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AI越强大,为何我们更累?解读公司与员工的双重焦虑

时间:2026-03-01 18:55
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

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。

来源:https://www.163.com/dy/article/KMV1OL2905198NMR.html
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