- AI 生成答案的速度极快，但它迫使人类管理多个并行工作流，从而分散了注意力。
- 每个提示词（prompt）都变成了一个“等待进程”，诱导用户切换到其他任务，如打开新标签页、检查邮件或使用其他 AI 工具。
- 同时运行多个任务会导致迷失方向：“我刚才在做什么？”或“还有哪项工作没完成？”
- 关于多任务处理的研究表明，不断的语境切换会产生巨大的认知成本，尽管看起来很忙，却降低了实际效率。
- AI 提高了机器的并行处理能力，但在人类大脑追踪多个进程时增加了“摩擦力”。
- 选择较少且减少平台切换的简单系统，通过减轻认知负荷来提高生产力。
- AI 并未取代人类判断，反而增加了对结果进行监控、修改和协调的需求。
- 新的工作模式：人类扮演“指挥家”的角色，协调多个 AI 智能体，而不是直接参与工作。
- 成功的企业不一定是员工最少的，而是最擅长协调 AI 的企业。
- 个人可以操作数十个 AI 流程，但仍需要保持专注以确保目标和最终结果的达成。
📌 结论： AI 的局限性不再源于技术能力，而在于人类本身。随着并行任务数量的增加，注意力成为了最大的瓶颈。尽管 AI 帮助提升了产出能力，但在多个工作流之间不断切换会导致效率下降。未来不仅取决于更强大的 AI，还取决于人类在协调多个智能系统时保持专注和清晰方向的能力。
