夜雨聆风周末，OpenAI创始人CEO奥特曼的家，被人纵火了。嫌疑人还扬言还要烧毁OpenAI办公楼，很快被警方带走。案件目前仍在调查中。奥特曼已经认定，一篇煽动性文章放大了反技术情绪，导致了这起袭击。
没有人会与纵火者站在一起。但是，在奥特曼温情地长文回应后，人们在社交媒体上评论的分歧，却异常巨大。
AI越成功，社会情绪反而越分裂。在奥特曼眼里，AGI具备“魔戒”效应，能让人做出极其疯狂的事情；现在OpenAI正在兑现自己的使命，通过技术进步推动一个更美好的未来。但在更多人看来，譬如在美国，AI满足了少数人的好奇、财富与权力，可能给更多人带来的是无助、压力，甚至愤怒。
AI正在变成公司的亲儿子
盖洛普公司（Gallup）的最新调研，揭示了这样“AI悖论”的一角。在过去一年里，14至29岁的美国年轻人，既没有完全拒绝人工智能，也没有完全接受它，即便是那些每天都在使用AI的人。他们对AI可能削弱个人技能发展的担忧，甚至超过了对效率提升的期望。
在日常生活中，他们的AI使用频率，基本没有变化。然而，他们对AI的情绪态度发生了明显变化：兴奋感（excited）下降了14个百分点，期待度（hopeful）下降9个百分点，而愤怒上升了9个百分点，焦虑则仍维持在40%以上。
年轻人对AI的看法变糟了
说明：当年轻人被问及“AI让我……”
尽管使用AI更频繁的年轻人，比使用频率较低的同龄人对AI的看法更为积极，但这并未让他们的态度随时间改善。相反，这部分人群的兴奋感和期待度下降幅度更大，分别下降了18个百分点和11个百分点。
在他们看来，AI并没有更好地帮助他们解决现实问题。无论是加速学习还是提高工作效率，AI实际发挥的作用，正越来越受到年轻人的质疑。仅有28%的年轻人表示，他们信任AI辅助完成的工作，这一比例较去年下降了4个百分点。
年轻人眼中AI与效率的关系
更关键的是，他们非常担心AI最终取代原本属于自己的未来。认为AI之于工作弊大于利的年轻人，比例上升11个百分点，达到48%，远高于持相反观点的15%。
这是一个敏锐却无奈的世代，他们眼睁睁看着未来的前景被压缩。他们的担忧，已经被多项实证研究一次次证实。
去年，美国国家经济研究局（NBER）的一篇论文发现，在AI高度暴露的职业中，职场新人就业显著下降，而职场阅历越深，受到的冲击则越小。今年，Anthropic也发现，在高暴露职业中，22至25岁的年轻求职者入职率下降约14%，这一趋势在25岁以上群体及低暴露职业中，并不明显。
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在奥特曼回应袭击事件的长文，他表达了“AI将成为扩展人类能力和潜力的最强大工具”以及“适应性至关重要”的信念。这当然有道理。但AI的真正价值，只有在投入足够时间，让复利效应显现之后，才能真正体现。而年轻人正在失去这样的适应性的机会。
AI对劳动力市场的影响，正在首先表现为一种代际结构变化。已经是“既得利益”者的资深员工，在这场变革中反而占据了更有有利位置，他们看到自己的时间价值急剧增加，可以完成比以前更多的工作，来实现他们的目标；公司的生产效率提升，相同的任务，需要更少的员工，尤其利好懂得如何将AI嵌入现有流程的资深员工；而更迫切需要职场实践的新人，反而成为最脆弱的一环。
公司可能不会再有“后浪”了。随着大模型的学习能力持续提升，公司正在从资深员工的实际工作中“蒸馏”出更多智能，知识日益向AI转移，而不是在实际工作中向新一代转移，也就进一步提升了人类新员工的入职门槛。AI正在变成公司的亲儿子。
这正是这一代年轻人所真正担心的：AI让他们没有现在，也就没有未来。AI正在获得知识的继承权。
光荣属于“AI同事”
在当前的AI系统中，被排除的人失去了机会，而被接纳的人，则开始背负成本。那些已经接受AI辅助的人类员工，虽然仍然留在岗位上，却要干更多的活、背更多的锅，而功劳却越来越多地归于他们的“AI同事”。
AI似乎正在让人类变得更累，也让“责任”变得更昂贵、更模糊、更难分清。奥特曼在长文中称，“事情不可能一帆风顺”，意外地反讽。
当市场谈论大模型与智能体时，大多数叙事仍然停留在宏大的层面：效率提升、迭代加速，以及更快地产出更多代码。但对于随之而来的“技术债”，以及人类员工在后端不断修补系统、消化问题的工作，却鲜有提及。
那些仅将AI视为生产力工具，却忽视人类与AI在实际工作中如何分工的企业，正在无意中加深人们对“AI过剩的世界”的抗拒。
没有哪家公司比Anthropic更彻底地使用AI编码工具。约80%的代码由Claude Code生成，这很可能也包括Claude应用的官网。然而，软件工程师Gergely Orosz却发现，该网站存在一个明显的Bug，甚至影响所有付费用户的体验，而此前似乎无人察觉。直到他的抱怨在社交媒体上引发关注后，问题才被确认并修复。
代码过载（code overload）正在成为新的“技术债”。StackHawk联合创始人表示，在引入Cursor之后，公司每月产出的代码量暴增10倍，积压了高达100万行待审查代码。这些代码必须经过测试，以避免技术缺陷、安全风险或合规问题。
过去，这些责任主要由代码编写者承担，而如今，越来越多地被甩锅给人类工程师。在预期生产率大幅提升的AI时代，硅谷的程序员反而走向了“996”。
这种“AI过剩”同样正在更广泛的数字经济中发生。过去十年间，苹果应用商店的新应用数量，整体呈下降趋势，但这在2023年后开始逆转，并在今年一季度彻底改变。这与AI编码的崛起高度同步。然而，供给的爆炸并未带来价值的同步增长，反而在稀释质量与用户注意力，同时也为平台的审核体系带来了前所未有的压力。
苹果应用商店新上架App数量
硅谷长期以来相信，技术可以解决一切问题，包括技术自身制造的问题。AGI被视为通过编码能力不断提升实现的“递归式进化”，Claude Cowork也被认为将沿着Claude Code已经验证的路径，逐步吃掉软件，并吞噬白领世界。于是，解决代码过载的答案，同样显而易见，那就是使用更多的AI。去年，Cursor就收购了开发代码审查机器人的初创公司Graphite。
但问题在于，执行与责任之间的对应关系，已经被打破。技术正在自动化执行，但责任仍然停留在人类体系之中。这种路径是否真的在解决问题，还是仅仅在用新的复杂性覆盖旧的复杂性？又或者说，最终的错误，又将由谁承担？
更值得注意的是，这种“AI过剩的世界”仍处于自我强化之中。Token消耗量正在成为衡量员工敬业程度的新指标。英伟达创始人黄仁勋曾表示，如果一名年薪50万美元的工程师，每年花在AI代币上的费用不足25万美元，他会感到惊讶。Meta也在公司内部对员工的token使用情况进行排名。
被忽视的大多数人
尽管在回应的长文中，奥特曼提到了“AI必须普惠”。但到目前为止，事实远非如此。正如硅谷AI大神卡帕西（Andrej Karpathy）所观察到的，人们对AI能力的认知，正出现越来越大的鸿沟，彼此“各说各话、彼此误解”。
这种分裂的根源在于，AI能力的提升并不是均匀发生的。进步最显著的领域，集中在具备高商业价值的场景，服务于少数专业人群，而非大多数普通用户。
AI在摧毁一批白领工作岗位的同时，也在创造出一批技术工人的岗位，但AI又能如此神奇地把媒体、资本和技术牢牢捆绑在一起，把放大内容的工具交给他们，创造出有利于自己的叙事，从不惜以“生存毁灭”来夸大自己的威力，到加速的技术替代人类也是文明进步的技术精英标签。
一个看起来会更加实体、更加制造业、产业结构上更健康的美国，反而正在让更多人不满，因为在现实中往往表现为一种非对称、非自愿、且带有明显下行性质的再分配过程。
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当冲击真正显现时，所谓“以人为先”的回应，往往退化为“普遍基本收入”等形式的补偿。仿佛可以用有限的经济转移，去对冲一整代人正在浮现的AI幻灭。人们始终担心，在AI能力与收益不断集中于少数人的同时，被忽视的大多数人在这个时代所失去的只会越来越多。
社会情绪已经日益紧绷，几乎必然会外溢。它正在寻找一个出口，或者创造一个。于是，AI成为最方便的承载对象。这是一个既真实存在、又足够模糊的“替罪羊”。人们倾向于将生活中各种出错的事情归因于它，不同性质的问题，也被有意无意地混在一起。上周，印第安纳一位议员房子遭到十三枪射击，枪手在门口留言“禁止数据中心”。
对一些雇主而言，“AI冲击”也逐渐成为一种可被利用的叙事工具。它让裁员、收缩与降本，显得更像是技术趋势的必然结果，而非主动选择。这种被利用的“恨意”，进一步反噬了人们对AI的乐观预期。
AI会熄火吗？
AI的发展从来不只是一个技术问题，它同时是一个分配问题与共识问题。无论是清醒而无助的年轻人，还是替AI背锅的打工人，以及不在“世界中心”的大多数人，如今愈发感到自己是成本的承担者。
当收益越来越集中于少数具备技术能力的群体，而成本逐渐扩散至更广泛的劳动力与社区时，社会对这项技术的容忍度就会开始下降。更高的创新成本、更重的组织摩擦，以及更频繁的社会冲突，将必然成为AI进步的反作用力。
当经验不再通过实践在代际之间传递，而是被不断“蒸馏”进模型之中，大量依赖真实工作场景积累的隐性知识（tacit knowledge），正在失去其自然生长的土壤。一旦这一过程持续下去，AI所依赖的“人类经验源泉”，本身也可能逐渐枯竭，从而反过来限制其进一步学习与提升的能力。
当“使用AI的程度”开始取代“工作的质量”成为评价标准时，激励机制本身正在扭曲。如果只有那些通过AI不断生成更多代码的工程师才会被保留，那么，真正关注系统质量与长期可维护性的工程师，反而可能成为被“驱逐”的一群人。AI应用的市场空间，或因此而受到侵蚀。
越来越多与AI无关的美国居民，开始反对在社区周边建设驱动AI的数据中心。一些立法者已经开始顺势推动限制数据中心建设的法案。2026年，美国已有将近30%到50%数据中心会延期，这一占比或进一步提升，约束算力的供给。
AI的发展依赖于数据、算力与电力，它同样依赖于社会的信任与共识。这是另一种更脆弱的资源。一旦这种共识开始瓦解，这场原本试图加速一切的进程，未必会完全停止进步，但它可能会在更高的摩擦、更强的约束，甚至更频繁的冲突中前行。
那些AI大厂们，政策制定者们，需要在2026年直接回应这些问题。
