不知不觉，AI 已经成为了越来越多人上班干活必备的工具。
一个问题也油然而生：有了 AI 以后，我们的工作到底变轻松了没有？
毫无疑问，AI 确实能提高效率。
但 AI 时代效率提升的红利，就目前来看，似乎对普通人几乎没有任何好处。
反而可能通过更精细化的任务分派、更快的节奏期望，加速透支生命。
说人话就是，活得更累了。
01 揾食艰难
据工作管理平台 Asana 发布的《工作创新指数报告》，全球 79% 的企业因为草率部署 AI 系统，正在积累大量 "AI 债 "。
所谓 "AI 债 "，类似于软件开发的 " 技术债 "。
指的是为了快速交付而采用妥协的代码架构，以后迟早得花大代价重构。
绝大部分企业，在引入 AI 时，往往只看到了大模型 API 的文本生成和数据总结能力，很少有去做底层的数据抽取、转换、加载清洗和业务流程重构。
简单来说，只是单纯、强行把 AI 嵌入旧的工作模式。
强行匹配的结果就是，由于流程混乱，84% 的受访员工出现了明显的职业倦怠，77% 的人认为每日工作量已经达到了 " 难以负荷 " 的程度。
为什么？
因为生成式 AI 的效率，是个典型的冰山模型。
整理文档，避免 RAG 系统检索到脏数据；
为了让大模型不胡言乱语，必须编写面面俱到的提示词，补充各种边缘案例和格式约束；
确认合规性、脱敏敏感数据；
……
更耗费心神的是 AI 输出后的治理。
很多人应该都有过类似的体验。
当你的同事，给你发了一个看起来洋洋洒洒、排版精致、用词高端，实则内容空洞、逻辑颠倒、甚至夹杂着虚假新闻的 AI 生成文档。
这得有多难受？
你不仅要核实数据和事实，还要逐句修改充满了 "AI 味儿 "、"AI 逻辑 " 的文字，耗费的时间不亚于重新写一版。
甚至，比重新写还累。
研究机构 BetterUp Labs 联合斯坦福大学进行了一项针对白领的研究：高达 40% 的白领日常都会收到大量 "AI 垃圾 "。
为了识别、核实并重写这些 AI 垃圾，平均每位员工要多浪费近 2 个小时。
时间不仅是金钱，更是生命。
BetterUp 测算，一个 1 万人的大型企业，因为这种 " 返工税 "，每年要至少损失约 900 万美元的生产力。
而以上这些活占用的时间，现实中往往被严重低估，基本都被视作不产生 KPI 的杂务。
更关键的是，若一个团队内部，互相用 AI 垃圾轰炸，必然会陷入了严重的内耗。
波士顿咨询在关于人机协作的研究中，首次提出了 "AI 脑疲劳" 这一概念。
从认知心理学角度看，人类的大脑分为系统 1（直觉、无意识）和系统 2（逻辑、高强度专注）。
在 AI 出现之前，我们的日常工作，是一个 " 系统 1 与系统 2 交替休息 " 的过程，大脑有节奏地放松。
但当 AI 成为生产工具后，人的角色就从执行者变成了监督者。
长时间监督和频繁切换 AI 工具，需要系统 2 持续保持高压审视状态。
先不谈大脑能不能承受，但几十年的用脑习惯突然变化，一定是难以适应的，从而引发心理疲劳。
因为时刻担心 AI 犯错，14% 的受访者正在经历严重的 AI 脑疲劳。
在营销人员中，这个比例更是高达 26%，因为他们需要同时操作文案 AI、生图 AI、数据分析 AI 等等……
这种疲劳不表现在肉体上，不代表它就不严重。
患有 AI 脑疲劳的员工，重大错误率攀升了 39%，决策疲劳得分高出 33%，离职倾向更是大幅上升。
长此以往，因 AI 而导致的焦虑症，将越来越普遍。
这个问题，在技术层面明显有解。
但在管理层面，无解。
02 荒诞现实
一切都是因为预期。
如果说技术漏洞和隐形劳动是客观原因，那么管理层期望值的无节制拉高，才是把执行者推入深渊的元凶。
有个经典现象叫作杰文斯悖论。
19 世纪，英国人发明了蒸汽机，本以为能省下大量煤炭。
结果，因为效率提高了，机器被更广泛地应用，反而导致煤炭的总消耗量急剧上升。
此时彼时，其实没什么不同。
绝大多数人对应的，真的就只是煤炭。
从上帝视角看，既然 AI 能提升 30% 程序员效率、帮你把找资料、写初稿的时间缩短了那么多，那你多余的时间应该干什么？
难道聊天喝茶？
必须安排新的任务，把工作时间填满。
跟 AI 脑疲劳的道理一样。
过去搜集资料时的沉思、构思框架时去散散步吸根烟、在办公室等编译时的短暂摸鱼……
这些不可或缺的思维空白和等待时间，几乎全被 AI 挤压掉了，迫使员工进入更快节奏的决策与修正循环。
事实就是，效率确实提升了，但个人的工作密度提升得更多。
基于其全球 Microsoft 365 办公软件生产力信号，大量白领正在陷入 " 无尽的工作日 "：
每天早上 6:00，已经有 40% 的在线用户开始查收邮件并规划一天的工作；平均每人每天要接收 117 封邮件，以及 153 条企业消息。
在中东欧、中东和非洲等地区，人均消息收发量同比激增了超过 20%。
国内的数据，虽然没有，但所有人都能感受到冷热。
这两年，有多少企业跟着舆论走、强调降本增效，大面积裁员？
比较普遍的情况是，留下的员工熟悉 AI 工具，尤其是免费的那种，提高自己的个人产出。
某种程度上，确实可以解读为淘汰跟不上时代的员工。
但一个显而易见的事实是，对绝大多数企业而言，如果重心变成降本增效，那是因为其本身就在走下坡路。
严格来说，降本增效的重心应该在增效上，即利用新技术、新工具提高员工的工作效率。
但目前大部分企业，引入 AI 工具的重心其实都在降本。
至于增效，确实有。
但增的只是单个员工的效率，而不是公司整体的效率。
这能有多大意义？
一年到头，领导在年会上眉飞色舞地吹嘘，虽然咱们收入降了，但开支降得更多，利润率反而上升，未来可期啊。
台下鼓掌的牛马，绝对不会因为自己的效率翻了几倍而欣喜，只会感到身心俱疲。
等于是在强行续命，竞争力只会更低，倒闭得更快。
归根结底，节流固然重要，但更重要的是开源。
讽刺的是，现在都 2026 年了，AI 应用市场规模接近万亿美元。
却依然有相当多的公司，就像坐井观天的土财主一般，只是把 AI 当做内卷工具，还以为自己是在拥抱时代。
这并非夸张，稍微去了解一下就知道，抱有这种想法的中小企业、甚至上市公司相当之多。
能当老板的不一定都是聪明人，相当一部分真的只是靠胆略幸运地吃到了时代红利，根本思想一直停留改开前的小农时代。
动辄吹嘘曾经 " 打江山 " 的草莽岁月，殊不知世界早就更新了两个大版本。
人的认知跟不上技术进步的速度，其实是个很普遍的问题。
03 尾声
曾在评论区收到一条留言：
" 如果 ai 不能让咱们孩子做 2 休 5，我都不知道这东西发明来干嘛。"
AI 本应作为工具，但现实是人居然反过来成了 AI 的工具，不断把精力消耗在无止境的监控和维护上。
若继续死守弱肉强食、无限内卷的思维。
AI 时代的生产力解放，无论对企业还是个人而言，都不太可能是好事。
与新技术相比，大量普通人就算再平庸，也应该被善待。
