撰文:许超
来源:华尔街见闻
AI 编程工具承诺解放工程师,现实却是催生了新一轮效率焦虑。
随着 Anthropic 的 Claude Code、OpenAI 的 Codex 等 AI 编程智能体能力持续跃升,科技企业正陷入一场由上而下的「生产力偏执」。高管亲自下场写代码,员工被要求刷新与 AI 交互的频率,而加班时长不减反增。AI 本应是省力工具,却在许多职场变成了新的压力来源。
调查数据揭示出明显的认知落差:咨询公司 Section 的调查显示,超过 40% 的 C 级高管认为 AI 工具每周为他们节省了至少 8 小时,而 67% 的非管理层员工表示 AI 帮助他们节省的时间不足两小时,甚至毫无帮助。加州大学伯克利分校针对一个 200 人组织的持续研究则发现,即便员工已将大量工作转交 AI,实际工作时长仍在延长。
这场焦虑的蔓延有其结构性原因。当首席技术官们在凌晨 5 点对着 AI 敲代码、CEO 们以账单金额衡量团队努力程度,整个行业对「效率」的想象已被重新定义——而这场重新定义的代价,正由普通员工承担。
高管入场写代码,效率焦虑自上而下蔓延
「Vibe coding」这个词,最初带着一份慵懒的期许。前 OpenAI 研究员 Andrej Karpathy 于 2025 年 2 月将这一概念引入公众视野,描述的是工程师只需与 AI 聊天便可完成开发的新型编程模式——「完全沉浸在氛围中」。
然而一年后,氛围早已变调。
Intuit 首席技术官 Alex Balazs 描述了自己近期的日常:妻子早上 8 点下楼,发现他已工作数小时。「她问我起来多久了,我说早上 5 点就起来在写代码了。」准确地说,是他在引导 AI 智能体为他写代码,他表示这让他重新深入接触到多年未曾触碰的底层代码。
这类高管行为正在向下传导压力。OpenAI 总裁 Greg Brockman 近期在 X 上发文称,「每一刻你的智能体没有在运行,都感觉是在浪费机会。」这句话精准触发了科技行业本就盛行的工作狂文化。
AI 初创公司 Arcade.dev 的联合创始人兼 CEO Alex Salazar 则更为直接。他定期查看公司的 Claude Code 账单——账单金额与工程师使用工具的频率直接挂钩——并点名批评那些「花得不够多」的员工:「我会说,『你们还不够拼。』」他表示,在第一次这样的「信仰会议」之后,公司的 AI 编程工具账单飙升了 10 倍,而他将这笔支出视为进步的标志。
员工被量化管理,「AI 疲劳」悄然蔓延
在这种氛围下,对员工的考核方式也在悄然改变。
DocuSketch 是一家专注于财产修复业务的软件公司,其产品副总裁 Andrew Wirick 表示,公司现在追踪工程师每天与 AI 编程工具的「交互次数」,默认该数字越高,团队生产力越强。Claude Code 还会每周为每名工程师生成报告,列出他们与 AI 陷入无效循环的所有模式,并提供改进建议。
Wirick 本人坦言,自己已出现某种「上瘾」感。「感觉每天必须多完成几次交互,睡前还在想怎么再多做几个。」他将这种状态归因于去年 11 月试用 Anthropic 最新模型 Opus 4.5 时的「顿悟体验」——当时他将一个通常需要交给工程师的功能原型任务交给模型,20 分钟后看到模型自主拆解并实现任务,「感觉大脑被重启了」。
这种全员加速的心态正在侵蚀工作与生活的边界。伯克利的研究发现,即便大量任务已被 AI 接手,人们的工作时长并未缩短。部分工程师也开始公开承认自己正在经历「AI 疲劳」——持续担心错过下一个突破,而那个突破似乎永远只差一次提示词。
高管与员工之间,认知鸿沟日益扩大
高管们的热情,在很大程度上来自亲手创造的新鲜感。Salazar 承认,亲自用 AI 搭建原型,比平日里处理授权和决策更有「生产力的即视感」。他最近甚至直接回应一位重要金融客户的服务请求,从零搭建了一个演示应用。
在 Intuit,产品经理和设计师如今也被鼓励用「vibe coding」方式在 QuickBooks 中自行构建功能原型,Balazs 表示,「至少现在,产品经理可以拿着一个具体的东西去和工程师说,『我想要类似这样的东西。』」
然而,Section 咨询公司的调查数据显示,这种认知落差相当显著。
高管对 AI 红利的感受,与基层员工的体验之间存在巨大断层。Salazar 认为,这部分源于员工在适应新工具时承受着更高的转型成本:「他们被隐性地要求找时间探索和实验,但日常工作的预期并没有相应调整,以腾出这个空间。」
岗位安全感的隐忧同样真实存在。Salazar 坦言,他原本计划更换第三方网络服务商,但眼下市场团队已能自行用 AI 工具更新公司网站,这笔外包支出因此被砍掉了。
「任务扩展」与虚假繁荣,效率神话的另一面
伯克利的研究者将这一现象命名为「任务扩展」(task expansion):当非技术同事开始用 AI 生成代码,工程师不得不花时间清理这些半成品,反而增加了工作量。Intuit 的 Balazs 坦承,这正在重塑原本边界清晰的岗位分工,使越来越多的角色走向「混合化」,也让原有的协作关系趋于复杂。
而更深层的问题在于:这场建设热潮究竟在创造有价值的东西,还是只是在制造更多东西?
分析人士指出,若这股 AI 驱动的生产力偏执得不到约束,可能导致大量「busyware」(虚耗软件)涌现——没人会在意的网站小改动、只有一个用户的定制仪表盘、营销主管半途而废的原型项目,最终全都交由工程师去实现。每一项在当下似乎都有其理由,但大多数终将落入废弃代码的垃圾桶。
Intuit 的 Balazs 称,以代码生产和交付速度衡量,公司工程师的生产率已提升约 30%。但在这个代码日益「一次性化」的未来,真正的效率红利或许藏在另一个问题的答案里:哪些东西根本就不该被构建出来。
