我們把什麼焦慮交給了 AI？

本文的心理動力解讀為作者觀點，引用的研究與評論作為理論的起點，而非實證結論。

經營會議已經討論了兩個小時。要不要關掉南部的那個據點？業務長說不行，那是公司起家的地方；財務長說不關不行，連續三年虧損；人資長提醒，那裡有五十位資深員工。氣氛越來越僵。

這時候，總經理說：「不如這樣，我們把所有資料丟給 AI，讓它分析看看。」會議室裡明顯鬆了一口氣。大家都同意，會議提前結束。

這個「鬆了一口氣」值得停下來想一想。讓 AI 分析資料並沒有錯，但大家鬆的那口氣，可能不是因為「等一下會有更好的資料」，而是因為「這個困難的決定，暫時不用由我們來做了」。

四種對 AI 的幻想

塔維斯托克研究所的 Mannie Sher（2026）在一篇反思文章中，以歐盟「地平線歐洲」計畫中的一個 AI 勞動市場政策觀測站專案為例，提出了一個觀察：人們對 AI 有各種不同的幻想，而這些幻想本身，就是理解組織如何使用 AI 的線索。他也指出，AI 工具同時扮演著「涵容不確定性」的角色。這篇文章屬應用評論，而非正式的研究。以下是他提到的四種幻想，以及作者對它們在企業中樣貌的延伸。

AI 被想像成沒有立場、不會偏袒任何一方的裁判。開場的經營會議就是這樣：當人與人之間的衝突太難處理，就交給一個「客觀」的第三方。但 AI 的分析取決於給什麼資料、問什麼問題，而這些本身就是立場。

AI 被想像成比人更聰明、更可靠的決策者。這個幻想讓人可以不必為決定負責：如果結果不好，那是「系統建議的」。

對員工來說，AI 常常被想像成管理層的眼睛：記錄一切、評分一切。這個幻想未必全是幻想，但它會影響員工如何使用 AI，例如只在公司工具上做「安全」的事，而把真正的工作移到自己的工具上。

導入 AI 本身，就是在對外、對內宣告「我們是一家進步的公司」。這個幻想讓 AI 的價值不在於它做了什麼，而在於「有它」。很多試點專案之所以做不完，可能正是因為它們的主要功能是象徵性的。

這些幻想也反映在調查數字中。BCG 與 MIT《史隆管理評論》2025 年的研究發現，76% 的高階主管認為代理式 AI 更像同事而不是工具。一個軟體被想像成「同事」，本身就說明我們對它的期待，已經超過了工具的範圍。

社會防衛：組織用什麼方式躲開焦慮

以下是作者的觀點，而非上述研究的發現。

1960 年，塔維斯托克的 Isabel Menzies Lyth 研究倫敦一家醫院的護理制度。她發現許多看似不合理的制度，例如把照顧工作切成瑣碎的任務、頻繁輪調病房、層層複核，其實都有一個共同的功能：讓護理人員不必與病人建立太深的關係，也就不必承受面對病痛與死亡的焦慮。她稱這些制度為「對抗焦慮的社會防衛」。

這個概念的力量在於：防衛不是一個人的心理狀態，而是被寫進了制度、流程與文化。它們會持續存在，即使已經不再有效率，因為它們仍在幫大家躲開焦慮。

AI 很容易成為新的社會防衛。組織中最難承受的焦慮，往往是：做錯決定的焦慮、傷害他人的焦慮（例如裁員、關掉據點）、面對衝突的焦慮。而 AI 提供了一個很方便的方式來躲開它們：把決定「數據化」、把責任「系統化」、把衝突「客觀化」。開場的那口氣，就是防衛生效的訊號。

問題是，焦慮並沒有消失，只是暫時被放在一旁。當 AI 的分析結果出來，如果它建議關掉南部據點，經營團隊仍然要面對那五十位員工；如果它建議保留，財務長也不會因此安心。更可能發生的是：大家開始質疑資料、質疑模型，然後再交給 AI 分析一次。

基本假設：AI 導入中的團體幻想

以下是作者的觀點，而非上述研究的發現。

Bion 在研究團體時發現，當團體面對焦慮，常會不自覺地進入三種「基本假設」，彷彿團體的存在是為了某個未說出口的目的。這三種假設，在 AI 導入中都看得到。

依賴。 團體尋找一個全知的對象，希望它來保護大家、做決定。過去這個對象是領導者、顧問公司；現在，AI 成了一個非常好用的「全知者」。開場的經營會議，就是依賴假設的典型樣貌。

配對。 團體把希望放在未來：只要某兩個人（或某個組合）結合，就會產生一個解救大家的新事物。在 AI 導入中，這可能是「只要我們與某個大廠商合作」、「只要下一個版本的模型出來」。配對假設的特徵是：希望永遠在未來，而且永遠不必實現。我們在〈為什麼試點永遠做不完？〉一文中談過的「等待下一版」，可能就有這個成分。

戰或逃。 團體把焦慮轉成對外部敵人的對抗，或是逃避。在 AI 導入中，「戰」可能是「競爭對手已經在用了，我們不能輸」，或是把不配合的員工視為「變革的阻力」；「逃」則可能是無止盡的研究、評估與觀望。

這三種假設本身並不是「壞」的，它們是團體處理焦慮的自然方式。問題在於，當它們主導了團體，團體就無法完成它真正的任務：在這個例子裡，就是清醒地做一個困難的決定。

這不只是個人心理

要特別說明的是，這些不是「某個主管太依賴 AI」或「某個員工太焦慮」的問題，而是組織層次的現象。它們存在於組織的制度、會議的文化、大家的共同語言裡。

這也是為什麼一般的 AI 導入方法看不見它們。導入計畫關心的是技術、流程、訓練與投資報酬，而這些幻想與防衛，恰好是不會出現在任何計畫書裡的。系統心理動力的觀點，提供了一個看見它們的角度。Lawlor 與 Sher 在一篇預定 2026 年底刊出的文章中，也把「AI 倫理」列為系統心理動力學的核心關切之一。

怎麼做：讓焦慮被看見，而不是被交出去

一、讓幻想被說出來。 在導入 AI 之前或進行中，找一個時間和經營團隊一起問：「我們最希望 AI 替我們做的是什麼？」「我們最擔心 AI 做什麼？」「如果 AI 的建議和我們的直覺相反，我們會怎麼做？」這些問題沒有標準答案，但回答的過程，會讓那些進入了暗處的期待與焦慮被看見。

二、把 AI 決策的責任寫清楚。 對於重要的決策，明確寫下：AI 提供的是分析，決定由誰做、誰負責。開場的經營會議可以這樣說：「我們請 AI 分析，但下週一我們自己做決定，由總經理負責。」這一句話就把「交給 AI」變成了「使用 AI」。

三、建立反思的空間。 在定期的經營會議或專案回顧中，留一點時間問：「最近我們把哪些決定交給了 AI？」「有哪些時候，『讓 AI 分析』其實是在拖延？」這種反思不是在批評使用 AI，而是讓組織保持對自己的覺察。外部的引導者或組織顧問，往往比內部的人更容易看見這些模式。

給人資與 OD 的提醒： 當 AI 導入遇到「說不清楚的卡關」，例如試點做不完、決策一直拖延、員工表面配合實際不用，可以試著從幻想與防衛的角度去看。問題可能不在技術，而在組織還沒有準備好面對的那份焦慮。

結語：看見我們交給 AI 的焦慮，才能真正使用 AI

AI 是一個強大的工具，但組織不只是「使用」它，也會「投射」到它身上：投射對公正的渴望、對責任的逃避、對未來的希望、對被監控的恐懼。這些投射不會因為技術進步而消失。只有當我們看見自己交給 AI 的是什麼焦慮，才能把 AI 用在它真正擅長的地方，而不是用它來躲開我們自己該做的事。

留給你的問題： 你們的團隊最希望 AI 替你們做的決定，是哪一個？為什麼？

延伸閱讀

• 〈主管為什麼放不了手？〉
• 〈為什麼試點永遠做不完？經營團隊的三種集體逃避〉
• 〈帶人不要當保母，帶 AI 也一樣〉

參考文獻

• Bion, W. R. (1961). Experiences in groups and other papers. Tavistock Publications.（證據等級 A：經典理論著作）
• Boston Consulting Group & MIT Sloan Management Review. (2025, November 18). Agentic AI blurs the line between tool and teammate [Press release]. https://www.bcg.com/press/18november2025-agentic-ai-blurs-line-tool-teammate（證據等級 C）
• Lawlor, D., & Sher, M. (2026). Systems psychodynamics reconsidered. Organisational and Social Dynamics, 26(2).（預定 2026 年 12 月刊出）
• Menzies, I. E. P. (1960). A case-study in the functioning of social systems as a defence against anxiety. Human Relations, 13(2), 95–121.（證據等級 A：經典理論文獻）
• Sher, M. (2026, May). The systems psychodynamics within complex technological projects. Tavistock Institute of Human Relations.（證據等級 D：應用評論）

【備註】本文的心理動力解讀為作者觀點；四種幻想在企業中的樣貌為作者的延伸。 

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