14. AI 讓團隊更聰明，還是更一致？多樣性崩塌與新的集體盲目
年度策略會議前，總經理請五位事業部主管各自準備「明年的成長提案」。
會議當天，五份簡報依序上場。架構幾乎一樣：三個趨勢、三個機會、三個行動。用詞也很接近，「深化既有客戶」、「發展訂閱制服務」、「以 AI 提升營運效率」在每一份裡都出現了。每一份都寫得很完整，邏輯也很清楚。
沒有人提出反對，討論很順利，會議提早半小時結束。
散會後，總經理在辦公室裡坐了一下。他說不出哪裡不對，只是覺得：「大家怎麼想得這麼一致？」
（以上為示意情境。）
過去，我們擔心團隊「沒有人敢說」。今天可能要擔心的，是另一種情況：大家本來就想得一樣。這篇文章要談的，就是 AI 如何在提升每個人表現的同時，悄悄降低了團隊的多樣性。
實驗看到的「多樣性崩塌」
MIT 的 Harang Ju 與 Sinan Aral 做了一項大型隨機實驗，2026 年 2 月公開了第三版的工作論文〈Collaborating with AI Agents〉。實驗共有 2,234 人參與，參與者被隨機分派到「人與人」或「人與 AI」的團隊，在限時內合作製作廣告。他們總共做出 11,024 則廣告，並在社群平台 X 上實際投放，累積約 490 萬次曝光。
這項實驗的主要發現，我在第 6 篇〈當問卷說一切都好〉中介紹過：與 AI 合作的人，每人產出多了約 50%，但人際互動的訊息變少了。這篇要談的是另一個較少被注意的發現：
與 AI 合作產出的廣告，彼此之間更相似。 作者稱這個現象為「多樣性崩塌」。而且參與者把越多工作委派給 AI，多樣性崩塌就越明顯；同時，平均品質也較高。
換句話說，平均分數變好了，但大家也變得更像了。
這個發現並不孤立。倫敦大學學院的 Anil Doshi 與艾克塞特大學的 Oliver Hauser，2024 年在《Science Advances》發表了一項實驗：請參與者寫短篇故事，其中一部分人可以參考生成式 AI 提供的點子。結果是，有 AI 協助的故事被評為更有創意、寫得更好，尤其是對原本較不擅長創作的人幫助最大；但這些故事彼此之間也更相似。作者的結論是：生成式 AI 提升了個人的創意，却降低了集體內容的多樣性。
兩項研究指向同一個方向：個人更好，集體更像。
需要說明的是，這兩項實驗都是短時間、單一類型的創作任務，參與者也不是真實的企業團隊。Ju 與 Aral 的多樣性結果，是實驗中觀察到的關聯，而不是被實驗操弄的因果。而 Ju 與 Aral 的論文仍是工作論文。所以，我們不能說「研究證明 AI 會讓企業策略趨同」。但對一個每個人都在用同一個 AI 準備提案的經營團隊來說，這是一個值得認真看待的訊號。
從艾比林矛盾到 AI 群體思維
組織行為研究中，有兩個關於「集體盲目」的經典概念。
艾比林矛盾。 1974 年，管理學者 Jerry Harvey 講了一個家庭故事：一個炎熱的下午，一家人開了幾個小時的車去艾比林吃飯，回家後才發現，沒有一個人真的想去。每個人都以為別人想去，所以沒有說出自己的真實想法。Harvey 指出，組織常常不是管不好衝突，而是管不好「同意」。我在官網的舊文〈當優秀的人集體變盲目〉中，曾用這個概念討論中聯毒油案。
群體思維。 1972 年，心理學家 Irving Janis 分析美國豬灣事件等政策失誤，提出「群體思維」：凝聚力很強的團體，為了維持一致，成員會自我審查、不提出異議，最後產生「大家都同意」的錯覺。
這兩個概念有一個共同的前提：不同的意見是存在的，只是沒有被說出來。 所以，過去的解法都是在「讓人敢說」：建立心理安全感、指定反對者、主管最後發言。
AI 帶來的是一種不同的情況。開場的五位主管並沒有壓抑自己的意見，他們是真的得出了很類似的結論。因為他們的思考，在進會議室之前，就已經經過了同一個模型的整理。過去是「有不同意見但不說」，現在是「不同意見根本沒有被產生」。
從團體動力的角度，我想提出一個解讀。這是我的觀點，而不是上述實驗的結論。
面對不確定的問題，例如「明年市場會怎麼變」，人會感到焦慮。而團體中的分歧，會讓這份焦慮更加明顯：如果大家的看法都不同，就代表沒有人真的知道答案。AI 的回答結構清楚、語氣自信，提供了一種「有人知道」的安全感。從這個角度看，它有點像精神分析學家 Bion 所說的「依賴」基本假設：團體期待一個全知的領導者給出答案，而不必自己面對不確定。
這時候，一致不只是一個結果，也是一種情緒上的保護。團體不必面對分歧帶來的不安，也不必面對「我們其實不確定」這件事。
為什麼這比過去更難察覺
傳統的群體思維通常有一些跡象：有人欲言又止、會後的私下抱怨、會議中緊繃的沉默。一位敏感的主管可以從這些訊號中察覺問題。
但 AI 帶來的一致，幾乎沒有這些訊號。沒有人在壓抑意見，氣氛很好，會議很有效率，團隊氣氛問卷的分數可能還會上升。就像第 6 篇說的，問卷很難看到這種變化。
問題通常只會在兩種情況下浮現：市場結果不如預期，或是一個沒有人想到的危機發生。而到那時，團隊才會發現，大家的盲點都在同一個地方。
還有一個更大的問題值得想一想：如果同一個產業裡的競爭者，都用類似的 AI 工具做策略分析，整個產業的策略會不會也越來越像？這是我的推論，目前還沒有研究證實。但對于以「差異化」為核心的策略思維來說，這是一個不能忽略的風險。
怎麼做：多樣性保護條款
解法不是少用 AI。AI 確實讓每個人的產出更好，放棄它不切實際。解法是在使用 AI 的流程中，刻意保護「不同」被產生的空間。以下三個做法，可以寫進團隊章程。
（一）先獨立思考，再用 AI。 在重要的討論或提案之前，每個人先在不用 AI 的情況下，寫下自己的三個關鍵判斷：我覺得最重要的是什麼？我最不確定的是什麼？我看到但別人可能沒看到的是什麼？之後再用 AI 來整理、補充與檢驗。
這個順序很重要。先用 AI，人的思考就會被 AI 的框架「錨定」；先獨立思考，個人的差異才有機會被保留下來。在開場的情境中，如果每位主管在簡報前先分享自己手寫的三個判斷，會議很可能會很不一樣。
（二）重要討論指定挑戰者。 在重要的決策會議中，輪流指定一位成員擔任挑戰者，他的任務就是找出「大家都同意」的地方，並問：「如果我們錯了，最可能錯在哪裡？」
AI 可以幫忙產生反方論點，但挑戰者應該是人。因為挑戰者的價值，不只是提出反方論點，而是讓團體練習「面對分歧」。而且角色要輪流，避免「挑戰」變成某一個人的標籤。
（三）比對不同來源與不同工具的觀點。 如果每個人都用同一個 AI、同樣的問法，得到類似的答案就不意外。可以刻意引入不同的來源：第一線員工的觀察、客戶的原始聲音、產業外的案例、不同的 AI 工具或不同的提問角度。重點是讓進入會議室的資訊，本來就是多樣的。
定期檢查： 在團隊的反思會中，定期問一個問題：「我們最近的產出，是不是越來越像？」這個問題本身就是一種提醒。對主管來說，當你發現會議「太順利」時，可以把它當成一個訊號，而不只是一件好事。
結語
AI 讓團隊更聰明，還是更一致？目前的研究顯示，答案可能是兩者都是：每個人更聰明，整個團隊更一致。
但團隊的價值，從來就不在於「每個人都很聰明」，而在於「每個人都不一樣」。如果五個人的想法都來自同一個 AI，那麼這個團隊就只是五個人加上同一個 AI，而不是一個真正的團隊。
保護差異，是 AI 時代領導者的新任務。
留給你的問題： 你們上一次在會議上真正的意見分歧，是什麼時候？
延伸閱讀
- 〈當優秀的人集體變盲目〉
- 〈拆掉組織圖之後，邊界去了哪裡？代理式團隊看不見的四條界線〉
- 〈當問卷說一切都好：AI 正在悄悄改變你的團隊〉
參考文獻
- Ju, H., & Aral, S. (2026). Collaborating with AI Agents: A Field Experiment on Teamwork, Productivity, and Performance (arXiv:2503.18238v3).（工作論文）
- Doshi, A. R., & Hauser, O. P. (2024). Generative AI enhances individual creativity but reduces the collective diversity of novel content. Science Advances, 10(28), eadn5290.
- Harvey, J. B. (1974). The Abilene paradox: The management of agreement. Organizational Dynamics, 3(1), 63–80.
- Janis, I. L. (1972). Victims of Groupthink. Boston: Houghton Mifflin.
- Bion, W. R. (1961). Experiences in Groups. London: Tavistock.
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作者
Edward Cheng 鄭博文
慧培國際管理顧問公司台灣區人才發展總監 / 企業教練/策略引導師
台灣人，具多個行業的豐富人力資源管理經驗， 清大教育與心理諮商學系碩士，現職清大教育與心理諮商學系團體動力講師與慧培國際台灣區人才發展總監。
Edward 過去有將近18年的HR主管經驗，有2/3的時間是跟企業的CEO一起工作，能夠從企業經營的高度來規劃組織的人才發展。協助主管不只是知道還要能夠做到，從系統性的角度完整的規劃與提升主管的關鍵能力以帶來組織的成效。
Edward 擅長於 願景策略會議引導(Vision and Strategies Workshop) 、商業模式引導 (Business Model Workshop)、團隊教練 (Group Coaching)、高管教練(Coaching) 以及教練領導力（Coaching Leadership)。
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