文 | kiki

不知道你有沒有發現，很多人得了AI疲憊癥。

從科技巨頭們宏偉的Token工廠計劃到隔幾天刷新的日均Token調用量，我們進入了一個Token大爆炸時代，不燒掉十幾萬Token的、有個自己的Skill，都不能被稱為懂AI的人。

這幾天，無論是同事.skill、前任.skill各種Skill爆紅，還是另一類反蒸餾Skill的興起，避免自己的知識和經驗被同事或老板封裝成Skill。

兩類人，用的是同一套工具，聽起來挺抽象、挺荒誕，是吧？

但卻真實體現了普通打工人在AI面前的焦慮和疲憊：AI越來越發達、Token消耗越來越多，一天的工作AI幾分鐘就能做完，為什么我們卻更累了、更焦慮了？

1、當Token成為第四薪酬

我知道現在很多的公司都已經開始將AI使用情況納入到實際工作考核里了。

在中國不少互聯網大廠里，考核績效會和Token直接掛鉤，有些部門內部還搭建了AI排行榜——包括Token使用、AI出碼率、AI代碼行數等指標，誰消耗的Token多，誰的績效越高。

有大廠產品經理也告訴我，內部確實有鼓勵全員開發skill，每周都有同事展示案例：“不開發就是落后”。

比中國大廠們更激進的可能是國外的同行們。Meta組建了人工智能小組，最早用排行榜將AI使用情況游戲化谷歌也開始強制要求一些非技術的管理人員使用AI助手Agent。

在摩根大通內部，則是建立了追蹤AI工具的使用情的儀表盤，AI會給員工打標：你是輕度用戶、重度用戶還是非用戶？

科技公司們開始將Token配額包裝成「隱形福利」。

以前大廠福利看薪酬、看免費三餐、看間設防，現在看能給多少Token。

阿里計劃向員工提供Token額度，騰訊每年為員工提供最高達22萬的Token配額，英偉達也準備為技術工程師提供相當于其基礎工資約一半的Token預算，黃仁勛甚至說：

“Token是工資、獎金、股權之外的第四薪酬。”

當老板們用「胡蘿卜加大棒」，激勵普通打工人，但對部分人來說，從焦慮績效打分到焦慮Token消耗，一場新的數字刷量游戲開始了。

誰消耗得Token多，似乎就代表誰的工作效率高；誰能寫出更牛的skill，就代表對業務理解的更透徹。一位電商行業從業者告訴我，現在公司形成了隱形的鄙視鏈：如果沒人養蝦、Token消耗量不夠，就會被鄙視。

那么問題來了，這種評價體系真的是完美無瑕嗎？

答案顯然是否定的。

2、人類的上下文窗口快不夠用了

為什么答案是否定的？

先講一個發生在媒體行業的魔幻故事。

在一些合作稿件中，甲方通常會提供Brief，最近同行們的體感是越來越多的Brief是用AI寫的。有的甲方當然不會說是AI寫的（雖然DS味很濃），有的也會很直接，給的理由是：“資料太多，我用AI生成了一個思路，供你們參考”。

反過來一些甲方也會用檢測AI文的工具來看稿件AI含量，有的稿件由于AI味兒太重，還會在社交媒體上引發討論。

給AI Brief，寫AI文，一個魔幻的閉環形成了，可這真的有意義嗎？人人養龍蝦、遍地是Skill，真的能帶來生產力的倍增嗎？

我也把這些問題丟給了身邊一圈不同行業，日常使用AI的人。

一位程序員告訴我，日常工作中她有九成代碼都是用AI寫的，一個項目的交付期從一年縮短到4個月，但是活越來越多，項目壓力越來越大，今年她所在的小組已經主動離職了兩名員工。

一位算法工程師，也是Vibe Coding的重度用戶，他告訴我，現在每天他來不及回復自己的Clade Code Session，一天同時跑多個任務，他感到注意力嚴重被分散，有時甚至忘記了自己為什么要開始。

還有一位非技術從業者，在電商行業做運營，老板要求全部上AI、搞小龍蝦，好像現在文案、腳本、產品圖沒有AI參與就不行。

AI知名博主張咋啦最近的一篇博文讓我很有感慨，她說自己深度使用AI之后，現在已經是「半ADHD」的狀態，AI的上下文窗口（Context Window）已經不是瓶頸了，但人類的上下文窗口快不夠用了。

AI進化得太快，現在碳基生物已經在追著硅基跑了。

這些AI焦慮和疲憊，被研究者們稱為AI腦炸（AI brain fry）。

《哈佛商業評論》研究調查了來自各行各業大型公司的1488名美國全職員工，這些研究發現，數量可觀的員工稱出現思維遲鈍、頭痛和決策速度變慢等癥狀。

為什么會出現AI腦炸？這項研究說了三點很有意思的觀察：

第一，使用AI時最耗費腦力的是監督AI。該研究指出，高度的人工智能監督也預示著參與者會產生額外精神疲勞。

第二，AI增加了工作量。除了監管AI，AI參與后擴大了員工的職責范圍，要求他們在相同時間內不僅要關注更多的工具，還有更多的結果，認知負荷大大增加了。

第三，不是使用越來越多的AI工具，生產力就越高。該研究發現，當員工從同時使用一種AI工具到三種時，生產力會顯著提高，但當使用三種工具之后，生產力評分就下降了。

而這些疲勞產生的根本原因，是因為我們忽視了人類最寶貴的資源——注意力的稀缺性。

3、AI正在加劇注意力危機

如果詢問那些AI創業者和AI使用用戶，AI對你工作的改變，他們中的大多數人會給你一個樂觀的答案：

AI接管了我的更多工作，我的工作日變得更加輕松，效率提升也開始顯現。

但現實是怎樣的？大多數人可能正在經歷的是我們前文提到的AI疲憊和AI腦炸：擁抱AI，你的工作并沒有像想象中那樣減少。

ActivTrak是美國一家專注于勞動力分析和生產力管理的SaaS服務商，他們最近做了一項有意思的調查。

通過收集2023年1月1日至2025年12月31日期間，1111家公司、163638名員工和超過4.43億小時收集的行為數據，他們發現：

AI并沒有重新分配工作量，而是增加了工作負荷，協作的擴張速度超過了人們注意力所能承受的范圍，生產力的提升固然存在，但這種提升越來越多地依賴于碎片化而非深度投入。

調研中的一組數據也很震撼：工作日是縮短了，但是工作時間提前了、協作時間增加了、注意力被稀釋了。

? 專注效率降至60%，為三年來的最低水平（2023年為63%）

? 平均專注時長下降了9%——從每天14分23秒降至13分7秒。

? 協作量激增34%，達到每日5200萬。

? 多任務處理時間增加了12%，達到每日1小時33分鐘。

? 周末工作量增加了40%以上

這指向AI進步背后的一個隱秘危機：AI正在加劇一場注意力危機，AI解決了效率問題，但是卻引發了更深層的倦怠。

這項報告里還指出一個現象：面臨工作倦怠風險的員工比例上升了23%，從19%大幅躍升至23%。

產生倦怠的原因也并不難理解，因為釋放出來的精力沒有被有效管理——要么是老板持續分配沒有更高價值的工作，帶來了更高強度的工作壓力，要么是自己缺乏精心規劃注意力的能力。

這是我們很多人當下面臨的一個關鍵問題：AI已經節省下了看得見的時間，但如何利用節省下來的時間呢？

這成了一個新問題，不是嗎？

4、寫在最后

你肯定沒有想到，100多年前，凱恩斯就預言了這個問題。

這位經濟學家預測，到21世紀初，資本的積累、生產力的提高和技術的進步應該能將我們帶領至一片「經濟樂土」，人們每周的工作時長不會超過15個小時，但他也問道：

人們將如何打發這些閑暇時間？

100多年后，即便技術再發達，我們也沒能給出一個答案。

帶來巨大生產力提升的AI，也帶來了新的意義和價值危機，使用AI技術的打工人們看到了AI工具的效率提升，但也感覺到更忙碌、壓力更大，或更難以完全脫離工作。

當消耗Token、創造Skill，成了新的KPI，打工人們拼命刷量，想要證明自己沒有被AI時代淘汰，但卻在無形中加速了讓AI取代自己。

更關鍵的是，凱恩斯所說的閑暇時間在短期之內也不會到來，一個殘酷的事實是：你通過AI節省下來的幾個小時空閑時間，會被更多需要解決的問題、更多需要跟進的項目所容納。

至少當下，AI疲憊不會減弱或消失，因為AI仍在上演更激進的變化——在寫這篇文章時，硅谷新一輪的大裁員開始了。

AI帶來的是解放還是一臺加速運轉的跑步機？這逐漸成為這十年中具有決定性意義的勞動問題。

參考資料：

1、哈佛商業評論：When Using AI Leads to “Brain Fry”

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