AI工具的普及本应解放生产力，却让职场人陷入更深的倦怠漩涡。从杰文斯悖论揭示的任务通胀，到从创作者降级为审核员的认知负荷转变，AI时代正重塑着工作本质。本文深度剖析人机协作背后的六大隐性成本，并提供破局方案，揭示如何在算力洪流中守护思考的自主权。

最近，一篇题为“AI提高了我的生产力，但我更累了”的文章在科技圈刷屏。

这听起来很反直觉。ChatGPT、Claude、Midjourney 明明帮我们秒生成了周报、代码和配图，理论上我们应该每周只工作 3 天，剩下时间在夏威夷喝椰汁才对。

但现实是：我们不仅没有提前下班，反而陷入了更深的精神内耗。

作为一个每天高频使用AI工具的产品经理，我必须揭开这背后的三个残酷真相。

1. 杰文斯悖论：效率越高，活儿越多

19世纪的经济学家杰文斯发现：当煤炭的使用效率提高时，煤炭的消耗量并没有减少，反而增加了。

在 AI 时代，这就是“任务通胀”。

• 以前：写一个方案要3天。老板的预期是：周五交。
• 现在：AI 写一个方案只要3分钟。老板的预期变成了：“既然这么快，那你周五前交10个不同方向的方案给我选吧。”

AI 并没有帮我们节省时间，它只是填满了我们的时间缝隙。我们从“做完一件事”变成了“同时推进十件事”。

2. 从“创作者”降级为“审核员”

这是最累的根源：认知负荷（Cognitive Load）的改变。

以前你自己写代码、写文章，是在“心流（Flow）”状态下通过肌肉记忆输出，这其实是一种低内耗的专注。现在你用 AI，你的角色变成了“主编”和“QA 测试员”。

你需要不断地审视 AI 的产出，挑错、修改、微调 Prompt。心理学研究表明，“纠错”比“创造”消耗更多的脑力资源。你不再是那个享受创作的工匠，你变成了一个管理着10个“实习生”（AI Agent）的焦虑经理。

3. 硅谷的共鸣：你不是一个人在战斗

这种“AI 倦怠症”并非中国特产，在大洋彼岸的硅谷，X平台（原Twitter）上的顶级大脑们也正在激烈讨论这个话题。

• 沃顿商学院教授、AI 领域意见领袖 Ethan Mollick指出，我们正处于一个尴尬的“人机磨合期”，人类必须学会从“做（Doing）”转向“指挥（Directing）”，但这需要极高的判断力。
• 前Tesla AI总监Andrej Karpathy也曾提到，随着 AI 编程工具（如 Cursor）的普及，程序员正在失去“写代码”的乐趣，转而陷入无尽的“调试（Debugging）”地狱，这种精神压力是前所未有的。
• YC联合创始人Paul Graham更是直言，技术的杠杆效应放大了能力的差距，也放大了压力的杠杆。

4. 背后有哪些认知成本？

（1）注意力被严重撕碎，切换成本剧增

传统开发中，你需在飞书、IDE和AI工具间频繁跳转：监控群聊消息、等待AI生成结果、处理并行需求。每次切换损失2-3分钟上下文重建时间，导致关键消息遗漏或延迟响应。多需求并行时，这种碎片化使效率不升反降。

（2）思维对齐消耗大量精力

与AI协作需反复“对齐”意图。产品和开发者常误以为AI理解隐含需求，实际需多轮对话澄清细节。例如产品经理提需求时，AI可能误解版本号或参数逻辑，迫使人工介入修正。这种认知摩擦如同“给AI当保姆”，消耗心力在基础沟通上。

（3）幻觉与检核带来额外负担

AI生成内容常含错误或虚构信息。例如代码中误用Vue3语法处理Vue2项目，或报告编造不存在的用户需求。人工必须逐行审查，否则可能引入漏洞。检核成本甚至超过自行开发——有人因此创建“检核AI”来减轻负荷，却陷入新工具维护的循环。

（4）技术债累积推高维护压力

AI生成的代码常缺乏可维护性：异常处理被层层吞没、调用链路混乱。初期快速交付的代价，是后期重构困难。例如某接口错误信息从“请勿重复提交”被简化为“操作失败”，运维被迫花数小时查日志。传统重构需2-3天，而技术债让团队长期处于“救火”状态。

（5）协作断层与知识流失

AI加速任务执行，却弱化了知识沉淀。专家经验未被系统化封装时，新人无法复用历史解决方案，导致同类问题重复消耗高阶人力。例如性能优化仅依赖个别资深工程师，一旦人员变动，团队即陷入被动。

（6）如何打破疲劳循环？

• 单窗口聚合协作 ：将AI融入飞书群聊，需求沟通、代码生成和进度跟踪在同一界面完成，减少切换损耗。
• 结构化经验沉淀 ：用LSP工具或PerfMatrix等将专家经验转化为AI可执行的标准化技能，避免知识黑洞。
• 设定清晰边界 ：AI处理重复任务（如日志分析、文档生成），人类专注战略决策和复杂人情场景。

总结

AI 确实是生产力的核武器。但请记住：核武器是有辐射的。

2026 年，区分高手的标准，不再是谁会用 AI 干活，而是谁懂得在 AI 的算力洪流中，守住自己大脑的“离线时间”。

别让工具，成为了你的工头。