The rapid diffusion of generative artificial intelligence has raised concerns that knowledge work may become less dependent on human-to-human interaction. Yet because AI-generated outputs require interpretation, verification, and social legitimation, generative AI may instead increase collaboration among workers. We test these competing predictions using passively collected behavioral data from more than 12,000 knowledge workers observed over 13 months during the staged organizational rollout of an AI-powered assistant (Microsoft Copilot). Using two complementary quasi-experimental designs -- a staggered difference-in-differences model and a fixed-effects instrumental-variable approach -- we estimate the effects of generative AI on workers' collaboration behavior and social network structure. We estimate that generative AI increased collaboration time across communication channels and reshaped individual networks. Those using generative AI interacted with more colleagues and their networks became less clustered, indicating broadening in collaboration structures. At the same time, they also concentrated more of their collaboration on ties with stronger prior histories, deepening reliance on already trusted colleagues. Together, these findings suggest that, while generative AI changes how people work, it may not displace human-to-human interactions.


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人工智能杂志AI(Artificial Intelligence)是目前公认的发表该领域最新研究成果的主要国际论坛。该期刊欢迎有关AI广泛方面的论文,这些论文构成了整个领域的进步,也欢迎介绍人工智能应用的论文,但重点应该放在新的和新颖的人工智能方法如何提高应用领域的性能,而不是介绍传统人工智能方法的另一个应用。关于应用的论文应该描述一个原则性的解决方案,强调其新颖性,并对正在开发的人工智能技术进行深入的评估。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ai/
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