AI越强大，为何我们更累？解读公司与员工的双重焦虑
AI编程工具承诺解放工程师，现实却是催生了新一轮效率焦虑。
随着Anthropic的Claude Code、OpenAI的Codex等AI编程智能体能力持续跃升，科技企业正陷入一场由上而下的"生产力偏执"。高管亲自下场写代码，员工被要求刷新与AI交互的频率，而加班时长不减反增。AI本应是省力工具，却在许多职场变成了新的压力来源。
调查数据揭示出明显的认知落差：咨询公司Section的调查显示，超过40%的C级高管认为AI工具每周为他们节省了至少8小时，而67%的非管理层员工表示AI帮助他们节省的时间不足两小时，甚至毫无帮助。加州大学伯克利分校针对一个200人组织的持续研究则发现，即便员工已将大量工作转交AI，实际工作时长仍在延长。
这场焦虑的蔓延有其结构性原因。当首席技术官们在凌晨5点对着AI敲代码、CEO们以账单金额衡量团队努力程度，整个行业对"效率"的想象已被重新定义——而这场重新定义的代价，正由普通员工承担。
高管入场写代码，效率焦虑自上而下蔓延
"Vibe coding"这个词，最初带着一份慵懒的期许。前OpenAI研究员Andrej Karpathy于2025年2月将这一概念引入公众视野，描述的是工程师只需与AI聊天便可完成开发的新型编程模式——"完全沉浸在氛围中"。
然而一年后，氛围早已变调。
Intuit首席技术官Alex Balazs描述了自己近期的日常：妻子早上8点下楼，发现他已工作数小时。"她问我起来多久了，我说早上5点就起来在写代码了。"准确地说，是他在引导AI智能体为他写代码，他表示这让他重新深入接触到多年未曾触碰的底层代码。
这类高管行为正在向下传导压力。OpenAI总裁Greg Brockman近期在X上发文称，"每一刻你的智能体没有在运行，都感觉是在浪费机会。"这句话精准触发了科技行业本就盛行的工作狂文化。
AI初创公司Arcade.dev的联合创始人兼CEO Alex Salazar则更为直接。他定期查看公司的Claude Code账单——账单金额与工程师使用工具的频率直接挂钩——并点名批评那些"花得不够多"的员工："我会说，'你们还不够拼。'"他表示，在第一次这样的"信仰会议"之后，公司的AI编程工具账单飙升了10倍，而他将这笔支出视为进步的标志。
员工被量化管理，"AI疲劳"悄然蔓延
在这种氛围下，对员工的考核方式也在悄然改变。
DocuSketch是一家专注于财产修复业务的软件公司，其产品副总裁Andrew Wirick表示，公司现在追踪工程师每天与AI编程工具的"交互次数"，默认该数字越高，团队生产力越强。Claude Code还会每周为每名工程师生成报告，列出他们与AI陷入无效循环的所有模式，并提供改进建议。
Wirick本人坦言，自己已出现某种"上瘾"感。"感觉每天必须多完成几次交互，睡前还在想怎么再多做几个。"他将这种状态归因于去年11月试用Anthropic最新模型Opus 4.5时的"顿悟体验"——当时他将一个通常需要交给工程师的功能原型任务交给模型，20分钟后看到模型自主拆解并实现任务，"感觉大脑被重启了"。
这种全员加速的心态正在侵蚀工作与生活的边界。伯克利的研究发现，即便大量任务已被AI接手，人们的工作时长并未缩短。部分工程师也开始公开承认自己正在经历"AI疲劳"——持续担心错过下一个突破，而那个突破似乎永远只差一次提示词。
高管与员工之间，认知鸿沟日益扩大
高管们的热情，在很大程度上来自亲手创造的新鲜感。Salazar承认，亲自用AI搭建原型，比平日里处理授权和决策更有"生产力的即视感"。他最近甚至直接回应一位重要金融客户的服务请求，从零搭建了一个演示应用。
在Intuit，产品经理和设计师如今也被鼓励用"vibe coding"方式在QuickBooks中自行构建功能原型，Balazs表示，"至少现在，产品经理可以拿着一个具体的东西去和工程师说，'我想要类似这样的东西。'"
然而，Section咨询公司的调查数据显示，这种认知落差相当显著。
高管对AI红利的感受，与基层员工的体验之间存在巨大断层。Salazar认为，这部分源于员工在适应新工具时承受着更高的转型成本："他们被隐性地要求找时间探索和实验，但日常工作的预期并没有相应调整，以腾出这个空间。"
岗位安全感的隐忧同样真实存在。Salazar坦言，他原本计划更换第三方网络服务商，但眼下市场团队已能自行用AI工具更新公司 ，这笔外包支出因此被砍掉了。
"任务扩展"与虚假繁荣，效率神话的另一面
伯克利的研究者将这一现象命名为"任务扩展"（task expansion）：当非技术同事开始用AI生成代码，工程师不得不花时间清理这些半成品，反而增加了工作量。Intuit的Balazs坦承，这正在重塑原本边界清晰的岗位分工，使越来越多的角色走向"混合化"，也让原有的协作关系趋于复杂。
而更深层的问题在于：这场建设热潮究竟在创造有价值的东西，还是只是在制造更多东西？
分析人士指出，若这股AI驱动的生产力偏执得不到约束，可能导致大量"busyware"（虚耗软件）涌现——没人会在意的 小改动、只有一个用户的定制仪表盘、营销主管半途而废的原型项目，最终全都交由工程师去实现。每一项在当下似乎都有其理由，但大多数终将落入废弃代码的垃圾桶。
Intuit的Balazs称，以代码生产和交付速度衡量，公司工程师的生产率已提升约30%。但在这个代码日益"一次性化"的未来，真正的效率红利或许藏在另一个问题的答案里：哪些东西根本就不该被构建出来。
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