讲座题目：Demystifying AI for the Workforce: The Role of Explainable AI in Worker Acceptance and Management Relations（为劳动者揭开AI的神秘面纱：可解释人工智能在劳动者接受度与管理关系中的作用）

主讲人：路英（Ying Candy Lu） 澳大利亚麦考瑞大学（Macquarie University）

讲座时间：2025年12月19日14:30

讲座地点：学院210

讲座主要内容：

In the digital era, organisations are increasingly leveraging artificial intelligence (AI) to optimise their operations and decision-making. However, the opaqueness of AI processes raises concerns over trust, fairness, and autonomy, especially in the gig economy, where AI-driven management is ubiquitous. This study investigates how explainable AI (xAI), through comparative use of counterfactual versus factual and local versus global explanations, shapes gig workers’ acceptance of AI-driven decisions and management relations, drawing on cognitive load theory. Using experimental data from 1,107 gig workers, we found that both counterfactual (relative to factual) and local (relative to global) explanations increase the acceptance of AI decisions. However, the combination of local and counterfactual explanations can overwhelm workers, thereby reducing these positive effects. Further, worker acceptance mediated the relationship between xAI explanations and management relations. A follow-up study using a simplified scenario and additional procedural controls confirmed the robustness of these effects. Our findings underscore the value of carefully tailored xAI in fostering equitable, transparent, and constructive organisational practices in digitally mediated work environments.

在数字时代，组织正日益借助人工智能（AI）来优化运营与决策。然而，AI过程的“黑箱性”引发了对信任、公平与自主性的担忧，尤其是在零工经济中，AI驱动的管理已无处不在。本研究基于认知负荷理论，考察可解释人工智能（xAI）如何通过不同解释形式的比较使用——反事实解释与事实解释、局部解释与全局解释——影响零工劳动者对AI驱动决策的接受度及其管理关系。基于来自1,107名零工劳动者的实验数据，我们发现，与事实解释相比，反事实解释能够提升劳动者对AI决策的接受度；与全局解释相比，局部解释同样能够提高接受度。然而，局部解释与反事实解释的组合可能使劳动者产生过高的认知负荷，从而削弱上述积极效应。此外，劳动者的接受度在xAI解释与管理关系之间发挥了中介作用。随后开展的一项后续研究通过采用更简化的情境与额外的程序性控制，进一步验证了上述效应的稳健性。研究结果表明，在数字化中介的工作环境中，精心设计并因情境制宜地提供xAI解释，对于促进更为公平、透明且建设性的组织实践具有重要价值。

个人学术简介：

路英（Ying Candy Lu），澳大利亚麦考瑞大学（Macquarie University，QS 世界排名第 138 位）商学院管理学系副教授。国际商务硕士学位、商科硕士（国际商务方向）负责人，麦考瑞大学职业健康研究中心（Health at Work Research Centre）亚太区主任。研究领域涵盖可持续人力资源管理、算法人力资源管理、跨国公司管理及人工智能辅助决策等。研究成果发表在多本国际知名学术期刊上，包括 Human Resource Management、Journal of Management Studies、Journal of Business Ethics、Human Resource Management Journal、Journal of Business Research 以及 Safety Science 等。曾荣获多项国际学术奖项，包括美国管理学会（Academy of Management）与英国管理学会（British Academy of Management）的最佳论文奖，以及麦考瑞大学 2023 年度研究卓越奖。目前担任 The International Journal of Human Resource Management、Journal of Business Research、Stress & Health 与 Chinese Management Studies 副主编，并任 Human Resource Management、Asia Pacific Journal of Human Resources 及 Australian Journal of Management 编委， Journal of Business Ethics 等国际顶级期刊担任客座编辑。