首批AI使用者已陷入AI疲惫症：是解放还是加速的跑步机？

不知你是否留意到，不少人患上了AI疲惫症。

从科技巨头宏大的Token工厂计划到频繁刷新的日均Token调用量，我们已进入Token大爆炸时代，若没消耗十几万Token、没有自己的Skill，都不好意思说懂AI。

近来，同事.skill、前任.skill等各类Skill爆红，另一类反蒸馏Skill也兴起，目的是防止自身知识经验被同事或老板封装成Skill。

两类人用着同一套工具，听起来既抽象又荒诞，对吧？

但这真实反映了普通打工人面对AI时的焦虑与疲惫：AI越来越先进、Token消耗越来越多，一天的工作AI几分钟就能完成，可我们为何更累、更焦虑了？

1、Token成第四薪酬

如今很多公司已将AI使用情况纳入实际工作考核。

国内不少互联网大厂，绩效与Token直接挂钩，部分部门还设AI排行榜，涵盖Token使用、AI出码率、AI代码行数等指标，消耗Token多的人绩效更高。

有大厂产品经理透露，内部鼓励全员开发Skill，每周都有同事展示案例，“不开发就是落后”。

国外同行可能更激进。Meta组建人工智能小组，最早用排行榜将AI使用游戏化；谷歌开始强制部分非技术管理人员使用AI助手Agent。

摩根大通内部建立追踪AI工具使用情况的仪表盘，AI会给员工打标：轻度用户、重度用户或非用户。

科技公司把Token配额包装成“隐形福利”。

以前大厂福利看薪酬、免费三餐、办公环境，现在看Token额度。

阿里计划向员工提供Token额度，腾讯每年为员工提供最高22万的Token配额，英伟达准备为技术工程师提供相当于基础工资约一半的Token预算，黄仁勋甚至说：

“Token是工资、奖金、股权之外的第四薪酬。”

老板们用“胡萝卜加大棒”激励打工人，可对部分人而言，从焦虑绩效打分到焦虑Token消耗，一场新的数字刷量游戏开始了。

消耗Token多似乎代表工作效率高；能写出厉害的Skill，就代表对业务理解透彻。一位电商从业者说，公司形成隐形鄙视链：若Token消耗量不够，会被鄙视。

那这种评价体系真的完美吗？

答案显然是否定的。

2、人类的上下文窗口快不够用了

为何答案是否定的？

先讲个媒体行业的魔幻故事。

一些合作稿件中，甲方通常提供Brief，最近同行们感觉越来越多Brief是AI写的。有的甲方不说（虽AI痕迹明显），有的直接说：“资料太多，我用AI生成了思路供参考”。

反过来，一些甲方会用AI检测工具看稿件AI含量，有的稿件因AI味儿太重，还在社交媒体引发讨论。

给AI Brief，写AI文，形成魔幻闭环，这真有意义吗？人人开发Skill，真能带来生产力倍增吗？

我也问了身边不同行业日常用AI的人。

一位程序员说，日常九成代码用AI写，项目交付期从一年缩到4个月，但活越来越多，压力越来越大，今年小组已有两人主动离职。

一位算法工程师是Vibe Coding重度用户，他说现在每天来不及回复自己的Clade Code Session，同时跑多个任务，注意力严重分散，有时甚至忘了初衷。

还有一位电商运营，老板要求全用AI，文案、脚本、产品图没AI参与就不行。

AI知名博主张咋啦最近的博文让我感慨，她深度用AI后成了“半ADHD”状态，AI的上下文窗口已不是瓶颈，但人类的上下文窗口快不够用了。

AI进化太快，碳基生物已在追硅基跑。

这些AI焦虑和疲惫，被研究者称为AI脑炸（AI brain fry）。

《哈佛商业评论》调查了1488名美国各行业大型公司全职员工，发现不少人称出现思维迟钝、头痛、决策变慢等症状。

为何会出现AI脑炸？研究有三点有趣观察：

第一，监督AI最耗脑力。高度的AI监督预示着额外精神疲劳。

第二，AI增加工作量。除监管AI，AI参与扩大了员工职责范围，要求相同时间内关注更多工具和结果，认知负荷大增。

第三，并非AI工具用得越多生产力越高。员工从用1种AI工具到3种时，生产力显著提高，但用3种之后，生产力评分下降。

这些疲劳的根本原因，是我们忽视了人类最宝贵的资源——注意力的稀缺性。

3、AI加剧注意力危机

若问AI创业者和用户AI对工作的改变，多数人会乐观回答：

AI接管更多工作，工作日更轻松，效率提升显现。

但现实是，多数人可能正经历前文提到的AI疲惫和AI脑炸：拥抱AI，工作并未如想象中减少。

美国劳动力分析SaaS服务商ActivTrak最近做了项调查。

收集2023年1月1日至2025年12月31日期间，1111家公司、163638名员工、超4.43亿小时的行为数据，发现：

AI未重新分配工作量，而是增加了工作负荷，协作扩张速度超过注意力承受范围，生产力提升存在，但越来越依赖碎片化而非深度投入。

调研数据震撼：工作日缩短，但工作时间提前、协作时间增加、注意力被稀释。

• 专注效率降至60%，为三年最低（2023年63%）

• 平均专注时长下降9%——从每天14分23秒降至13分7秒。

• 协作量激增34%，达每日5200万。

• 多任务处理时间增加12%，达每日1小时33分钟。

• 周末工作量增加超40%

这指向AI进步背后的隐秘危机：AI正在加剧注意力危机，解决了效率问题，却引发更深层倦怠。

报告还指出：面临工作倦怠风险的员工比例上升23%，从19%跃升至23%。

倦怠原因不难理解，释放的精力未被有效管理——要么老板持续分配低价值工作，带来更高强度压力；要么自己缺乏规划注意力的能力。

这是当下很多人面临的关键问题：AI已节省看得见的时间，但如何利用这些时间？

这成了新问题，不是吗？

4、写在最后

你肯定没想到，100多年前凯恩斯就预言了这个问题。

这位经济学家预测，到21世纪初，资本积累、生产力提高和技术进步应能带领我们进入“经济乐土”，人们每周工作时长不超15小时，但他也问：

人们将如何打发这些闲暇时间？

100多年后，即便技术再发达，我们仍未给出答案。

带来巨大生产力提升的AI，也带来新的意义和价值危机。使用AI的打工人看到效率提升，却感觉更忙碌、压力更大，或更难完全脱离工作。

当消耗Token、创造Skill成新KPI，打工人拼命刷量证明没被AI时代淘汰，却无形中加速了AI取代自己。

更关键的是，凯恩斯所说的闲暇时间短期内不会到来，残酷事实是：你通过AI节省的几小时空闲，会被更多待解决的问题、待跟进的项目填满。

至少当下，AI疲惫不会减弱或消失，因为AI仍在发生更激进的变化——写这篇文章时，硅谷新一轮大裁员开始了。

AI带来的是解放还是加速运转的跑步机？这逐渐成为这十年具有决定性意义的劳动问题。

参考资料

1、哈佛商业评论：When Using AI Leads to “Brain Fry”

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

本文来自微信公众号“硅基研究室”，作者：kiki，36氪经授权发布。

本文仅代表作者观点，版权归原创者所有，如需转载请在文中注明来源及作者名字。

免责声明：本文系转载编辑文章，仅作分享之用。如分享内容、图片侵犯到您的版权或非授权发布，请及时与我们联系进行审核处理或删除，您可以发送材料至邮箱：service@tojoy.com