夜雨聆风
一个程序员和我说，他用AI写代码一年多了，90%的代码都是AI生的。
项目交付周期从一年缩到了四个月。
他以为自己会因此轻松很多。
结果呢——活越来越多，压力越来越大，今年他们小组已经主动离职了两个人。
另一个做算法的朋友，是Vibe Coding的重度玩家，每天同时跑几个Claude Code的session，感觉自己很高效。
但他跟我说了一句话，我记了很久：
"有时候我突然不知道自己为什么开始了这个任务。"
这不是个例。
波士顿咨询和《哈佛商业评论》今年联合调研了1488名大公司员工，发现了一个正在蔓延的症状——他们管它叫：
「AI脑炸」（AI Brain Fry）
脑雾、头痛、决策速度变慢，对AI工具的使用开始出现厌倦和抵触。
14%的人已经确诊。
更关键的那个数字：
使用1-2个AI工具，生产力明显提升；超过3个，生产力开始下滑。
怎么了？明明是AI在替你干活，为什么你更累了？
我觉得这个问题值得认真说一说，因为大量正在创业的人、在咨询行业的人、每天接触AI工具的人，都在经历这个阶段——
只是大多数人还没意识到，或者觉得这种累是正常的。
第一个原因：你变成了AI的监工。
AI生成了内容，你得审。AI写了代码，你得读。AI出了方案，你得判断对不对。
表面上你的产出多了，但认知负荷没有减少——只是从"生产"变成了"审核"。
而审核比生产更消耗注意力，因为你要同时保持批判性思维，还要为AI的每一个输出兜底。
BCG的研究给了个量化结论：逐行审读AI生成内容，脑力消耗增加14%，信息过载感增加19%。
你不是在用AI，你是在伺候AI。
第二个原因：你把空出来的时间，又塞满了。
这是一个残忍的规律。
凯恩斯一百年前就说过，技术进步应该让人每周工作不超过15小时。结果呢？
一代又一代工具出来，每次都说"节省时间"——但节省出来的时间，从来没有真正空着过。
它会被更多的项目、更多的需求、更高的老板期待，重新填满。
用AI以后，有人交付周期从一年缩到了四个月。但然后呢？老板把四个月的产能当成了新的基准。
你用AI省出来的效率，被你自己（或者老板）折算成了更高的产出要求。
第三个原因：注意力被切割了。
ActivTrak追踪了163,638名员工超过4亿小时的工作行为，数据出来了：
平均专注时长从14分23秒下降到了13分7秒。
协作量激增了34%，多任务处理时间增加了12%，周末工作量增加了40%以上。
职业倦怠风险比例，从19%升到了23%。
AI时代，每个人的日历都更碎了。工具越多，你的注意力就要分配给更多的入口。
每一个工具都在抢你的时间片，每一个session都在消耗你的上下文切换成本。
那个算法工程师说的那句话其实很准：
"人类的上下文窗口，快不够用了。"
那怎么办？
我不是来劝你戒掉AI的，那是废话。
我想说的是另一件事：
大多数人用AI的方式，从一开始就错了。
不是工具的问题，是你和工具的关系出了问题。
针对这个问题，修愚规划了很久的龙虾导航站，即将上线，目前正在积极调试和完善中，会针对各种人群，给出相对靠谱的解决方案。
ShenZhua.com 神爪在手，龙虾我有
第一，工具超过三个，你就该砍掉一些了。
BCG的数据说得很清楚，超过3个，生产力开始下降。
这不是在限制你的能力，这是认知带宽的物理上限。
你现在用的AI工具，哪三个拿走你最不慌？其他的，关掉。
第二，AI干的事情，要"批量化"，不要"随机化"。
每次"想到什么让AI做什么"的模式，是注意力的最大杀手。
它让你在工作和工具之间反复横跳，每次切换都有认知损耗。
更好的方式是：把AI任务集中在固定的时间段处理，其他时候关掉通知，专注在自己的脑子里思考。
第三，把你解放出来的时间，真的保护起来。
这是最难的一条，也是最重要的。
如果AI帮你省了两个小时，你要有意识地捍卫这两个小时——不是去完成更多任务，而是去做那些AI做不了的事：判断、选择、关系、思考方向。
你用AI省的不是时间，是认知资源。这个资源，值得被认真花在更有价值的地方。
最后说一句：
AI疲惫症，不是工具的问题，不是行业的问题。
它本质上是一个自我管理的问题——你是在驾驭工具，还是被工具驾驭？
这个问题，每个人都要自己回答。
数据来源：BCG & 哈佛商业评论《AI Brain Fry调研》、ActivTrak《2026职场现状》报告、36氪「第一批用AI的人，已经染上了AI疲惫症」
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