AI没省时间，反而多了“监管”负担

很多人以为AI能包揽所有重复工作，实际却陷入了“AI干活，我监工”的循环，这份“监管成本”，远比自己动手更耗精力。

加拿大程序员亚当·麦金托什曾连续工作15小时，只为调试AI生成的2.5万条代码。他吐槽，AI写的代码漏洞百出，不仅要逐行检查修复，还要填补逻辑漏洞，最后比自己手动编写更累。

《哈佛商业评论》的研究更直接：当员工使用1-2款AI工具时，生产力平均提升23%；可一旦超过3款，效率反而下降12%。因为切换工具、核对结果、修正错误，会持续消耗认知精力，形成“越用越累”的内耗。

更扎心的是，这种“监管”还藏着隐性压力。亚马逊员工迪娜透露，公司要求“什么都用AI”，她的日常工作从写代码变成了修复内部AI工具生成的Bug，“试图用AI解决AI造成的问题，纯属内耗”。

“为了用AI而用AI”，催生无效忙碌

AI的普及，让很多公司陷入了“技术焦虑”，纷纷要求员工“AI优先”，却忽略了实际需求，最终让员工陷入“无效忙碌”的怪圈。

亚马逊过去4个月裁员3万人，却同时计划投入2000亿美元建设AI基础设施，要求员工在所有工作流程中引入AI。但员工反馈，约三分之一的情况下，AI才真的能节省时间；剩下的时间，都在应付“为了用AI而用AI”的任务。

供应链工程师莉萨举例，管理层总问“能不能用AI更快做完”，哪怕是简单的表格统计，也要求用AI生成，可AI生成的表格往往格式混乱、数据错误，她还要重新整理，反而多花了半小时。

这种“形式大于内容”的AI应用，不仅没提升效率，还让员工陷入“伪忙碌”——看似一直在用AI干活，实则都是无用功，疲惫感自然越来越重。

AI带来的累，不止是身体上的忙碌，更是心理上的内耗。一边是“不用AI就会被淘汰”的焦虑，一边是AI带来的新型职场监控，双重压力让人喘不过气。

亚马逊内部推出了AI使用监控仪表盘，管理者能实时看到员工使用AI的频率和深度，部分团队还设定了“每周至少80%成员使用AI”的目标，甚至AI使用情况会纳入晋升考核。员工丹尼坦言：“如果不主动用AI，就会被认为过时，担心在下一轮裁员中被淘汰。”

更让人焦虑的是，很多人感觉自己在“训练取代自己的AI”。亚马逊软件工程师萨拉说，她经常要编写详细的操作流程，帮助AI理解工作步骤，“有时候会想，我现在的工作，就是在为自己的替代者铺路”。

这种“被替代”的恐惧，加上“必须用AI”的强制要求，让很多人在使用AI时充满抵触和焦虑，哪怕没干多少活，也会觉得身心俱疲。

AI的“不透明”和“不精准”，让我们不得不时刻保持警惕，这种持续的认知紧张，正是疲惫感的核心来源之一。

AI的“黑箱问题”早已被权威媒体关注：深度学习模型的推理路径无法解释，哪怕是开发者，也难以说清某个决策是如何产生的。这意味着，我们无法完全信任AI的输出，必须反复核对、验证，生怕出现错误。

除此之外，AI还会产生大量“垃圾输出”，也就是业内所说的“工作泔水”——无意义的备忘录、漏洞百出的演示材料，员工不得不花大量时间纠正这些错误。心理学家加布丽埃拉·罗森·凯勒曼表示，“工作泔水”相当于“认知投降”，而纠正这些垃圾输出，会让大脑陷入持续疲劳。

就像软件工程师西丹特·卡雷所说：“残酷的讽刺是，相比人工编写的代码，AI生成的代码要更仔细地检查。”这种持续的警惕和纠错，远比自己动手更耗神。

我们之所以觉得有了AI更累，从来不是AI本身的问题，而是我们用错了方式——把AI当成了“必须依赖的工具”，而非“可以选择的助手”；把“用AI”当成了目标，而非“提高效率”的手段。

波士顿咨询公司总经理马修·克罗普说得好：“使用AI出现疲劳，就像刚拿驾照的人开法拉利，能开得很快，却容易失去控制。”AI的本质是帮我们解放双手，而非增加负担。

真正聪明的用法，是给AI“减负”，也给自个儿“减负”：不用追求所有工作都用AI，只让它做最擅长的重复工作；不盲目跟风使用多款AI工具，选1-2款适配自己的就足够。

AI是来帮我们省时间、减负担的，不是来让我们熬夜、内耗的。

最后想问大家，你用AI时有没有觉得更累？有没有遇到过AI“帮倒忙”的情况？欢迎在评论区留言分享，也别忘了转发给身边正在被AI内耗的朋友，一起摆脱这种疲惫感～