专家解析人工智能最大弊端：生产力悖论与“AI疲劳”现象

布达佩斯——软件开发人员Khare表示，人工智能（AI）工具的使用正在从根本上改变编程工作的性质，并引发一种被称为“AI疲劳”的真实现象。

Khare向《商业内幕》（Business Insider）描述，程序员如今感觉更像是“监督员”，而非工程师。“这就像坐在一条永无止境的传送带旁，只是不断地给代码盖章。”他指出，这种疲劳感无法通过任何工具或工作流程优化来完全消除。

尽管在刚过去的季度中交付了比职业生涯任何时期都多的代码，Khare却感到前所未有的疲惫。作为ONA的软件开发人员，他本人也参与构建AI工具。他强调，自己并非反对这项技术，而是希望找到一种更可持续、以人为本的使用方式。

生产力悖论 Khare认为，问题的根源在于人工智能创造了一种“生产力悖论”。它降低了生产的直接成本，却同时增加了协调、监督和决策的负担。这些额外的负担几乎完全由用户承担。

他的工作日不再是对单一设计问题进行深入、不间断的思考，而是在最多六项不同任务间切换。“每项任务借助AI可能只需一小时。但在六个问题之间切换，对人类大脑而言是极其繁重的负担。人工智能不会因任务切换而疲劳，但我会。”

普遍存在的体验 早期反馈表明，Khare并非孤例。他的开发同行在X（前身为Twitter）、Hacker News等平台分享了类似经历。

一位用户写道：“我开玩笑说我现在在‘Claude Code训练计划’上。我站着工作，在代码运行时做几个深蹲、俯卧撑或散步。这比整天把手放在键盘上有趣得多。”

其他人则将他们的一天描述为无尽地等待编码代理响应——而之后仍需对其进行编辑和优化。一位开发者表示：“过去我可以沉浸于专注工作数小时。这已经改变了。现在我不断被打断：发送一个提示，等待回复，同时开始浏览网页。”

研究佐证 《哈佛商业评论》（Harvard Business Review）周一发布了一项在一家拥有200名员工的美国科技公司进行、为期八周的研究。研究发现，AI工具并未减少工作量，反而 consistently 使其更加密集。

当实验的新鲜感消退后，员工们可能意识到他们的工作负荷在不知不觉中增加了。这可能导致认知疲劳、职业倦怠和更差的决策。

技能退化与持续压力 Khare指出，跟上OpenAI、Anthropic等公司不断更新的步伐是另一项挑战。“一旦打开笔记本电脑或手机——Slack、Twitter、LinkedIn、GitHub——所有东西都在尖叫：看看我！”公司必须创新以保持竞争力，但这在程序员中引发了恐慌：如果错过了下一个重大突破怎么办？

“我的周末都在测试新工具。我阅读了每一个更新日志。观看了每一个演示。我想保持领先，因为我害怕落后。”

更令人担忧的是AI如何改变他自身。当被要求在没有笔记本电脑和AI的情况下，在白板上思考一个并行问题时，他遇到了困难。

他将此比作GPS和导航：“使用GPS之前，你会构建心理地图。你了解你的城市。你能思考路线。多年使用GPS后，没有它你已无法导航。这项技能萎缩了，因为你没有使用它。”

特斯拉（Tesla）前AI负责人Andrej Karpathy去年创造了“氛围编码”（vibe coding）一词，近期也撰文提到，在日益强大的AI编码工具面前，他同样感受到了自身技能的退化。“我已经感觉到，我正在慢慢失去手动编码的能力。”

责任与界限 Khare认为，AI公司也负有责任。他将那种感觉——距离完美答案仅有一个提示之遥——比作令人上瘾的游戏机制。

“需要为人们设定某种界限，以免他们毁掉自己。”