AI越能幹，人越需要從眼下的工作裏找到意義。這句話聽起來像雞湯，但我想認真講講，因爲它其實是一個可以被數據檢驗的判斷。

過去一年，我身邊討論最多的話題就是，AI會不會把我的活幹掉？寫稿的、做設計的、做表格的，都在擔心。因爲對大多數人來說，工作不是可以隨時放下的東西。房貸要還，孩子要養，父母的體檢單還在桌上。你沒法一拍腦袋就上山。真正的問題是，明天早上九點，你還是得坐到那個工位上。那怎麼辦？

可能真正的解藥不是逃離工作，而是在工作裏重新長出意義。AI越強，這件事越重要。

2019年，心理學家Allan和同事做過一項元分析，把44項研究、23144個人放在一起算。結果發現，工作意義感和工作投入、組織承諾、工作滿意度的相關，都在0.70以上；和生活滿意度、生活意義感、總體健康的相關，在0.44到0.49之間；和想離職的意向，是負相關，最高到負0.49 [1]。注意，這是相關，不是因果，不能證明“有了意義就一定幸福”。但它至少說明，意義感不是文人編出來的詞，它可以被測量，也和人的狀態綁得很緊。

那意義感是從哪來的？

很多人以爲，意義感來自找到一份“有意義的工作”，好像只有醫生、老師、公益組織才配談意義。其實不是。意義感更多時候不是提前想好的，也不是工作自帶的，是人在工作的過程中“找到”的。

心理學家亞當·格蘭特做過一個很經典的募捐電話實驗。呼叫員每天的工作就是打電話要錢，被拒絕是常態，很容易覺得自己在打擾別人。研究者讓其中一組人接觸到獎學金受益者，聽他們講這筆錢怎麼改變了自己的生活。結果，這組人每週的捐款承諾增加了142%，平均每週募到的錢增加了171% [2]。

同樣的話術，同樣的名單，唯一變的是，他們看見了電話那頭的人。

這件事不知對你有沒有觸動。我們很多工作之所以覺得沒勁，不是因爲事情本身沒價值，而是因爲價值被中間環節擋住了。客服看不到用戶收到貨的表情，程序員看不到自己的代碼幫誰省了半小時，寫材料的看不到文件發下去之後對基層有什麼幫助。你每天在做的，只是流程裏的一個動作。尤其在現代，一個動作做久了人就變成了動作本身。

Wrzesniewski和Dutton在2001年提出過一個概念，叫job crafting，翻成中文大概是“工作重塑” [3]。意思是，員工不是被動接受崗位說明書的。他們會自己改，改任務的邊界，改和誰打交道，改自己怎麼理解這份工作。同樣是醫院的清潔工，有人只看到拖地，有人看到的是讓病人住得乾淨一點。後者更可能主動去調牀位、提醒家屬、跟護士說哪間病房需要再擦一遍。

同樣的崗位，可以被理解成差事，也可以被理解成手藝。這個差別，很大程度上是你自己給的。

AI把這件事變得更尖銳了

2025年，有一項研究，給一家跨國公司的802名員工開了Microsoft 365 Copilot的試用許可，最後收回357份問卷。研究者訪談之後，把用戶分成了三種類型。第一種是效率型，把Copilot當成一個省事的工具，能少幹一點是一點。第二種是務實整合型，把它當成更聰明的助手，揉進日常工作。第三種是協作優化型，把它當成一個專家級的隊友，會跟它來回討論，也會判斷它哪句靠譜、哪句胡說 [4]。研究者的結論是，你是把判斷權交出去，只負責點“接受修改”，還是把AI當成一個幫你把判斷做得更好的幫手，這決定了你第二天還想不想繼續工作。

我自己寫稿就有這個體會。以前查資料、整理背景要花大半天，現在AI幾分鐘就能給我一版稿子。剛開始很高興，後來發現不對勁。因爲選題的角度、哪句話該留、哪個例子是真的打動我，這些事我並不希望它來替我做決策。它越能幹，我反而越得清楚，哪些地方必須由我來判斷。

當然，我不是說所有工作都能靠“找意義”變好。有些工作確實爛，錢少、事多、老闆還不尊重人。意義感也不能當飯喫。更麻煩的是，意義感有時候會被拿來當籌碼。“這個項目很有意義，所以你加個班吧。”“我們是在做一件改變行業的事，所以你先別談漲薪。”這種話，我聽過太多了。有研究就提醒過，有意義的工作同樣可能帶來剝削，越是把工作當成使命的人，越容易不好意思拒絕 [5]。

所以我不打算勸你無條件熱愛工作。那不現實，也不公平。

如何做？

我想說的是一件更小的事。在現有條件下，你可以找到你的受益者。不是抽象的“用戶”，而是一個具體的人。做客服的，去聽一段真實的通話錄音。做老師的，去看一條家長的留言。寫代碼的，去看用戶是怎麼用你那個功能的。做行政的，去問一句你做的表格幫誰省了事。你不需要天天看，一個月看一次，你對這份工作的感覺就會不一樣。

同時，可以在工作中留一塊必須由你判斷的地方。AI可以寫初稿、做表格、查資料、列提綱，這些都沒問題。但選題、取捨、最後那句人話，得你自己來。你可以讓它給你十個方案，但拍板的那一下，得留給自己。

哪怕我們知道自己暫時做得不夠好，還是得保留一些事不讓AI代勞。因爲比起“做到最好”，我們更需要的可能是和這份工作之間最後的一點聯繫。

信源

[1] Allan, B. A., Batz-Barbarich, C., Sterling, H. M., & Tay, L. (2019). Outcomes of Meaningful Work: A Meta-Analysis. Journal of Management Studies, 56(3), 500-528. 來源：
https://doi.org/10.1111/joms.12406

[2] Grant, A. M., Campbell, E. M., Chen, G., Cottone, K., Lapedis, D., & Lee, K. (2007). Impact and the art of motivation maintenance: The effects of contact with beneficiaries on persistence behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 103(1), 53-67. 來源：
https://doi.org/10.1016/j.obhdp.2006.05.004

[3] Wrzesniewski, A., & Dutton, J. E. (2001). Crafting a job: Revisioning employees as active crafters of their work. Academy of Management Review, 26(2), 179-201. 來源：
https://doi.org/10.2307/259118

[4] Callari, T. C., et al. (2025). Meaningful work as shaped by employee work practices in human-AI collaborative environments: a qualitative exploration through ideal types. European Journal of Innovation Management. 來源：
https://doi.org/10.1108/ejim-11-2024-1339

[5] Soren, A., & Ryff, C. D. (2023). Meaningful Work, Well-Being, and Health: Enacting a Eudaimonic Vision. International Journal of Environmental Research and Public Health, 20(16), 6570. 來源：
https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10454804/