中青报·中青网记者 夏瑾
“过去谈到职业健康，人们往往更关心工作中的身体损伤和疾病预防。如今，随着人工智能等技术的发展和工作方式的变化，职业健康的内涵不断拓展。长期工作压力、职业倦怠、情绪耗竭以及心理负荷等问题，都值得给予更多重视。”在日前举办的2026年中国职业心理健康大会上，清华大学心理与认知科学系副主任张丹的一番话，道出了AI时代职业健康重心的变化。
随着AI越来越深地进入工作场所，职场人的心理健康正在经受挑战。他们的心理支持系统在发生什么变化？该如何保护自己的心理健康？
AI来了，职场人为什么不安心
AI让一些任务完成得更快，也让不少职场人多了新的担忧：岗位会不会被替代？AI出错后责任由谁承担？当机器总比自己快、比自己好，个人的价值又在哪里？电子科技大学经济与管理学院企业管理系讲师盛小添认为，这些不安的产生，可以从人类进化角度来理解。
人类的身体和心理机制是在漫长生存环境中逐步塑造的，而现代职场和AI带来的变化发生极快，二者之间可能形成“进化错配”。在盛小添看来，如果把智人出现后约30万年的进化史压缩成一年，工业化生活和工作只占最后几个小时；互联网远程协作和AI进入日常生活，则发生在最后一刻。
“在此前99.9%的时间里，人类祖先一直在应对反复出现的生存适应问题：寻找食物、规避危险、判断谁值得信任、怎样持续合作……人类心理机制也是在这一漫长过程中被塑造的。”盛小添说。
当过去形成的适应性心理机制遭遇剧烈变化的环境时，就可能出现“进化错配”。盛小添举了两个例子。其一是警觉系统。及时察觉威胁并调动身体资源，原本对生存至关重要，但工作压力往往没有明确的结束点。“晚上10:30领导发来一句‘明天找你聊聊’，员工可能马上想‘我哪里没做好’。人躺下了，脑子还在开会。”盛小添说，如果不确定性不断出现，员工又缺少从紧张状态中退出来、让身心缓冲的时间，就可能持续紧张、难以入睡。
其二是社会比较。人们对自己在群体中的位置和评价非常敏感，而工作系统里往往是不断更新的排名和指标。“刚觉得自己工作完成得不错，转头一看，有人做得更多更快，焦虑随之而来。”盛小添说，到了AI时代，这种比较还会多一个参照系，员工可能开始用机器的速度、机器的产出来衡量自己的价值，压力会被放得更大。
用人单位在用AI提高效率的同时，要为员工保留可自主安排的休息时间，并让他们更方便地接触自然。“比如允许员工下楼走走、在工位照料一盆植物。当然，这还要和合理的工作负荷、知识系统管理一起发挥作用。”盛小添说。
员工需要的还包括对风险、归属、公平等基本问题的回应。盛小添提出“追随者基本需求”框架，包括六类需求：保护，即遇到威胁时获得支持；归属，即成为团队一员；地位，即获得资源与发展机会；愿景，即知道前进方向；专业能力，即知道如何做好；公平，即规则与资源分配公正。
过去新人遇到问题会问身边的同事，得到答案的同时也建立了关系。“以后答案可能更多来自AI。值得留意的是，同事之间建立关系的过程还有没有机会发生。”盛小添说。AI节省下来的时间，是让员工有更多自主发挥空间，还是立刻转化为更高任务量？节省的收益由谁分享？这些都是非常具体的管理选择。
“企业要理解员工的不同需要，才更有机会提供合适的支持。”盛小添说。
向AI倾诉，被“接住”之后呢
深夜11点，李然（化名）打开AI对话框，敲下一行字：“我为这个项目付出了那么多，成果却被同事拿走了，我觉得特别不公平。”片刻后，AI回复：“你感到委屈，你为此付出了巨大努力，这是正当的、合理的。先抱抱你。”那一刻，她觉得被接住了。
当下，越来越多的职场人会向AI倾吐烦恼，寻求更即时的心理支持。有些话不方便对同事说，对亲友说又很难被理解，最后反而是在AI对话框里说完了。为什么人们更愿意把深夜的心事交给AI？国际关系学院心理学院讲师、中国心理学会员工心理促进工作委员会委员张雯用“心智知觉理论”来解释。
该理论认为，人们面对一个对话者——不管是人、动物还是机器——会不自觉地从两个维度去衡量对方：一是“能动性”，即对方能否思考、计划、评判，其评判是否有分量；二是“感受性”，即对方能否感受到悲伤、欢乐、痛苦。
这两个维度直接决定了人们跟对方说话时的心理负担：对方能动性高，人们就会在意对方怎么看自己，怕对方觉得自己狭隘、失败，于是忍不住修饰自己；对方感受性高，人们就会担心对方累不累、难不难受，不忍心把负面情绪倒给对方。AI在这两个维度上恰好都不会有负担：AI能回应，但其评判对人们没什么分量；AI也不会累，人们不需要对AI的情绪负责。于是，跟AI说话时，两道心理门槛都拆掉了。
但愿意开口，是否等于真正能得到帮助？张雯团队的研究给出了谨慎的答案：跟AI聊完，人可能走向两个方向。一部分人聊完后觉得心理能量得到补充，更愿意带着这股能量去跟领导和同事沟通；另一部分人却更加退缩，回避真实的职场人际沟通。张雯提出，这种分化与人格特质有关，也取决于AI的设计。“如果AI设计得好，是能够给用户提供能量的，不是让用户留在与AI的对话框里，而是推动用户走向现实中的人。”
回到李然的例子，张雯表示，如果AI在安慰她之后继续顺着她的话说“这确实不公平，他们就是故意的”，她可能越想越气，第二天回避跟同事沟通。这种情况下，AI的安慰非但没帮她冷静下来，反而把她原本的情绪放大了。如果AI在承接情绪之后问一句：“这次分配到底是怎么决定的？你说拿走成果，具体指哪些事情？”她也许能慢慢理清事实、冷静下来。
在张雯看来，这对AI心理支持产品提出了明确的设计要求：不能只做情绪附和，而要在承接情绪之后，帮助用户澄清事实、拓展视角、形成行动。她的团队搭建的实验AI采用了“把缺席的视角带进对话”的思路，从用户、同事、领导三方视角补全信息，分析各方的不合理想法和情绪，并模拟不同应对方式可能带来的结果。
张雯强调，对高风险或专业问题，AI还要能与真人咨询形成衔接，比如咨询师先回顾来访者跟AI聊过什么。对企业和管理者来说，不能把员工跟AI倾诉的次数或时长当作衡量心理支持效果的KPI；倾诉量高不等于员工更健康，反而可能说明压力源仍在，甚至形成了对AI的依赖。AI心理支持产品真正要做的，是减少不合理的负荷和压力源。
情感脑机接口，另一种观察情绪的视角
张丹认为，关注职业心理健康，还需要客观、连续、生态化地监测人的心理状态，而情感脑机接口提供了新的可能性。目前，心理状态的测量已有多种技术路径，各有优势和适用场景。张丹举例说，心理学常用的“积极与消极情感量表”能够帮助研究者了解个体的情绪体验，但由于采用回溯式测量，可能受到记忆偏差和主观表达等因素的影响；实时问卷能够更及时地捕捉情绪变化，但在连续监测和日常应用中仍有一定局限。近年来，音视频情感识别技术也取得了不少进展，不过，人的情绪表达受到文化背景、个体差异和具体情境等因素影响，仅依靠外在表现，有时难以全面反映个体的真实情绪状态。
脑机接口则提供了另一种观察情绪的视角：通过采集和分析脑信号，有望从生理层面获取更多与情绪变化相关的信息，为心理状态的客观、连续监测提供新的技术补充。
张丹同时指出，情感脑机接口在职业健康领域的应用从实验室研究走向真实场景，还有不少技术问题需要解决。
AI可以成为心理服务的辅助工具，但不能替代清晰的管理、真实的人际连接和专业的人类专家。让职场人安心，既需要企业把规则讲清楚、把恢复空间留出来、把AI收益分配好，也需要每一个职场人在AI对话框之外，走向可信任的同事、朋友和专业人士。
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