以為用AI能偷懶？硅谷工程師都踩坑了，

硅谷工程師稱用 AI 提效 10 倍但更累，是 AI 時代普遍現(xiàn)象嗎？該如何應(yīng)對？
該圖片可能由AI生成 圖片由A I工具制作 AI工具越強，人卻為何越累，這或許才是這場效率革命真正值得追問的地方。 2026年初，軟件工程領(lǐng)域出現(xiàn)了一個耐人尋味的景象。 以Claude Opus 4.6為代表的新一代AI編程工具，正在將開發(fā)者的效率推向前所未有的高度。微軟內(nèi)部數(shù)據(jù)顯示，工程師在自主選擇工具后，Claude Code迅速占據(jù)主導(dǎo)地位，這被部分觀察者視為“阻力最小路徑”的自然選擇。
但與此同時， 關(guān)于“職業(yè)倦怠”的討論正在開發(fā)者社區(qū)密集涌現(xiàn) 。曾在谷歌、亞馬遜任職的工程師史蒂夫·耶格（Steve Yegge） 在近期的一篇自述文章中描述了一種他稱之為“瞌睡攻擊”的現(xiàn)象 ：在長時間的氛圍編程后，他會毫無預(yù)兆地在白天突然入睡。 如今，越來越多的軟件工程師開始公開談?wù)撘环N共同體驗： 工作產(chǎn)出大幅提升，但疲憊感以更快的速度積累。
技術(shù)大幅縮短了任務(wù)執(zhí)行時間，卻沒有減少人類的 決策負擔(dān) ，后者反而在增加。 在耶格看來，此前關(guān)于“AI對實際工作幫助有限”的討論，在Claude Code搭配Opus 4.5及4.6投入使用后，已不具備參考價值。這套組合顯著降低了從問題定義到可運行代碼之間的轉(zhuǎn)換成本，使得一名熟練工程師在單位時間內(nèi)的產(chǎn)出，可以達到傳統(tǒng)工作流的數(shù)倍。 耶格指出，當(dāng)生產(chǎn)力提升超過約2倍時，一種被他稱為“吸血鬼效應(yīng)”的現(xiàn)象便開始顯現(xiàn) ，技術(shù)不再僅僅是工具，而開始反向塑造使用者的工作節(jié)奏和心理狀態(tài)。 西丹特·卡雷（Siddhant Khare）是一位在博客中詳細記錄這一過程的軟件工程師。他在《 AI疲勞 是真實存在的》一文中寫道，自己上一個季度的代碼交付量達到職業(yè)生涯峰值，但精神上的疲憊同樣被拉滿。 卡雷描述了一種工作模式的根本性轉(zhuǎn)變。在使用AI之前，他會用“整整一天”深度專注于單一問題，保持連貫的思維路徑。而在引入AI之后，他一天需要并行處理五到六個不同的問題域。

這個問題的本質(zhì)是，其實是變相的把KPI拉高了，因為有了ai就相當(dāng)于給了他們提供了一個助手，那老板會想你之前每天寫2000行代碼，現(xiàn)在能不能5000行代碼，這是很多老板思維希望提升產(chǎn)能！

也有人也有公司把AI當(dāng)作了執(zhí)行人，然后員工就成為了AI的監(jiān)督員，質(zhì)量檢測官以及承擔(dān)責(zé)任的人！這就像你之前是寫作文學(xué)生，突然讓你成為了給20個甚至40個學(xué)生批改作業(yè)的語文老師，那你怎么可能一下子就適應(yīng)節(jié)奏呢？

這也肯定會更累，而且你害得去補充知識，補充更多知識來驗證AI的內(nèi)容，不然輸出有問題，你可能面臨更大的風(fēng)險，那為了成為合格的檢測管和監(jiān)督員，你不僅僅被迫成為擔(dān)責(zé)任質(zhì)量檢測員也被迫要學(xué)習(xí)更多的甚至有可能不必要學(xué)習(xí)的東西！

那我們該怎么辦呢？我們應(yīng)該學(xué)會中國式的太極思維，快就是慢，慢才能實現(xiàn)更快的KPI效果，這個是需要長期主義才能看到價值的，而如果你追求的是現(xiàn)在的快，但對于長期來說就慢了。

舉一個例子：做火鍋的例子 —— 比如熬湯底不能圖快用香精，必須花慢功夫吊老湯，雖然前期費力，但最后能靠味道留住客人。

其實這個提問中很多人就陷入到了快就是慢的現(xiàn)象中，甚至還會讓他們形成高度依賴AI的現(xiàn)象，也逐漸缺少了獨立創(chuàng)作的能力。同樣最關(guān)鍵的是這種快會產(chǎn)生一些容易被替代的風(fēng)險。

那么我們要做的慢就是快，這個慢并不是讓你做事慢騰騰的，而是在關(guān)鍵環(huán)節(jié)不急于求成，但你可以和AI共創(chuàng)，把你之前做事情的再做深一點，質(zhì)量更加靠譜一點，思考更加融入一點，這樣你也許之前是每天寫了5篇文章，文章是800字，但你和AI一起努力下，一起共創(chuàng)下，你依然還是5篇文章，但你可能每一篇文章的字?jǐn)?shù)是1200字，甚至2000字，這種文章就更加有深度，有質(zhì)量，而且還能引發(fā)更多人的思考！

因為AI就相當(dāng)于給你多了一層視覺，多了一個思考角度，當(dāng)然你有啥想法，你描述了，之前你是需要自己打字出來，但現(xiàn)在你的想法可以快速的被AI出來內(nèi)容，而且這個內(nèi)容是完全符合你想法，也是經(jīng)過AI視角檢驗出來的！這種作品可能會更有效！

那么我們從文章延伸到程序員開發(fā)、延伸到AI做圖做視頻，其實背后的道理是一樣的！

做視頻我們會發(fā)現(xiàn)，有人希望讓AI一句話就做出很多好的作品，但都差強人意，那缺少了什么，其實這缺少了你對于AI做視頻的深度認識和它的邊界。

那如果你和它共創(chuàng)， 你首先不是一句話做視頻，而是先和他打磨腳本，然后優(yōu)化提示詞，然后再做人物3D立體效果，再做場景的設(shè)計，接著把場景、把提示詞、把人物融入才能形成完美的AI視頻。

但有些老板就不懂了，他們就想要一句話一分鐘就出來結(jié)果了，其實網(wǎng)上很多AI作品一個作品，可能用了幾個小時才做出來的，但人家做出來的發(fā)抖音可能是三十萬五十萬點贊，你的卻只有幾百甚至達不到幾百的播放，這就是差距！

就像我現(xiàn)在在回答這個問題的時候，我也參考了AI給我說的觀點，但我也在表達我的觀點，才形成了這篇文章的內(nèi)容，那我以前可能就只是創(chuàng)作800字的文章，現(xiàn)在回答我可以更加立體化，多元化，然后字?jǐn)?shù)也輕輕松松達到了1000字以上，還能讓大家更有收獲，這從很多平臺瀏覽數(shù)據(jù)就看出來了！

就像熬一鍋好湯不能省火，做內(nèi)容也需要慢下來沉淀，讓 AI 成為我們手里的湯勺，而不是代替我們決定火候和配方。

當(dāng)我們把每一次思考都熬進內(nèi)容里，不僅能收獲更有分量的作品，也能在這個快速變化的時代，守住自己不可替代的競爭力。對此大家是怎么看的，歡迎關(guān)注我“創(chuàng)業(yè)者李孟”和我一起交流！