AI炒作的倒U型规律：信号价值与认知反噬

团队新作《Unveiling AI washing: Bridging corporate technological gaps through a cognitive dissonance lens》近日发表于《Technological Forecasting & Social Change》。作为ABS 3星及JCR Q1期刊，该刊在技术创新、科技政策及数字化转型领域享有盛誉。

这项耗时近一年半的研究，并非为了追逐热点，而是在AI浪潮中的一次深度学术探索。面对企业纷纷贴上“AI赋能”标签却缺乏真实技术支撑的现状，我们致力于通过严谨、系统的实证研究，探究AI炒作的最终归宿，并给出明确的答案。

一、显而易见却未解之谜 研究始于一个朴素观察。起初我们直觉认为AI炒作是“虚张声势”，长期有害。但文献回顾显示，学界对此争论不休：有人认为炒作能融资促创新，有人认为纯属欺诈。结论矛盾。我们追问：AI炒作能否促进技术进步？技术差距是扩大还是缩小？最终提出核心猜想：二者关系呈倒U型曲线，先扩后缩。

二、直觉需证据支撑 我们引入认知失调理论作为支点：企业高调宣传却缺乏研发投入，即是认知失调。为此构建AI炒作测度指标（年报关键词披露强度减去专利产出），通过实证检验发现二者存在显著的倒U型关系。

三、深化研究：机制、调节与异质性分析 验证倒U型后，我们从三方面深化：一是双重传导机制：企业层面研发投入呈U型（先减后增），行业层面呈倒U型（先军备竞赛后理性回落），共同驱动技术差距先扩后缩；二是调节变量：企业AI学习能力越强，曲线越平缓；三是异质性：在高监管和高技术密集行业，非线性效应减弱。低水平炒作时企业重宣传轻研发，差距扩大；高水平炒作则压力促使企业加大研发，差距收敛。

四、投稿历程：在质疑中完善 面对审稿人关于度量稳健性、机制清晰度及现实意义的质疑，我们调整叙事，强化检验，突出政策价值。幸运的是，同行期刊Technovation及国内立项名单中的相关概念，为我们的研究提供了有力背书。

五、经典议题的新解：扎根经典，推陈出新 本文探讨的策略性披露、技术差距等虽非热点，但我们将用严谨方法在经典问题上推进一步。适度炒作有信号价值，但过度会触发认知失调，倒逼企业回归真实创新。企业应重实绩轻包装，监管与投资者应区分叙事与实力，引导资源流向真正创新。这就是我们的答案。

论文信息

Zhe Sun, Yujun Wen, Liang Zhao, Itesar Almugren, Aradhana Galgotia. Unveiling AI washing: Bridging corporate technological gaps through a cognitive dissonance lens[J].Technological Forecasting & Social Change, 2026, 225: 124511.

https://doi.org/10.1016/j.techfore.2025.124511