第一批用AI的人，已經(jīng)染上了AI疲憊癥

文 | 硅基研究室，作者 | kiki

不知道你有沒(méi)有發(fā)現(xiàn)，很多人得了AI疲憊癥。

從科技巨頭們宏偉的Token工廠計(jì)劃到隔幾天刷新的日均Token調(diào)用量，我們進(jìn)入了一個(gè)Token大爆炸時(shí)代，不燒掉十幾萬(wàn)Token的、有個(gè)自己的Skill，都不能被稱為懂AI的人。

這幾天，無(wú)論是同事.skill、前任.skill各種Skill爆紅，還是另一類反蒸餾Skill的興起，避免自己的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)被同事或老板封裝成Skill。

兩類人，用的是同一套工具，聽(tīng)起來(lái)挺抽象、挺荒誕，是吧？

但卻真實(shí)體現(xiàn)了普通打工人在AI面前的焦慮和疲憊：AI越來(lái)越發(fā)達(dá)、Token消耗越來(lái)越多，一天的工作AI幾分鐘就能做完，為什么我們卻更累了、更焦慮了？

1、當(dāng)Token成為第四薪酬

我知道現(xiàn)在很多的公司都已經(jīng)開(kāi)始將AI使用情況納入到實(shí)際工作考核里了。

在中國(guó)不少互聯(lián)網(wǎng)大廠里，考核績(jī)效會(huì)和Token直接掛鉤，有些部門(mén)內(nèi)部還搭建了AI排行榜——包括Token使用、AI出碼率、AI代碼行數(shù)等指標(biāo)，誰(shuí)消耗的Token多，誰(shuí)的績(jī)效越高。

有大廠產(chǎn)品經(jīng)理也告訴我，內(nèi)部確實(shí)有鼓勵(lì)全員開(kāi)發(fā)skill，每周都有同事展示案例：“不開(kāi)發(fā)就是落后”。

比中國(guó)大廠們更激進(jìn)的可能是國(guó)外的同行們。Meta組建了人工智能小組，最早用排行榜將AI使用情況游戲化谷歌也開(kāi)始強(qiáng)制要求一些非技術(shù)的管理人員使用AI助手Agent。

在摩根大通內(nèi)部，則是建立了追蹤AI工具的使用情的儀表盤(pán)，AI會(huì)給員工打標(biāo)：你是輕度用戶、重度用戶還是非用戶？

科技公司們開(kāi)始將Token配額包裝成「隱形福利」。

以前大廠福利看薪酬、看免費(fèi)三餐、看間設(shè)防，現(xiàn)在看能給多少Token。

阿里計(jì)劃向員工提供Token額度，騰訊每年為員工提供最高達(dá)22萬(wàn)的Token配額，英偉達(dá)也準(zhǔn)備為技術(shù)工程師提供相當(dāng)于其基礎(chǔ)工資約一半的Token預(yù)算，黃仁勛甚至說(shuō)：

“Token是工資、獎(jiǎng)金、股權(quán)之外的第四薪酬。”

當(dāng)老板們用「胡蘿卜加大棒」，激勵(lì)普通打工人，但對(duì)部分人來(lái)說(shuō)，從焦慮績(jī)效打分到焦慮Token消耗，一場(chǎng)新的數(shù)字刷量游戲開(kāi)始了。

誰(shuí)消耗得Token多，似乎就代表誰(shuí)的工作效率高；誰(shuí)能寫(xiě)出更牛的skill，就代表對(duì)業(yè)務(wù)理解的更透徹。一位電商行業(yè)從業(yè)者告訴我，現(xiàn)在公司形成了隱形的鄙視鏈：如果沒(méi)人養(yǎng)蝦、Token消耗量不夠，就會(huì)被鄙視。

那么問(wèn)題來(lái)了，這種評(píng)價(jià)體系真的是完美無(wú)瑕嗎？

答案顯然是否定的。

2、人類的上下文窗口快不夠用了

為什么答案是否定的？

先講一個(gè)發(fā)生在媒體行業(yè)的魔幻故事。

在一些合作稿件中，甲方通常會(huì)提供Brief，最近同行們的體感是越來(lái)越多的Brief是用AI寫(xiě)的。有的甲方當(dāng)然不會(huì)說(shuō)是AI寫(xiě)的（雖然DS味很濃），有的也會(huì)很直接，給的理由是：“資料太多，我用AI生成了一個(gè)思路，供你們參考”。

反過(guò)來(lái)一些甲方也會(huì)用檢測(cè)AI文的工具來(lái)看稿件AI含量，有的稿件由于AI味兒太重，還會(huì)在社交媒體上引發(fā)討論。

給AI Brief，寫(xiě)AI文，一個(gè)魔幻的閉環(huán)形成了，可這真的有意義嗎？人人養(yǎng)龍蝦、遍地是Skill，真的能帶來(lái)生產(chǎn)力的倍增嗎？

我也把這些問(wèn)題丟給了身邊一圈不同行業(yè)，日常使用AI的人。

一位程序員告訴我，日常工作中她有九成代碼都是用AI寫(xiě)的，一個(gè)項(xiàng)目的交付期從一年縮短到4個(gè)月，但是活越來(lái)越多，項(xiàng)目壓力越來(lái)越大，今年她所在的小組已經(jīng)主動(dòng)離職了兩名員工。

一位算法工程師，也是Vibe Coding的重度用戶，他告訴我，現(xiàn)在每天他來(lái)不及回復(fù)自己的Clade Code Session，一天同時(shí)跑多個(gè)任務(wù)，他感到注意力嚴(yán)重被分散，有時(shí)甚至忘記了自己為什么要開(kāi)始。

還有一位非技術(shù)從業(yè)者，在電商行業(yè)做運(yùn)營(yíng)，老板要求全部上AI、搞小龍蝦，好像現(xiàn)在文案、腳本、產(chǎn)品圖沒(méi)有AI參與就不行。

AI知名博主張咋啦最近的一篇博文讓我很有感慨，她說(shuō)自己深度使用AI之后，現(xiàn)在已經(jīng)是「半ADHD」的狀態(tài)，AI的上下文窗口（Context Window）已經(jīng)不是瓶頸了，但人類的上下文窗口快不夠用了。

AI進(jìn)化得太快，現(xiàn)在碳基生物已經(jīng)在追著硅基跑了。

這些AI焦慮和疲憊，被研究者們稱為AI腦炸（AI brain fry）。

《哈佛商業(yè)評(píng)論》研究調(diào)查了來(lái)自各行各業(yè)大型公司的1488名美國(guó)全職員工，這些研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)量可觀的員工稱出現(xiàn)思維遲鈍、頭痛和決策速度變慢等癥狀。

為什么會(huì)出現(xiàn)AI腦炸？這項(xiàng)研究說(shuō)了三點(diǎn)很有意思的觀察：

第一，使用AI時(shí)最耗費(fèi)腦力的是監(jiān)督AI。該研究指出，高度的人工智能監(jiān)督也預(yù)示著參與者會(huì)產(chǎn)生額外精神疲勞。

第二，AI增加了工作量。除了監(jiān)管AI，AI參與后擴(kuò)大了員工的職責(zé)范圍，要求他們?cè)谙嗤瑫r(shí)間內(nèi)不僅要關(guān)注更多的工具，還有更多的結(jié)果，認(rèn)知負(fù)荷大大增加了。

第三，不是使用越來(lái)越多的AI工具，生產(chǎn)力就越高。該研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)員工從同時(shí)使用一種AI工具到三種時(shí)，生產(chǎn)力會(huì)顯著提高，但當(dāng)使用三種工具之后，生產(chǎn)力評(píng)分就下降了。

而這些疲勞產(chǎn)生的根本原因，是因?yàn)槲覀兒鲆暳巳祟愖顚氋F的資源——注意力的稀缺性。

3、AI正在加劇注意力危機(jī)

如果詢問(wèn)那些AI創(chuàng)業(yè)者和AI使用用戶，AI對(duì)你工作的改變，他們中的大多數(shù)人會(huì)給你一個(gè)樂(lè)觀的答案：

AI接管了我的更多工作，我的工作日變得更加輕松，效率提升也開(kāi)始顯現(xiàn)。

但現(xiàn)實(shí)是怎樣的？大多數(shù)人可能正在經(jīng)歷的是我們前文提到的AI疲憊和AI腦炸：擁抱AI，你的工作并沒(méi)有像想象中那樣減少。

ActivTrak是美國(guó)一家專注于勞動(dòng)力分析和生產(chǎn)力管理的SaaS服務(wù)商，他們最近做了一項(xiàng)有意思的調(diào)查。

通過(guò)收集2023年1月1日至2025年12月31日期間，1111家公司、163638名員工和超過(guò)4.43億小時(shí)收集的行為數(shù)據(jù)，他們發(fā)現(xiàn)：

AI并沒(méi)有重新分配工作量，而是增加了工作負(fù)荷，協(xié)作的擴(kuò)張速度超過(guò)了人們注意力所能承受的范圍，生產(chǎn)力的提升固然存在，但這種提升越來(lái)越多地依賴于碎片化而非深度投入。

調(diào)研中的一組數(shù)據(jù)也很震撼：工作日是縮短了，但是工作時(shí)間提前了、協(xié)作時(shí)間增加了、注意力被稀釋了。

? 專注效率降至60%，為三年來(lái)的最低水平（2023年為63%）

? 平均專注時(shí)長(zhǎng)下降了9%——從每天14分23秒降至13分7秒。

? 協(xié)作量激增34%，達(dá)到每日5200萬(wàn)。

? 多任務(wù)處理時(shí)間增加了12%，達(dá)到每日1小時(shí)33分鐘。

? 周末工作量增加了40%以上

這指向AI進(jìn)步背后的一個(gè)隱秘危機(jī)：AI正在加劇一場(chǎng)注意力危機(jī)，AI解決了效率問(wèn)題，但是卻引發(fā)了更深層的倦怠。

這項(xiàng)報(bào)告里還指出一個(gè)現(xiàn)象：面臨工作倦怠風(fēng)險(xiǎn)的員工比例上升了23%，從19%大幅躍升至23%。

產(chǎn)生倦怠的原因也并不難理解，因?yàn)獒尫懦鰜?lái)的精力沒(méi)有被有效管理——要么是老板持續(xù)分配沒(méi)有更高價(jià)值的工作，帶來(lái)了更高強(qiáng)度的工作壓力，要么是自己缺乏精心規(guī)劃注意力的能力。

這是我們很多人當(dāng)下面臨的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題：AI已經(jīng)節(jié)省下了看得見(jiàn)的時(shí)間，但如何利用節(jié)省下來(lái)的時(shí)間呢？

這成了一個(gè)新問(wèn)題，不是嗎？

4、寫(xiě)在最后

你肯定沒(méi)有想到，100多年前，凱恩斯就預(yù)言了這個(gè)問(wèn)題。

這位經(jīng)濟(jì)學(xué)家預(yù)測(cè)，到21世紀(jì)初，資本的積累、生產(chǎn)力的提高和技術(shù)的進(jìn)步應(yīng)該能將我們帶領(lǐng)至一片「經(jīng)濟(jì)樂(lè)土」，人們每周的工作時(shí)長(zhǎng)不會(huì)超過(guò)15個(gè)小時(shí)，但他也問(wèn)道：

人們將如何打發(fā)這些閑暇時(shí)間？

100多年后，即便技術(shù)再發(fā)達(dá)，我們也沒(méi)能給出一個(gè)答案。

帶來(lái)巨大生產(chǎn)力提升的AI，也帶來(lái)了新的意義和價(jià)值危機(jī)，使用AI技術(shù)的打工人們看到了AI工具的效率提升，但也感覺(jué)到更忙碌、壓力更大，或更難以完全脫離工作。

當(dāng)消耗Token、創(chuàng)造Skill，成了新的KPI，打工人們拼命刷量，想要證明自己沒(méi)有被AI時(shí)代淘汰，但卻在無(wú)形中加速了讓AI取代自己。

更關(guān)鍵的是，凱恩斯所說(shuō)的閑暇時(shí)間在短期之內(nèi)也不會(huì)到來(lái)，一個(gè)殘酷的事實(shí)是：你通過(guò)AI節(jié)省下來(lái)的幾個(gè)小時(shí)空閑時(shí)間，會(huì)被更多需要解決的問(wèn)題、更多需要跟進(jìn)的項(xiàng)目所容納。

至少當(dāng)下，AI疲憊不會(huì)減弱或消失，因?yàn)锳I仍在上演更激進(jìn)的變化——在寫(xiě)這篇文章時(shí)，硅谷新一輪的大裁員開(kāi)始了。

AI帶來(lái)的是解放還是一臺(tái)加速運(yùn)轉(zhuǎn)的跑步機(jī)？這逐漸成為這十年中具有決定性意義的勞動(dòng)問(wèn)題。

參考資料：

1、哈佛商業(yè)評(píng)論：When Using AI Leads to “Brain Fry”

2、ActivTrak：2026 Stateof the Workplace——AI Adoption & Workforce Performance Benchmarks