融合，提升了青年白领任务执行效率。这种技术红利使企业将AI采纳纳入战略决策，形成技术制度化变革路径。组织期望引入AI强化管理者对工作流程的控制，改变青年白领工作方式和技能需求，提升工作效率以适应新工作模式。此外，还期望AI介入打破部门壁垒，促进跨职能团队形成，提升组织内信息流通效率，推动企业整体效能提升。
“我的工作内容琐碎且多，每天要同多方对接，我需要AI帮我梳理时间。我对常用的AI软件做了本地化部署，它会根据我的生活节奏以及习惯替我安排好每天的工作，就好像我的助理。”(F4)可见，青年白领作为协作办公的直接执行者，时间不够用、工作量过大、知识更新太快以及竞争力不足是其加速时代个人职业发展的核心困境。他们更加关注协同办公给自身带来的便利性，以及个人的未来发展空间，期望能够在AI技术的浪潮下提升自身的职场竞争力。
在行动者网络理论的框架下，AI系统本身被视为具有能动性的行动者，其核心诉求是能够被持续使用、迭代优化并且保持稳定性。这些诉求并非孤立存在，而是通过与其他行动者的互动来实现。AI系统的技术开发商的核心诉求是能够占据一定的市场份额，并建立强大的品牌影响力。对于客户等其他行动者而言，其核心诉求是获取更加优质、高效的服务。
4.3. 征召和动员：行动者网络的初步稳定
征召和动员阶段标志着行动者身份的固化与行动者网络关系的稳定。AI在此过程中从外部工具转型为内部行动者，重构既有劳动分工与权力结构，通过一系列的征兆与动员策略，吸引更多行动者参与并认可行动网络，人机协同的办公网络被初步构建。
首先，网络的最终稳定依赖关键行动者持续协作。AI技术发展是其进入青年白领工作场域的重要支持，它作为强大非人类行动者，以高效便捷招募其他行动者。企业投入资源、推广技术，政府和监管机构提供政策支持，推动AI在工作场域应用。在此过程中，企业提升效率竞争力获取经济利益，青年白领提升工作和职业竞争力，AI技术通过用户反馈优化性能、吸引更多用户，这种利益共享促进网络稳定。
其次，企业端生态建构策略强化依赖机制。AI产品经需求创造与供给锁定的螺旋演进，细分通用(ChatGPT)、垂直(DeepSeek)、场景(豆包)三大矩阵，满足不同领域和细分市场需求。用户使用2~3个AI产品后会产生工具组合依赖，适应不同工作需求。此外，AI契合青年偏好、操作简单，优化使用体验，推动青年白领持续接纳依赖，使技术依赖内化为工作习惯。
再次，在跨媒介技术的支持下，AI产品得以消解移动端和PC端之间的物理界限，实现跨媒介设备的沟通[31]，建构了无缝化人机交互场域；AI利用分布式架构实现多终端行为数据同步，形成持续性的数字孪生；此外，通过自适应算法建立个性化交互模型，对用户的工作状态及职责建立本地化部署，降低用户的使用成本。
AIGC产品的友好型设计暗含对用户的依赖培育机制，依托渐进式学习策略推动用户形成对技术的深度依赖。系统初期借助AI技术与场景化应用的融合及预设对话模板精准捕捉、高效响应用户需求，建立初步信任；随后通过持续反馈调整注意力机制形成信息反馈循环，最后凭借记忆强化功能塑造用户交互关系，加深用户技术依赖。此外，还通过模仿人类语气、识别用户情绪，构建拟主体性交互体验的方式，让用户视其为有情感共鸣和理解的伙伴。“我用豆包克隆了自己的声音，经常会以通话的形式和豆包分享我日常生活中的琐事，寻求情绪价值。”(F2)这种情感回馈机制加深用户情感依赖，强化用户与系统的粘性联系。
5. AI介入青年白领工作场域转译中的障碍
在AI技术嵌入青年白领工作场域的转译过程中，多方行动者基于各自的利益，相互协作使得行动网络初步构建，同时，形成的网络也要通过转译使这个网络维持下去。然而，行动网络的构建和运行是一个动态的过程，在这个过程中仍然面临着“结构–情境–主体”三方面的困境。
5.1. 结构冲突：技术颠覆与传统制度的冲突
AI技术融入青年白领工作场域的过程中也重构了劳动场域刚性权力结构，压制转译过程。从结构上来看，AI基于数据驱动的非线性决策、去中心化及实时动态的扁平化协作，与传统组织科层制分工、线性审批及权力固化结构存在冲突。这种差异容易使决策链协同节奏失衡，导致网络建构不稳定，难以建立可持续协作网络。其次，传统科层权威与算法权威并存，组织用算法系统连接基层与决策层，易造成决策链条紊乱，使中层管理者职责空心化，触发制度性抵抗。再次，这种冲突使行动者网络陷入双重异化困境，AI无法融入社会组织场域，组织可能因妥协调整陷入更复杂的碎片化网络，行动者网络难以通过异质行动者转译构建。
劳动过程的重构触发了更深层的权力结构矛盾。AI系统通过绩效评分、任务分配等算法机制将劳动过程简化为可量化的数据，员工被迫遵循算法规则却无法追溯其内在逻辑，陷入知其然不知其所以然的认知困境。然而在这个过程中，白领群体既需执行算法指令，又要承担最终责任，最终陷入责任主体模糊化的困境当中，这种不可解释性可能加剧行动者之间的猜疑，阻碍转译动员所需的透明协商。
在ANT框架下，组织场域中行动者网络稳定性受制度环境、组织文化范式与技术生态交互影响[25]。制度性支持可降低异质行动者网络协商转译的制度摩擦成本，提升AI采纳率。反之，若制度更新滞后于技术演化，如劳动权益、数据安全等制度框架难匹配AI迭代，权责界定模糊、缺乏伦理规范，易导致制度真空化，加剧结构性矛盾，使组织规避AI技术使用。制度真空化让组织应用AI面临合规风险，难平衡技术创新与风险规避，使AI应用停留在浅层自动化阶段。在AI介入青年白领工作场域时，制度支持与技术生态的适配性是行动者网络稳定的核心约束条件，失衡会使行动者网络从动态协商转向机械拼装，削弱转译稳定性。
5.2. 情境限制：监控泛化与情感疏离的双重异化
AI技术广泛应用重构职场工作情境，将传统物理办公空间拓展至数字化界面，催生新型工作异化现象。全景敞视监控使权力渗透，劳动者被数字凝视，形成自我规训。青年白领为规避算法惩罚，出现表演性劳动异化，刻意保持在线、制造数据痕迹虚增时长，按算法方案提绩效，致劳动真实价值与表象分离。这既破坏人类与非人类行动者对有效劳动的共识，使问题呈现阶段难达目标共识；又让员工与AI形成抵抗适应联盟，管理层强化技术控制，削弱协商网络稳定性。
“我们老板尤其喜爱AI，他始终在跟他的GPT交流，他会把我们所有的事情都告知AI，接着让AI来参与管理公司，也就是这人我该怎么管，随后他就依照AI给出的指令来管理……他好似成了一个AI的附庸，我们也感觉是在被一台机器管理，但你怎能这么来管我呢？”(F11) AI介入意在优化效能，但过度依赖AI致使管理者和员工对有效劳动定义的认知产生冲突，管理者因技术失真陷入信任困境，员工驯化算法并与算法规训展开博弈。此外，虚拟协作模式削减劳动者对工作意义的感知，视频会议减弱情感共鸣，智能日程管理工具分割时间、减少深度思考时长、抑制创新思维、消解职业认同感。信任缺失和职业认同感下降会降低组织和个人运用AI及合作的意愿，阻碍行动者网络构建。
成功转译需通过强制通行点(OPP)实现，它将异质行动者的多元利益和目标整合为统一行动纲领，是网络稳定性的核心枢纽[32]，若OPP功能可被替代或绕过，行动者网络易解体。例如，许多企业在工作平台引入DeepSeek，管理者将审批流程数字化、取消纸质审批，把AI平台建成OPP，使异质要素进入行动者网络。但部分员工因操作复杂等问题用微信等其他平台办公，这消解了OPP权威性。在此情况下，AI技术在网络中可被替代，会降低平台信息整合效率、导致决策黑箱化，显著增加网络脆弱性[25]。
5.3. 主体抵抗：行动者主体的利益失调
“其实使用AI让我对自己的价值感有点产生怀疑。因为前期没有使用AI做事时虽然过程可能会有一点难，但也都能完美解决。但如果我不使用AI我会害怕自己是否在时代落后了？一开始使用但现在不用是不是代表我的思想封建了，等到我年纪更大了，我可能会面对更多的新鲜事物，那我是不是都接受不了。”(F13)这种群体压力容易使白领陷入持续学习与技术过时的循环，为了不被市场淘汰，他们不得不持续学习AI技术以适应网络发展，一定程度上引发员工的抵抗心理。此外，过度依赖AI基础操作的数字劳工面临去技能化危机，产生适应性焦虑与竞争性压力，个体可能技术抵抗，影响行动者转译网络稳定性。
社会快速发展使个体疏离化，更关注自身利益，忽视协同网络中其他行动者利益，导致利益分配失衡，网络有瓦解风险。若核心行动者定义的问题未被接受，网络会因目标分歧瓦解。组织引入AI工具提升效率却忽视劳动者利益，形成偏向组织的利益分配格局，引发员工抵触，阻碍行动者网络构建与发展。从社会行动看，行动者主体利益和价值偏差导致转译路径分化，通过异质行动表现。组织将AI纳入工作，员工因职业替代焦虑产生技术抵抗心理，技术监管机构政策导向模糊。各方利益价值偏差时，技术嵌入的协同共生网络中行动者主体未朝同一目标发挥能动性，增加转译难度。
总之，AI技术与传统组织惯习的冲突，容易导致行动者协商节奏失衡、主体模糊，阻碍行动者网络转译构建；数字化情境监控、虚拟协作模式及强制通行点权威消解，使异质行动者难达目标共识，降低合作情感韧性与网络稳定性；行动者利益失调、认知超载引发职业替代焦虑，导致技术抵抗，增加转译难度。这些因素相互作用，共同阻碍异质行动者转译实践与行动者网络构建。
6. 技术嵌入的协作共生网络优化
通过对AI技术嵌入青年白领工作场域的转译障碍的讨论可以发现，技术颠覆与传统制度的结构性冲突、监控泛化与情感疏离的双重异化带来的情境限制以及行动者利益失调带来的主体抵抗共同阻碍着AI技术嵌入的协作共生网络的转译构建。针对现有的问题，本部分试图从结构、情境和主体三个层面，对人机协作共生网络转译实践的优化策略展开尝试性探讨。
6.1. 结构适配：重塑技术与组织的协同机制
行动者网络理论致力于探索行动者的微观互动过程，在AI技术嵌入青年白领工作场域的转译过程中，各行动者之间通过各种手段进行转译行动，但仍然受到结构框架的约束，因此需要从结构方面进行调整，为行动者的转译活动提供便利。
第一，建立组织内部垂直大模型，明确技术应用边界。组织应整合各部门的数据资源，结合组织的具体业务需求和工作场景开发定制化的垂直大模型，专注于组织内部的专业知识和业务范围，通过持续学习相关专业知识，提高模型专业度。其次，组织应制定明确的AI技术运用准则，明确规定AI技术在工作场景中的使用范围与限制。通过限制全景监控技术的使用范围，避免其对劳动者隐私的侵犯，真正实现技术与组织场域的深度融合。
第二，推进体制机制改革，强化算法透明度。通过下移组织权力与资源，推动线性工作流程与AI技术融合，避免职责空心化与组织网络碎片化。摒弃单纯以数据指标为导向的绩效考核模式，引入多元化考核指标，综合考量工作质量、团队协作与创新能力等，引导劳动者注重劳动综合价值。在AI技术平台开发与应用中，要注重算法数据可视性，展现思考过程，让用户了解算法决策逻辑，减少算法黑箱引发的不信任与焦虑，提高转译透明度以动员更多行动者参与网络。
第三，建立技术评估机制，优化制度体系。组织需定期评估AI技术的应用效果，重点关注其对工作效率及劳动者身心健康等方面的影响。为青年白领提供用户反馈渠道，根据评估及反馈的结果，上级组织需从行动者主体的隐私权益保护、工作效率提升以及组织发展目标等多个维度，对技术应用的效果进行全面审查，及时调整技术应用策略确保符合伦理和法律要求，提高制度支持与技术生态的适配度，提高人机协作共生网络中行动者转译稳定性。
6.2. 情境创设：营造支持性的工作情境
AI技术嵌入青年白领工作场域的转译实践无法脱离具体的工作情境而进行，转译实践在一定程度上既是一种主体性实践，也是一种情境性实践[33]。因此，构建良好的人机协作工作情境能够有效推进多元行动者主体之间的转译过程。
组织应通过构建支持性的文化氛围，鼓励劳动者在工作中学习和使用AI技术为工作赋能。针对AI技术的应用，组织应积极开展技术应用培训，帮助青年白领掌握技术操作方法与应对策略，使劳动者能够更高效地与AI工具共同完成工作任务，缓解技术焦虑。“我刚入职的时候，入职培训的一部分就是学习AI的使用，教我们如何快速上手，利用AI辅助工作提效，并且目前看来效果是很显著的。”(F1)正如F1所在企业一样，一些新兴的互联网、电子商务相关企业，已经开始将AI纳入工作流程，助力企业提效，并带来了良好的效果。另一方面，组织应调整智能系统的运行逻辑，避免过度切割时间单元，减少算法导致的碎片化工作分配，从而为劳动者提供更多的深度思考和创造性劳动时间，加强行动者的劳动价值感。
领导行为在员工对AI技术认知评估中起重要引导作用[34]。深度访谈中，F6和F12均称领导积极采纳AI技术会提高员工接受度、降低焦虑；“年轻老师都比较愿意使用AI，但是如果上级主任反对我们用的话，其实我们也会选择不用或少用，来避免因为技术使用所带来的一些问题。”(F5)如F5所述，当领导抵制时，即便技术有效能优势，员工也会策略性规避，维系传统工作模式。因此，组织明确AI技术应用边界，增加行动者情感交流，鼓励劳动者面对技术压力时相互支持，营造支持性文化氛围，加强情感韧性，为技术嵌入的人机协作共生网络注入活力。
6.3. 主体赋能：强化行动者主体适应性
转译本质上是多元行动者基于共同的目标所采取的整合行动，在行动者网络的构建过程当中，应以需求为导向，强化行动者的主体性及适应性，实现技术发展与劳动者权益保护的平衡，优化行动者网络的构建，动员更多的行动者参与。
首先，个体及组织应积极学习AI技术的使用，提高自身的技术认知水平并掌握技术变革的职业技能，提升职业自主性，使其能够更好地应对AI技术带来的职业变革[35]。同时，青年白领群体应树立批判性思维，识别技术嵌入过程中可能存在的威胁与挑战，在实际工作中探索技术的创新应用方式，提升自身技术适应性和创新能力。
“我们公司经常出现员工利用AI随意生成内容并提交给管理层的情况，而且已经引发很多的争议。他们就是用AI在完成项目，但因为提示词写得不好，他也不知道自己要什么，不知道什么东西是好的，所以出来的结果质量非常差。”(F9)此类事件凸显了人工智能在项目设立阶段的局限性，作为人类主体，我们必须明确自身需求，合理利用人工智能作为辅助工具，而非完全依赖其独立完成任务。这表明，在掌握技术的同时，行动者应保持独立思考的能力，提升专业判断力以评估人工智能输出内容的可靠性，从而避免因盲目信任技术而导致的工作失误。
其次，转译的关键在于实现各主体利益的平衡，在AI技术嵌入青年白领工作场域的转译构建过程中，各行动者主体应主动加强沟通和交流，及时反馈自身问题与需求，通过在动态网络中不断调适自身以确保利益平衡。各行动者主体需共同面向同一目标，在动态网络中不断调适各方利益，确保利益平衡以实现AI技术在青年白领工作场域的赋能。
再次，行动者需强化自身主体性与自主性，根据自身偏好及需求选择合适的技术工具，增强其对技术的掌控感。在技术引入和优化的过程中，各方行动者应积极反馈自身需求与问题，参与技术方案的定制与评估，强化自身主体地位。通过强化自身主体性，动员更多的异质行动者从“被动参与”向“主动协商”转变，从而真正实现转译协同。
7. 总结与展望
随着新一轮科技创新和产业变革向纵深演进，人工智能与组织业务流程和内部运作全面相融的时代浪潮已势不可挡。在工作场所情境下，诸如智能识别、虚拟现实、智能机器人等能够辅助抑或替代人类工作的AI技术已得到广泛应用[36]。AI技术的融入不仅是工具的革新，更是对知识工作者劳动过程的重组，本文从行动者网络理论出发，将AI技术视为具有能动性的行动者，探讨AI技术融入青年白领工作场域的动态转译过程。在这个过程中，AI技术成为个人及组织发展不可或缺的竞争力筹码，重构了既有的劳动分工与权力结构。
在转译过程中，青年白领、组织及AI技术平台作为核心行动者，通过界定各自的利益边界并吸引其他行动者进入网络，各方行动者通过利益协调维持网络的稳定。然而，由于行动者网络本身的动态性以及行动者的异质性，转译过程中可能出现的“结构–情境–主体”障碍将不利于行动者网络的稳定。因此，本文试图从结构、情境和主体三个层面，对人机协作共生网络转译实践的优化策略展开尝试性探讨。
尽管本文探讨了AI技术嵌入青年白领工作场域的转译构建，从“结构–情境–主体”三方面探讨了转译过程中可能存在的阻碍因素并尝试提出优化策略，但本文仍然存在着很多的不足。首先，研究内容上主要通过行动者网络理论讨论了技术嵌入青年白领工作场域的转译构建过程，但缺乏对未参与群体的分析，且在理论对话的系统性建构上仍有待加强。其次，在研究方法上以深入访谈为主，且地域及职业多样性不足，后续研究需增加样本多样性及信息饱和度。再次，本文虽从“结构–情境–主体”三个层面分析了阻碍行动者网络构建的影响因素及优化建议，未来还需从更加多样化的视角加以分析，为AI技术在青年白领工作场域的介入及效能提升提供更好的理论和实践依据，更好地推动人机协同办公的共生发展。
NOTES
1Mc Kinsey Global Institute. Jobs Lost, Jobs Gained: Workforce Transitions in a Time of Automation [R].
https://www.mckinsey.com/featured-insights/future-of-work/jobs-lost-jobs-gained-what-the-future-of-work-will-mean-for-jobs-skills-and-wages#/, 2024: 1.