- 加州大学伯克利分校哈斯商学院的人类学研究显示，生成式人工智能在提示和测试等“微时刻”显著提高了生产力，但也让员工感到更忙碌，且更难与工作断开连接。
- 许多技术工程师报告称，尽管完成任务的速度变快了，但工作时间却变长了，导致职业倦怠（burnout）的风险明显增加。
- 经济理论指出了两种效应：“收入效应”倾向于减少工作时间，而“替代效应”则促使人们工作更多，因为每一小时创造的价值更高。
- 随着人工智能的普及，技能价值可能会迅速下降（就像“点石成金”的例子），迫使劳动者在市场饱和前加快工作速度。
- 企业可能会裁减人员，仅保留少数人工智能管理人员，从而营造出一种“赢家通吃”的竞争环境。
- 电子邮件或 PowerPoint 等技术历史表明，局部生产力的提高反而创造了更多的“琐事”和工作压力。
- 人工智能使劳动者变得更加多任务化，增加了认知负荷，并让人感到必须同时处理多个工作流。
- 员工逐渐承担了以前属于他人的任务，导致工作范围不受控制地扩大。
- 人工智能还导致休息时间被侵占，零碎的小任务填满了短暂的休息间隙。
- 建议的解决方案是减少“贪婪工作”式的设计，并有计划地控制人工智能的使用，而不是持续不断地使用。
📌 生成式人工智能不仅是提高生产力的工具，还改变了工作结构：在提高速度的同时延长了工作时间，扩大了职责并增加了认知压力。从伯克利的研究到电子邮件等历史案例，普遍趋势是生产力提高的同时，过载感也随之增加。如果没有合理的工作设计和人工智能使用纪律，10倍的速度提升可能会以显著增加的疲惫风险为代价。
