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。

要让AI输出能用的东西，人至少要先做哪些预处理工作？

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。

AI垃圾正在吞噬白领工作时间

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。

BCG首次提出“AI脑疲劳”概念

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。

微软早在《2025年工作趋势指数年度报告》中就发布了一组令人窒息的数据。

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？

一味地提高剩余价值率，搞出来一堆毫无价值的廉价品，就能保住市场？

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。