管理者眼中的下属沟通 AI 模拟训练：需求、期望和担忧（最新学术论文）

根据 The Harris Poll 与 Google 近期开展的联合调查，高达 86% 的新晋管理者认为人工智能 (AI) 能显著提升其领导力。其中近半数人认为，AI 有助于改善沟通技巧、促进更好的职场关系。如今，大语言模型 (LLMs) 已深度融入职场。以往对大模型的研究，多聚焦于如何优化用户信息表达，例如调整语气、结构与沟通效率。然而，流畅的语言输出并不等同于高效管理沟通。管理者需要根据具体情境灵活调整内容、应对棘手对话，并自信地表达，这些技能显然超出了 AI 辅助文本优化的范畴。

这引发了一个关键问题：如果 AI 被用作“教练”而非仅仅是“工具”，管理者会如何看待它在提升沟通能力中的作用？弗吉尼亚理工大学的 Lance T Wilhelm、Xiaohan Ding 等研究者在 CUI’25 会议上发表的学术论文 How Managers Perceive AI-Assisted Conversational Training for Workplace Communication，正是为了探讨管理者如何看待 AI 沟通教练，尤其是在 AI 角色扮演和辅导提升职场沟通能力方面的潜力。

沟通：组织成功的核心要素

职场沟通是塑造组织文化与推动组织成功的核心要素。管理者开放、清晰的沟通能增强员工的组织认同感和工作绩效。反之，沟通不畅则可能导致一系列负面后果，包括员工心理健康恶化、生产力下降以及职场冲突增强。
尽管传统的领导力培训与辅导具有一定成效，但许多新晋管理者仍需依赖自我探索、通用资源或试错来提升沟通能力。导师制度虽能提供宝贵指导，但并非所有管理者都能获得经验丰富的导师指导。同时，缺乏结构化的练习机会，也使管理者在高压情境中仓促学习关键沟通技能。
大模型的发展为职场互动训练提供了新途径，也使 AI 驱动的角色扮演应用日益受到关注。角色扮演作为一种成熟的培训方法，能让管理者在可控环境中演练沟通策略，并获得即时反馈。此类练习有助于管理者尝试不同对话风格，为其应对复杂职场互动做好准备。
已有研究探索了基于大模型的角色扮演在公开演讲、职场沟通礼仪以及冲突调解等训练中的应用。然而，关于管理者如何构想 AI 在沟通培训中的定位，以及他们对其辅助工具的接受度与顾虑，目前仍缺乏系统性研究。为此，本研究围绕以下两个核心问题展开探讨：

• 管理者在职场环境中面临哪些沟通挑战？他们如何应对这些挑战？
• 管理者如何构想 AI 在沟通培训中的角色？他们对 AI 驱动的培训工具抱有哪些期望与担忧？

1. 研究方法：CommCoach 系统原型

为了达成研究目标，研究团队开发了一个名为“CommCoach”的 AI 辅助沟通训练系统原型，其设计直接服务于研究问题的探索。

CommCoach 系统的核心功能

• 个性化情景模拟：用户可选择预设的模拟场景，或使用系统的编辑器创建定制化的对话情景。场景可根据用户的实际工作进行调整，以确保训练的相关性。示例场景包括：如何与员工讨论绩效问题、处理工作冲突等。
• 角色扮演与即时反馈：系统通过两个 AI 智能体（AI agents）实现角色扮演和反馈功能。
  • 对话智能体（Conversational Partner Agent）：模拟员工角色，与用户进行对话。
  • 教练智能体（Coach Agent）：观察用户的对话，提供语气、措辞和沟通策略方面的改进建议。根据用户的输入提供实时的、上下文相关的反馈。
• 反馈机制与对话分支：用户可根据反馈修改自己的对话内容，并通过“对话分支”（chat branching）探索不同的沟通路径、比较不同策略的效果，从而加深对沟通技巧的理解。

研究的数据收集分为两大阶段：需求评估研究和用户研究。

阶段1：需求评估研究（Formative Study）

在研究前期，研究团队与 5 名管理者进行了初步访谈，为 CommCoach 的设计提供了理论和用户需求的基础。访谈话题包括：管理者面临的沟通挑战和现有解决方法、对 AI 沟通训练的期待和需求，以及对 CommCoach 系统设计的初步反馈，以了解管理者在沟通训练中的需求和对 AI 辅助工具的初步反应。

主要发现：

• 参与者普遍希望 AI 工具能够提供高度定制化的情景模拟，并生成即时反馈。
• 参与者强调了系统需要具备现实感和上下文适应性。

阶段2：用户研究（User Study）

CommCoach 开发完成后，研究团队招募了 17 名管理者进行用户研究。参与者年龄在 20 至 65 岁之间（平均年龄 41.9 岁），来自不同行业（如学术、人力资源、销售、工程、医疗和军队）。所有参与者均具备至少 1 年的管理经验，管理团队规模从 2 人到 84 人不等。

用户研究分为三个阶段：

• 背景访谈：通过半结构化访谈，了解参与者的管理经验、沟通挑战和过往培训经历，以了解管理者的背景以及他们对沟通训练的需求。
• 用户交互：参与者使用 CommCoach 系统，并按照“边用边说”（Think-aloud Protocol）的原则记录即时反应。研究团队观察参与者如何与系统互动，并记录他们对功能的反馈。
• 反思访谈：参与者探讨他们对系统的评价、对 AI 反馈的信任度，以及对 AI 在沟通训练中角色的设想。

2. AI 教练应向管理者提供怎样的反馈

• 贴合情景的具体建议：参与者期望 AI 能提供与现实管理情境一致的反馈，而非在线培训资源中常见的通用指导。他们希望反馈能够贴合特定角色，并提供可立即应用于当前团队管理中的具体策略和可操作性建议。
• 对语气影响力的洞察：参与者普遍认为，AI 应帮助他们理解自身语气如何影响沟通结果。例如，为何某些措辞可能引发负面反应，替代表达为何更可能带来积极效果。这种功能在模拟情绪化管理场景时尤其有效。一些参与者也指出，他们有时不清楚同事如何感知自己的语气，而 AI 教练能够识别这些“盲点”，帮助他们在坚定性（Firmness）与敏感性（Sensitivity）之间找到更好的平衡。
• 风格平衡与个性化：参与者希望 AI 能协助他们在看似矛盾的沟通风格之间取得平衡。例如，既要展现同理心又要保持直接表达，以确保清晰沟通又避免给人以严厉或冷漠的印象。他们期待 AI 反馈能够考虑个体的沟通风格与意图，并通过持续互动优化建议，使其更贴合个人的沟通习惯。
• 结合管理理念：将已有的领导力原则融入 AI 反馈机制，被视为提升培训效果的一条潜在路径。部分参与者希望 AI 教练能够与广泛认可的领导力框架（如 John Maxwell 理论）保持一致，提供结构化的指导。这不仅有助于将 AI 反馈与现有管理理念结合，也使培训内容更契合管理者的专业背景。
• 获得积极肯定：除了纠正性反馈，一些参与者还希望自己在表达清晰有效时获得 AI 的积极肯定。这种正向反馈能增强沟通信心，激励他们持续使用有效的沟通策略。有参与者将其类比为“经典条件反射”，认为 AI 指出优秀之处的反馈具有重要价值。

3. AI 应如何提供反馈

• 实时反馈与及时纠正：大多数参与者更倾向于系统能够即时提供反馈。实时反馈有助于及时纠正错误、避免重复犯错，并在当下加深理解。一位参与者表示：“我不希望在收到反馈并掌握关键点之前一直犯错。我希望在当下就能发现可以改进的方向，从而提升自己。” 然而，部分参与者担心反馈出现过早会打断对话节奏。尽管如此，这些参与者表示他们仍会在后续交流中应用建议，说明反馈本身仍有价值，只是时机需要优化。
• 延迟反馈的价值：一些参与者指出了延迟反馈的潜在优势。例如，在完成整个场景后再收到反馈，有助于进行更深入的反思。延迟反馈能提供更宏观的视角来评估整体表现，让用户反思整体的沟通方式。
• 持续对话与反复练习：用户倾向于将反馈视为与 AI 持续对话的一部分，而非一次性的回应。他们认为，通过回顾和反复练习来内化沟通技巧是非常重要的。许多用户表示，收到反馈会促使他们立刻反思自己的表达，有时甚至能预判即将收到的反馈，表明他们对自身沟通方式的认知正在增强。一位用户提到：“我一发送信息，看到出现一个提示符号，就知道系统正在生成反馈。那一刻我就意识到，自己在表达上可能还不够直接。”

4. 未来的系统设计

管理者在不同职业阶段的培训需求差异显著，系统设计应注重个性化（Personalization）。例如，新任管理者可能更需要基础沟通策略，而资深领导者则更倾向于针对复杂情境的定制化训练。多位受访者强调，培训的有效性取决于能否精准匹配不同阶段管理者的具体需求。

反复练习和尝试不同的对话策略是提升沟通技巧的关键环节。受访者强调，通过在特定情境中反复演练和反思，有助于更深入地掌握复杂技能。例如，在表达同理心与保持坚定立场之间找到平衡，或根据不同沟通对象调整信息内容。

一个无评判（Non-judgmental）的练习环境也尤为重要，它让用户可以放心尝试在实际工作中可能犹豫的新方法，从而拓宽沟通边界。受访者指出，具有分支对话功能的系统，能直观展现不同表达方式带来的结果差异，这种探索过程对技能提升有显著价值。

基于这些研究发现，论文提出了一个概念框架，旨在阐明未来的“AI 管理者沟通教练”的关键组成部分。该框架探讨了管理者的沟通风格差异对系统设计的挑战，并强调在 AI 反馈机制中实现适应性（Adaptability）与一致性（Consistency）平衡的重要性。这些理论洞察超越了技术层面，深入探讨了 AI 如何在职场环境中有效促进沟通技能的发展。

用户输入和上下文解释：情境驱动的表达

领导力理论指出，沟通效果高度依赖于具体情境。高级管理者不仅具备丰富的沟通经验，还展现出多样化的表达风格，比如幽默、讲故事和展现共情能力，并能根据互动环境灵活调整表达方式。为了提升系统的适应性，未来的 AI 辅助沟通训练系统不仅要准确解读对话的细微差异，还要识别用户在沟通中常见的障碍，包括在同理心（Empathy）与直接性（Directness）之间寻求平衡，以及面对冲突时的不适感。

模拟陪练：平衡情感真实性与社会偏见

在研究中，参与者普遍希望 AI 陪练的语气与情绪状态更真实，但要实现对人类情感的准确模拟仍然是一个重大挑战。当系统允许用户通过定制角色时，大模型可能反映出对特定群体的既有偏见，甚至潜移默化地训练用户以带有偏见的方式互动。因此，在追求对话智能体情感真实性与提升用户培训效果之间，系统设计者必须进行谨慎权衡。

系统输出与 AI 反馈：对话应何时终止

职场对话常有明确的目标和自然的终止点。然而，像 ChatGPT 这类开放域（Open-domain）语言模型通常被设计为无限延续对话，这不同于实际职场的沟通。部分参与者希望在对话结束时获得反馈，但这需要在专门设计下才能实现。同时，由于用户沟通风格与认知方式各异，他们可能遵循不同的对话节奏，对于“对话何时结束”的看法也不同。因此，设计者应考虑构建与组织目标相契合的终止框架，或允许系统管理员自定义终止标准。 

5. 总结

这项研究充分展现了 AI 在管理者沟通训练中的巨大潜能——它不仅能够提供个性化、低成本且易于扩展的培训方案，有效提升领导力和团队协作效率。对于企业高管、HR 和培训负责人而言，AI 并非替代人类导师的工具，而是提升培训效率与覆盖面的重要伙伴，推动组织向更智能、更人性化的管理方式迈进。该研究的关键发现包括：

• AI 能为敏感或高风险的沟通提供“低风险、可重复”的对话练习环境。

• AI 教练提供的即时、上下文相关的反馈有助于识别语气盲点、平衡坚定性与同理心、提升语言清晰度。

• 管理者倾向于将 AI 视为人类导师的补充，而非替代，尤其在复杂、情绪化或伦理敏感的场景中。

• 用户重视场景与对话角色的可定制性，认为这能增强训练的现实性与适用性。

• 即时反馈虽受到多数人偏好，但延迟的事后反馈也有助于促进深层反思。

• AI 反馈若能结合领导力理论（如 John Maxwell 框架）或组织标准，将更具实用性与信任感。

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参考文献：
Wilhelm, L. T., Ding, X., Knutsen, K. M., Carik, B., & Rho, E. H. (2025). How Managers Perceive AI-Assisted Conversational Training for Workplace Communication. arXiv preprint arXiv:2505.14452.