不知你是否留意到，不少人患上了AI疲憊癥。

從科技巨頭宏大的Token工廠計(jì)劃到頻繁刷新的日均Token調(diào)用量，我們已進(jìn)入Token大爆炸時(shí)代，若沒消耗十幾萬Token、沒有自己的Skill，都不好意思說懂AI。

近來，同事.skill、前任.skill等各類Skill爆紅，另一類反蒸餾Skill也興起，目的是防止自身知識(shí)經(jīng)驗(yàn)被同事或老板封裝成Skill。

兩類人用著同一套工具，聽起來既抽象又荒誕，對(duì)吧？

但這真實(shí)反映了普通打工人面對(duì)AI時(shí)的焦慮與疲憊：AI越來越先進(jìn)、Token消耗越來越多，一天的工作AI幾分鐘就能完成，可我們?yōu)楹胃邸⒏箲]了？

1、Token成第四薪酬

如今很多公司已將AI使用情況納入實(shí)際工作考核。

國內(nèi)不少互聯(lián)網(wǎng)大廠，績(jī)效與Token直接掛鉤，部分部門還設(shè)AI排行榜，涵蓋Token使用、AI出碼率、AI代碼行數(shù)等指標(biāo)，消耗Token多的人績(jī)效更高。

有大廠產(chǎn)品經(jīng)理透露，內(nèi)部鼓勵(lì)全員開發(fā)Skill，每周都有同事展示案例，“不開發(fā)就是落后”。

國外同行可能更激進(jìn)。Meta組建人工智能小組，最早用排行榜將AI使用游戲化；谷歌開始強(qiáng)制部分非技術(shù)管理人員使用AI助手Agent。

摩根大通內(nèi)部建立追蹤AI工具使用情況的儀表盤，AI會(huì)給員工打標(biāo)：輕度用戶、重度用戶或非用戶。

科技公司把Token配額包裝成“隱形福利”。

以前大廠福利看薪酬、免費(fèi)三餐、辦公環(huán)境，現(xiàn)在看Token額度。

阿里計(jì)劃向員工提供Token額度，騰訊每年為員工提供最高22萬的Token配額，英偉達(dá)準(zhǔn)備為技術(shù)工程師提供相當(dāng)于基礎(chǔ)工資約一半的Token預(yù)算，黃仁勛甚至說：

“Token是工資、獎(jiǎng)金、股權(quán)之外的第四薪酬?！?/strong>

老板們用“胡蘿卜加大棒”激勵(lì)打工人，可對(duì)部分人而言，從焦慮績(jī)效打分到焦慮Token消耗，一場(chǎng)新的數(shù)字刷量游戲開始了。

消耗Token多似乎代表工作效率高；能寫出厲害的Skill，就代表對(duì)業(yè)務(wù)理解透徹。一位電商從業(yè)者說，公司形成隱形鄙視鏈：若Token消耗量不夠，會(huì)被鄙視。

那這種評(píng)價(jià)體系真的完美嗎？

答案顯然是否定的。

2、人類的上下文窗口快不夠用了

為何答案是否定的？

先講個(gè)媒體行業(yè)的魔幻故事。

一些合作稿件中，甲方通常提供Brief，最近同行們感覺越來越多Brief是AI寫的。有的甲方不說（雖AI痕跡明顯），有的直接說：“資料太多，我用AI生成了思路供參考”。

反過來，一些甲方會(huì)用AI檢測(cè)工具看稿件AI含量，有的稿件因AI味兒太重，還在社交媒體引發(fā)討論。

給AI Brief，寫AI文，形成魔幻閉環(huán)，這真有意義嗎？人人開發(fā)Skill，真能帶來生產(chǎn)力倍增嗎？

我也問了身邊不同行業(yè)日常用AI的人。

一位程序員說，日常九成代碼用AI寫，項(xiàng)目交付期從一年縮到4個(gè)月，但活越來越多，壓力越來越大，今年小組已有兩人主動(dòng)離職。

一位算法工程師是Vibe Coding重度用戶，他說現(xiàn)在每天來不及回復(fù)自己的Clade Code Session，同時(shí)跑多個(gè)任務(wù)，注意力嚴(yán)重分散，有時(shí)甚至忘了初衷。

還有一位電商運(yùn)營(yíng)，老板要求全用AI，文案、腳本、產(chǎn)品圖沒AI參與就不行。

AI知名博主張咋啦最近的博文讓我感慨，她深度用AI后成了“半ADHD”狀態(tài)，AI的上下文窗口已不是瓶頸，但人類的上下文窗口快不夠用了。

AI進(jìn)化太快，碳基生物已在追硅基跑。

這些AI焦慮和疲憊，被研究者稱為AI腦炸（AI brain fry）。

《哈佛商業(yè)評(píng)論》調(diào)查了1488名美國各行業(yè)大型公司全職員工，發(fā)現(xiàn)不少人稱出現(xiàn)思維遲鈍、頭痛、決策變慢等癥狀。

為何會(huì)出現(xiàn)AI腦炸？研究有三點(diǎn)有趣觀察：

第一，監(jiān)督AI最耗腦力。高度的AI監(jiān)督預(yù)示著額外精神疲勞。

第二，AI增加工作量。除監(jiān)管AI，AI參與擴(kuò)大了員工職責(zé)范圍，要求相同時(shí)間內(nèi)關(guān)注更多工具和結(jié)果，認(rèn)知負(fù)荷大增。

第三，并非AI工具用得越多生產(chǎn)力越高。員工從用1種AI工具到3種時(shí)，生產(chǎn)力顯著提高，但用3種之后，生產(chǎn)力評(píng)分下降。

這些疲勞的根本原因，是我們忽視了人類最寶貴的資源——注意力的稀缺性。

3、AI加劇注意力危機(jī)

若問AI創(chuàng)業(yè)者和用戶AI對(duì)工作的改變，多數(shù)人會(huì)樂觀回答：

AI接管更多工作，工作日更輕松，效率提升顯現(xiàn)。

但現(xiàn)實(shí)是，多數(shù)人可能正經(jīng)歷前文提到的AI疲憊和AI腦炸：擁抱AI，工作并未如想象中減少。

美國勞動(dòng)力分析SaaS服務(wù)商ActivTrak最近做了項(xiàng)調(diào)查。

收集2023年1月1日至2025年12月31日期間，1111家公司、163638名員工、超4.43億小時(shí)的行為數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)：

AI未重新分配工作量，而是增加了工作負(fù)荷，協(xié)作擴(kuò)張速度超過注意力承受范圍，生產(chǎn)力提升存在，但越來越依賴碎片化而非深度投入。

調(diào)研數(shù)據(jù)震撼：工作日縮短，但工作時(shí)間提前、協(xié)作時(shí)間增加、注意力被稀釋。

? 專注效率降至60%，為三年最低（2023年63%）

? 平均專注時(shí)長(zhǎng)下降9%——從每天14分23秒降至13分7秒。

? 協(xié)作量激增34%，達(dá)每日5200萬。

? 多任務(wù)處理時(shí)間增加12%，達(dá)每日1小時(shí)33分鐘。

? 周末工作量增加超40%

這指向AI進(jìn)步背后的隱秘危機(jī)：AI正在加劇注意力危機(jī)，解決了效率問題，卻引發(fā)更深層倦怠。

報(bào)告還指出：面臨工作倦怠風(fēng)險(xiǎn)的員工比例上升23%，從19%躍升至23%。

倦怠原因不難理解，釋放的精力未被有效管理——要么老板持續(xù)分配低價(jià)值工作，帶來更高強(qiáng)度壓力；要么自己缺乏規(guī)劃注意力的能力。

這是當(dāng)下很多人面臨的關(guān)鍵問題：AI已節(jié)省看得見的時(shí)間，但如何利用這些時(shí)間？

這成了新問題，不是嗎？

4、寫在最后

你肯定沒想到，100多年前凱恩斯就預(yù)言了這個(gè)問題。

這位經(jīng)濟(jì)學(xué)家預(yù)測(cè)，到21世紀(jì)初，資本積累、生產(chǎn)力提高和技術(shù)進(jìn)步應(yīng)能帶領(lǐng)我們進(jìn)入“經(jīng)濟(jì)樂土”，人們每周工作時(shí)長(zhǎng)不超15小時(shí)，但他也問：

人們將如何打發(fā)這些閑暇時(shí)間？

100多年后，即便技術(shù)再發(fā)達(dá)，我們?nèi)晕唇o出答案。

帶來巨大生產(chǎn)力提升的AI，也帶來新的意義和價(jià)值危機(jī)。使用AI的打工人看到效率提升，卻感覺更忙碌、壓力更大，或更難完全脫離工作。

當(dāng)消耗Token、創(chuàng)造Skill成新KPI，打工人拼命刷量證明沒被AI時(shí)代淘汰，卻無形中加速了AI取代自己。

更關(guān)鍵的是，凱恩斯所說的閑暇時(shí)間短期內(nèi)不會(huì)到來，殘酷事實(shí)是：你通過AI節(jié)省的幾小時(shí)空閑，會(huì)被更多待解決的問題、待跟進(jìn)的項(xiàng)目填滿。

至少當(dāng)下，AI疲憊不會(huì)減弱或消失，因?yàn)锳I仍在發(fā)生更激進(jìn)的變化——寫這篇文章時(shí)，硅谷新一輪大裁員開始了。

AI帶來的是解放還是加速運(yùn)轉(zhuǎn)的跑步機(jī)？這逐漸成為這十年具有決定性意義的勞動(dòng)問題。

參考資料

1、哈佛商業(yè)評(píng)論：When Using AI Leads to “Brain Fry”

2、ActivTrak：2026 Stateof the Workplace——AI Adoption & Workforce Performance Benchmarks

本文來自微信公眾號(hào)“硅基研究室”，作者：kiki，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

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