AI 越強，人們反而越累，「焦慮」成為公司和員工的常態

撰文：許超

來源：華爾街見聞

AI 編程工具承諾解放工程師，現實卻是催生了新一輪效率焦慮。

隨著 Anthropic 的 Claude Code、OpenAI 的 Codex 等 AI 編程智能體能力持續躍升，科技企業正陷入一場由上而下的「生產力偏執」。高管親自下場寫代碼，員工被要求刷新與 AI 交互的頻率，而加班時長不減反增。AI 本應是省力工具，卻在許多職場變成了新的壓力來源。

調查數據揭示出明顯的認知落差：諮詢公司 Section 的調查顯示，超過 40% 的 C 級高管認為 AI 工具每週為他們節省了至少 8 小時，而 67% 的非管理層員工表示 AI 幫助他們節省的時間不足兩小時，甚至毫無幫助。加州大學伯克利分校針對一個 200 人組織的持續研究則發現，即便員工已將大量工作轉交 AI，實際工作時長仍在延長。

這場焦慮的蔓延有其結構性原因。當首席技術官們在凌晨 5 點對著 AI 敲代碼、CEO 們以賬單金額衡量團隊努力程度，整個行業對「效率」的想象已被重新定義——而這場重新定義的代價，正由普通員工承擔。

高管入場寫代碼，效率焦慮自上而下蔓延

「Vibe coding」這個詞，最初帶著一份慵懶的期許。前 OpenAI 研究員 Andrej Karpathy 於 2025 年 2 月將這一概念引入公眾視野，描述的是工程師只需與 AI 聊天便可完成開發的新型編程模式——「完全沉浸在氛圍中」。

然而一年後，氛圍早已變調。

Intuit 首席技術官 Alex Balazs 描述了自己近期的日常：妻子早上 8 點下樓，發現他已工作數小時。「她問我起來多久了，我說早上 5 點就起來在寫代碼了。」準確地說，是他在引導 AI 智能體為他寫代碼，他表示這讓他重新深入接觸到多年未曾觸碰的底層代碼。

這類高管行為正在向下傳導壓力。OpenAI 總裁 Greg Brockman 近期在 X 上發文稱，「每一刻你的智能體沒有在運行，都感覺是在浪費機會。」這句話精準觸發了科技行業本就盛行的工作狂文化。

AI 初創公司 Arcade.dev 的聯合創始人兼 CEO Alex Salazar 則更為直接。他定期查看公司的 Claude Code 賬單——賬單金額與工程師使用工具的頻率直接掛鉤——並點名批評那些「花得不夠多」的員工：「我會說，『你們還不夠拼。』」他表示，在第一次這樣的「信仰會議」之後，公司的 AI 編程工具賬單飆升了 10 倍，而他將這筆支出視為進步的標誌。

員工被量化管理，「AI 疲勞」悄然蔓延

在這種氛圍下，對員工的考核方式也在悄然改變。

DocuSketch 是一家專注於財產修復業務的軟件公司，其產品副總裁 Andrew Wirick 表示，公司現在追蹤工程師每天與 AI 編程工具的「交互次數」，默認該數字越高，團隊生產力越強。Claude Code 還會每週為每名工程師生成報告，列出他們與 AI 陷入無效循環的所有模式，並提供改進建議。

Wirick 本人坦言，自己已出現某種「上癮」感。「感覺每天必須多完成幾次交互，睡前還在想怎麼再多做幾個。」他將這種狀態歸因於去年 11 月試用 Anthropic 最新模型 Opus 4.5 時的「頓悟體驗」——當時他將一個通常需要交給工程師的功能原型任務交給模型，20 分鐘後看到模型自主拆解並實現任務，「感覺大腦被重啟了」。

這種全員加速的心態正在侵蝕工作與生活的邊界。伯克利的研究發現，即便大量任務已被 AI 接手，人們的工作時長並未縮短。部分工程師也開始公開承認自己正在經歷「AI 疲勞」——持續擔心錯過下一個突破，而那個突破似乎永遠只差一次提示詞。

高管與員工之間，認知鴻溝日益擴大

高管們的熱情，在很大程度上來自親手創造的新鮮感。Salazar 承認，親自用 AI 搭建原型，比平日裡處理授權和決策更有「生產力的即視感」。他最近甚至直接回應一位重要金融客戶的服務請求，從零搭建了一個演示應用。

在 Intuit，產品經理和設計師如今也被鼓勵用「vibe coding」方式在 QuickBooks 中自行構建功能原型，Balazs 表示，「至少現在，產品經理可以拿著一個具體的東西去和工程師說，『我想要類似這樣的東西。』」

然而，Section 諮詢公司的調查數據顯示，這種認知落差相當顯著。

高管對 AI 紅利的感受，與基層員工的體驗之間存在巨大斷層。Salazar 認為，這部分源於員工在適應新工具時承受著更高的轉型成本：「他們被隱性地要求找時間探索和實驗，但日常工作的預期並沒有相應調整，以騰出這個空間。」

崗位安全感的隱憂同樣真實存在。Salazar 坦言，他原本計劃更換第三方網絡服務商，但眼下市場團隊已能自行用 AI 工具更新公司網站，這筆外包支出因此被砍掉了。

「任務擴展」與虛假繁榮，效率神話的另一面

伯克利的研究者將這一現象命名為「任務擴展」（task expansion）：當非技術同事開始用 AI 生成代碼，工程師不得不花時間清理這些半成品，反而增加了工作量。Intuit 的 Balazs 坦承，這正在重塑原本邊界清晰的崗位分工，使越來越多的角色走向「混合化」，也讓原有的協作關係趨於複雜。

而更深層的問題在於：這場建設熱潮究竟在創造有價值的東西，還是隻是在製造更多東西？

分析人士指出，若這股 AI 驅動的生產力偏執得不到約束，可能導致大量「busyware」（虛耗軟件）湧現——沒人會在意的網站小改動、只有一個用戶的定製儀表盤、營銷主管半途而廢的原型項目，最終全都交由工程師去實現。每一項在當下似乎都有其理由，但大多數終將落入廢棄代碼的垃圾桶。

Intuit 的 Balazs 稱，以代碼生產和交付速度衡量，公司工程師的生產率已提升約 30%。但在這個代碼日益「一次性化」的未來，真正的效率紅利或許藏在另一個問題的答案裡：哪些東西根本就不該被構建出來。