发布于2026-04-25 阅读（0）不知道你有没有同感，一种名为“AI疲惫症”的状态，正在职场中悄然蔓延。
从科技巨头宏伟的“Token工厂”计划，到每隔几天就刷新的日均调用量，我们无疑步入了Token大爆炸的时代。如今，似乎没烧掉十几万Token、没鼓捣出个自己的Skill，都不好意思说自己是懂AI的职场人。
这几天，两种现象同时刷屏：一边是各种“同事.skill”、“前任.skill”火爆出圈，另一边则是“反蒸馏Skill”悄然兴起，旨在防止个人知识与经验被同事或老板轻松封装。这场景，颇有些魔幻现实主义色彩。
两类人，用的是同一套工具。听起来抽象又荒诞，对吧？但这恰恰真实折射出普通打工人在AI浪潮下的集体焦虑与身心俱疲：AI明明越来越强大，一天的工作它几分钟就能搞定，为什么我们反而感觉更累、更焦虑了？
1、当Token成为第四薪酬
一个明显的趋势是，越来越多的公司开始将AI使用情况纳入实际工作考核。
在国内不少互联网大厂，绩效考核已经与Token消耗直接挂钩。一些部门内部甚至搭建了AI使用排行榜，指标细致到Token用量、AI出码率、AI生成代码行数等。消耗的Token越多，往往意味着绩效越高。
有来自大厂的产品经理透露，内部确实在鼓励全员开发Skill，每周都有同事展示案例，氛围近乎“不开发就是落后”。
国外同行们的步伐可能更为激进。Meta早早组建了人工智能小组，并用排行榜将AI使用游戏化；谷歌也开始强制要求部分非技术岗位的管理人员使用AI助手Agent。而在摩根大通，内部建立了追踪AI工具使用情况的仪表盘，系统甚至会给员工打上标签：你是轻度用户、重度用户，还是非用户？
更值得玩味的是，科技公司们正将Token配额包装成一种“隐形福利”。过去，衡量大厂福利看的是薪酬、免费三餐和健身房；如今，则要看公司能提供多少Token额度。
例如，阿里计划向员工提供Token额度，腾讯每年为员工提供的Token配额最高可达22万。英伟达则准备为技术工程师提供相当于其基础工资约一半的Token预算。黄仁勋的观点更为直接，他提出：“Token是工资、奖金、股权之外的第四薪酬。”
当管理者们挥舞着“胡萝卜加大棒”激励员工时，对部分打工人而言，只不过是从焦虑绩效打分，转向了焦虑Token消耗——一场新的数字刷量游戏悄然开幕。谁消耗的Token多，似乎就代表了更高的工作效率；谁能写出更牛的Skill，仿佛就证明了对业务有更深的理解。一位电商行业从业者坦言，公司里已形成一种隐形鄙视链：如果没人“养虾”、Token消耗量不够，甚至会遭到同事的轻视。
那么，这种以消耗量为导向的评价体系，真的完美无瑕吗？答案显然是否定的。
2、人类的上下文窗口快不够用了
为什么答案是否定的？不妨先看一个发生在媒体行业的魔幻故事。
在合作稿件中，甲方通常需提供需求简报（Brief）。最近，不少媒体同行的共同感受是：越来越多的Brief明显由AI生成。有的甲方虽不明说（尽管“AI味儿”很浓），有的则非常直接，理由是“资料太多，我用AI梳理了一个思路，供你们参考”。
反过来，一些甲方也会用检测工具来审查稿件的AI含量。稿件若“AI味”过重，有时还会在社交媒体上引发讨论。
于是，一个魔幻的闭环形成了：用AI写Brief，再用AI生成稿件。但这真的有意义吗？人人“养龙虾”、遍地是Skill，真能带来生产力的倍增吗？
这些问题抛给身边不同行业的AI日常使用者，得到的反馈耐人寻味。
一位程序员表示，她日常九成代码依赖AI生成，项目交付期从一年大幅缩短至四个月。但活儿却越来越多，项目压力只增不减，今年她所在小组已有两名成员主动离职。
一位重度使用Vibe Coding的算法工程师则说，现在每天打开Clade Code Session都回复不完，同时跑多个任务是常态。他感到注意力被严重分散，有时甚至忘了自己为何开始。
还有一位非技术岗位的电商运营提到，老板要求所有文案、脚本、产品图都必须有AI参与，仿佛没有AI就不能工作。
AI领域知名博主张飒啦最近一篇博文点出了关键：深度使用AI后，她感觉自己已处于“半ADHD”（注意力缺陷多动障碍）状态。问题不再是AI的上下文窗口（Context Window）不够大，而是“人类的上下文窗口快不够用了”。
AI进化速度太快，碳基生物已经是在追着硅基生命跑了。这种普遍的AI焦虑与疲惫，被研究者们称为“AI脑炸”（AI brain fry）。
《哈佛商业评论》的一项研究调查了来自美国各大公司1488名全职员工，发现相当数量的员工报告出现了思维迟钝、头痛和决策速度变慢等症状。
为何会出现“AI脑炸”？这项研究提出了三点颇具启示的观察：
第一，使用AI时最耗费脑力的环节是“监督AI”。高度的人工智能监督预示着参与者会产生额外的精神疲劳。
第二，AI实际上增加了工作量。除了监管AI，AI的介入扩大了员工的职责范围，要求他们在相同时间内关注更多工具和产出，认知负荷大大增加。
第三，使用更多AI工具并不等于更高生产力。研究发现，当员工从使用一种AI工具增加到三种时，生产力会显著提高；但当使用超过三种后，生产力评分反而下降。
这些疲劳产生的根源，或许在于我们忽视了人类最宝贵的稀缺资源——注意力。
3、AI正在加剧注意力危机
如果询问AI创业者或深度用户，AI给工作带来了什么改变，多数人会给出一个乐观答案：AI接管了更多重复劳动，工作日变得更轻松，效率提升肉眼可见。
但现实往往骨感。更多人正在经历的，可能是前述的AI疲惫与脑炸：拥抱AI后，工作量并未如想象般减少。
美国劳动力分析与生产力管理SaaS服务商ActivTrak近期一项调查揭示了有意思的发现。通过分析2024年1月1日至2025年12月31日期间，1111家公司、超过16万名员工、总量超4.43亿小时的行为数据，他们得出结论：
AI并未重新分配工作量，而是增加了工作负荷。协作的扩张速度超过了人类注意力所能承受的阈值。生产力的提升固然存在，但这种提升越来越依赖于碎片化的浅层投入，而非深度专注。
调研中的一组数据颇具冲击力：工作日看似缩短了，但工作开始时间提前了，协作时间暴增，注意力被极度稀释。
• 员工专注效率降至60%，为三年最低（2024年为63%）。
• 平均专注时长下降9%——从每天14分23秒降至13分7秒。
• 每日协作量激增34%，达到5200万次。
• 多任务处理时间增加12%，日均1小时33分钟。
• 周末工作量增长超过40%。
这指向了AI进步背后一个隐秘的危机：AI正在加剧一场全社会的注意力危机。它解决了表面效率问题，却可能引发了更深层的职业倦怠。
该报告还指出，面临工作倦怠风险的员工比例上升了23%，从19%大幅跃升至23%。
倦怠的原因不难理解：AI节省出的精力未被有效管理——要么是被持续分配了更多低价值工作，导致工作强度不降反升；要么是个人缺乏规划与驾驭注意力的能力。
这成了当下一个关键悖论：AI已经省下了看得见的时间，但如何利用这些被省下的时间？这本身，竟成了一个崭新的难题。
4、写在最后
你或许没想到，早在100多年前，经济学家凯恩斯就预言了这个问题。
他曾预测，到21世纪初，资本积累、生产力提高与技术进步应将人类带入一片“经济乐土”，人们每周工作时长不会超过15小时。但他同时也抛出了一个深邃的疑问：人们将如何打发这些闲暇时间？
一百多年过去了，即便技术已如此发达，我们似乎仍未找到完美答案。带来巨大生产力跃迁的AI，同样带来了新的意义与价值危机。使用AI的打工人们看到了效率提升，却也普遍感到更忙碌、压力更大，或更难从工作中彻底抽离。
当消耗Token、创造Skill成为新KPI，打工人们拼命刷量以证明自己未被时代淘汰，却在无形中加速了流程，让自己变得更可被替代。更关键的是，凯恩斯所畅想的闲暇时间短期内并不会到来。一个略显残酷的事实是：你通过AI节省下来的那几个小时，很快会被更多待解决的问题、更庞杂的项目所填满。
至少在当前阶段，AI疲惫感不太可能减弱或消失，因为AI本身仍在更激进地演进——就在撰写本文时，硅谷又一轮以AI为名的大裁员开始了。
AI带来的究竟是解放，还是一台不断加速的跑步机？这正逐渐成为未来十年最具决定性的劳动议题。
参考资料：
1、哈佛商业评论：When Using AI Leads to “Brain Fry”
2、ActivTrak：2026 State of the Workplace —— AI Adoption & Workforce Performance Benchmarks
