引言：被吹爆的AI红利，与普通人无关
全网都在鼓吹AI提效，说这是新一轮科技红利，是普通人逆袭的机会。可只有真正身处其中的打工人才知道，这份“红利”，从来都不属于我们。就像我，曾经拿着数万的月薪，巅峰时期年终奖也能拿几个月还有几十万的期权，可是这次AI技术的变革把以前沉淀的一切优势都抹平了，收入骤降，年终奖为0不说，公司几轮大裁员虽然逃过但是在也没有什么机会升职。去年年底依旧还是被裁我也知道是迟早的事情，这次失业后刚刚开始找工作，别说平薪求职，就连降薪谋生都要拼尽全力；我跟风深度学习、使用AI，之前在职虽然也做了很多RAG 问答机器人，依旧逃不掉被裁的命运，失业这段时间也 vibe coding 也做了很多的产品、爆火的OpenClaw 我也安装在自己的小主机上深度使用了一段时间，可最后只换来一句感悟：AI的神奇是别人的，疲惫和困境才是自己的。而这份疲惫，早已升级为难以摆脱的职业倦怠，这一点，不仅是我的亲身感受，更是无数职场人的共同困境——正如近期诸多报道所揭示的，AI不仅没有减轻我们的负担，反而让职业倦怠变得愈发严重。
两难困境：不学AI失业，学了也难破局
我们被时代推着，被迫卷入这场AI内卷。企业们高喊“AI提效”，本质上是用AI替代人力、压缩成本——以前一个岗位需要三个人完成的工作，现在一个人加一台AI就能搞定，剩下的两个人，只能被贴上“冗余”的标签，沦为裁员潮里的牺牲品。于是，“不学AI就失业”成了悬在每个打工人头顶的利剑，我们不得不花时间、花精力去学习AI工具，去适应AI主导的工作模式，仿佛不跟上，就会被这个时代彻底抛弃。
可最让人无力的是，即便我们拼尽全力跟上节奏，也始终挤不进AI红利的圈子。我曾天真地以为，学会使用AI，就能保住工作、甚至获得升职加薪的机会，可现实给了我沉重一击：学了AI，我依然找不到平薪的工作，只能被迫接受降薪；即便在工作中发挥了AI的价值，帮公司提升了效率、节省了成本，最终换来的，依然可能是裁员的通知。因为我渐渐明白，AI提效的红利，从来都不是为普通打工人准备的。
红利真相：资本收割，普通人只是“工具人”
真正从AI发展中获利的，是那些掌握AI生产力的大资本家和行业寡头——是生产算力的英伟达，是研发模型的谷歌、微软，OpenAI等，是掌控互联网流量的大厂。他们卖算力、卖模型、收服务费，赚得盆满钵满；他们用AI裁员缩编，把节省下来的人力成本，全部变成了自己的利润和股价。而我们这些普通打工人，不过是他们红利链条上的“工具人”，是被推着去适应AI、被AI压榨剩余价值的耗材。我们学AI，不是为了吃红利，而是为了交“保命费”，勉强保住自己的岗位，苟延残喘。
AI编码真相：滤镜之下，满是坑洞与疲惫
就连被吹得神乎其神的AI coding，以及近期爆火的OpenClaw，实际用起来也满是槽点，远没有宣传中那么神奇。我深度使用过AI vibe coding 数长达半年之久，各种工具trae cursor kimi cli qrcode，也用一台mini小主机部署了OpenClaw，前者的本质不过是一台高级概率拼接机，靠随机生成代码来完成需求，每次生成的代码质量参差不齐、漏洞百出，即使你定义了代码规范和要求，但是当上下文过长时依然会瞎编乱造重复造轮子；必须反复沟通尝试才能勉强达到效果，每次就像在抽奖一样。后者则更离谱，除了token疯狂被消耗，它能干的事情，效率和质量远远不如直接调用接口来得高效便捷，纯属徒增麻烦。
AI vibe coding确实能快速实现基础功能，能帮我们节省一点写基础代码的时间，但距离生产级别的产品，还有天壤之别——没有容错机制、没有日志告警、没有安全校验，也不考虑性能和并发，拿去上线全是埋雷，后续排障的时间，远比节省下来的时间要多。更折磨人的是，AI常常会把正确的代码改成错误的，然后需要我们反复和它沟通、纠错，来来回回拉扯。本来我自己手写一段代码，思路连贯、逻辑清晰，能稳定运行，可抱着“优化效率”的心态让AI帮忙修改，结果越改越乱、越改越崩；再让它修正bug，反而会衍生出更多新的漏洞。
这种反复横跳的沟通成本、校验成本，早就抵消了那点所谓的“效率提升”，到最后，比我自己思考、自己写代码还要累。更关键的是，这种沟通成本从来都没有消失，以前的沟通成本是发生在会议上和各个部门对齐需求，现在只不过是把这种沟通成本转嫁到用的人身上，是和AI的反复沟通上。从脑科学角度来说，这种累本质是大脑的“认知熵增”——熵增的核心是系统从有序走向无序，需要持续消耗能量维持秩序，而大脑的认知活动，就是一场对抗认知熵增的过程。我自己写代码时，思路连贯、逻辑闭环，大脑处于有序的认知状态，消耗的认知能量反而更少；但用AI写代码时，反复沟通、纠错、校验，会让大脑的认知系统陷入无序混乱，为了对抗这种混乱，大脑需要消耗更多能量，疲惫感也随之剧增。大脑的工作记忆容量有限，只能同时处理4-7个信息单元，而我要同时应对给AI写指令、校验漏洞、反复沟通纠错等多个碎片化任务，这些杂乱信息会加剧认知熵增；加上AI改对又改错的反复横跳，迫使我频繁切换认知状态，进一步打乱有序的认知流程，再叠加“AI本应提效却添乱”的预期落差带来的情绪熵增，双重消耗下，自然比自己写代码更累。我始终不否认，AI在一定程度上确实大大提升了基础工作的效率，比如写基础模板、简单脚本、重复CRUD这些重复性强、技术门槛低的工作，AI确实能省不少事。但如果说AI完全能替代一个工程师，目前来看还无法实现——工程师的逻辑思维、问题排查能力、对业务的深度理解，以及面对复杂场景的兜底能力，都是AI无法复刻的。可即便如此，AI带来的效率提升，依然会让很多人面临失业风险，企业本就热衷于压缩人力成本，AI的出现更是给了他们裁员缩编的借口，让原本需要多人完成的工作，被少数人加AI替代，剩下的人只能被迫失业，陷入求职困境。
全网吹爆的AI编码、OpenClaw之流，不过是一场滤镜下的骗局。那些鼓吹AI无所不能的人，要么是不懂生产落地的营销号、割课者，只晒最简单的demo，绝口不提背后的坑；要么是不承担底层责任的企业上层，只看代码产出量、工具使用率，不管我们这些工程师要花多少时间去填AI留下的烂摊子。
真正做生产级交付、要为线上bug兜底的打工人，没人会无脑迷信这些AI工具——它们能帮我们写点脚手架、模板代码，能帮我们查语法、补注释，却绝不能胜任核心业务逻辑、高可用架构这些关键工作。这一点，我在前天的面试中深有体会——我去未来科技城EFC一家电商公司面试AI agent开发工程师，负责人开口闭口都是赋能创新，一会说要做直播切片自动化、视频剪辑AI自动化，一会又要做爬虫抓取抖音快手直播间的数据做数据分析，还要做数字人，听起来项目繁杂又高端，可等我一了解，整个公司的研发资源就只有4个人，这种把人力压缩到极致的操作，简直让人咋舌。更离谱的是，我后来才知道，上一个开发工程师才入职没2周就离职了，想来也是被这离谱的人力配置和超负荷需求压得撑不下去了。
AI加剧职业倦怠：看似提效，实则添负
AI带来的疲惫，早已不是简单的工作劳累，而是深入骨髓的职业倦怠——这一点，近期的诸多报道和调研，都给出了最真实的佐证。就像公关公司创办人阿努拉格·加尔尔格，2022年底ChatGPT面世后，他迫切希望11人团队全员用上AI，处理构思客户故事、媒体邀约、会议转录等日常任务，本以为能提升效率、跟上竞争，结果却适得其反：员工不仅没提高效率，反而因为要给AI写指令、校验错误输出，工作时间翻倍，压力和紧张感爆棚；加上AI平台频繁更新，还得额外花时间学习新功能，团队抱怨连连，最终加尔格只能放弃全员强制使用AI，回归团队自主工作，大家才重新找回工作状态。
这和我的经历何其相似——用AI vibe coding要反复纠错，用OpenClaw要承受token疯狂消耗且效率低下，面试时遇到的公司更是用AI为借口压缩人力，让少数人承担超负荷工作，这些都在不断消耗着我们的精力，催生倦怠。而调研数据更能说明问题：Upwork对四个国家2500名知识型工作者的调查显示，96%的高层期望AI提升生产力，81%因此增加了对员工的要求，但77%的员工表示AI反而降低了生产力、增加了工作负担，47%的员工根本不知道如何实现雇主期望的效率提升。
更让人揪心的是，AI正在大幅增加职业倦怠的风险。Resume Now对1150名美国人的调查显示，61%的人认为工作中使用AI会增加职业倦怠的可能，25岁以下年轻人中这一比例更是高达87%，还有43%的人认为AI会破坏工作与生活的平衡。这背后，是AI带来的双重压榨：一方面，企业借AI之名压缩人力，让少数人干多人的活，就像我面试的那家电商公司，4个研发要承担一堆高端项目，而上一任员工入职2周就离职，本质就是倦怠到撑不下去；另一方面，AI工具泛滥，我们不仅要学习各种工具，还要在多个工具间切换，反而增加了时间成本和心智负担。
正如工作管理平台Asana的调研所示，使用6到15个工作应用程式的员工中，15%会因工具过多错过消息；使用16个以上的员工中，23%会因频繁切换工具导致效率下降、注意力分散。加州大學洛杉磯分校管理学教授卡西·霍姆斯的评价一语中的：“使用多个应用程式，需要额外的时间来学习及切换，这种时间损失是痛苦的，因为我们对浪费时间非常敏感。”而从律师转行的教练利亞·斯蒂尔，更是见过太多同行因AI陷入倦怠——引入AI后，律师的案件量从50个暴涨到250个，既要学习新工具，又要承担翻倍工作量，还要担心被AI替代，这种高负荷、低控制的环境，让很多人对工作失去热情，陷入深深的倦怠。
更讽刺的是，AI本应简化工作流程，却反而让我们陷入“学不完的工具、做不完的校验、扛不完的压力”的循环。加尔格的困境的就是最好的例子：他不仅让团队用ChatGPT，还引入Zapier、Perplexity等多种AI工具，结果工具泛滥、混乱不堪，连自己都感到喘不过气、无比沮丧，最终只能回归简单的工作模式。这和我们普通人的处境一模一样：为了不被淘汰，被迫学习各种AI工具，可工具越多，负担越重，倦怠感越强，久而久之，连工作的热情和价值感都被消磨殆尽。
遮羞布：“一人公司”掩盖不了失业潮的残酷
如今的我们，陷入了一种两难的困境：不学AI，会被裁员失业；学了AI，不仅分不到红利，还要承受更高的工作强度、更低的薪资，甚至依然逃不过被替代的命运。我们就像被无形的手操控着，一边卷AI，一边被AI压榨，疲惫不堪，却又无处可逃。更让人不齿的是，当下还盛行鼓吹“一人公司”，仿佛失业后人人都能靠自己单干、成为自己的老板，可这不过是失业潮下一块自欺欺人的遮羞布。
所谓“一人公司”，看似给失业者指了一条出路，实则忽略了普通人创业的所有现实困境：没有启动资金、没有资源渠道、没有稳定客源，仅凭一个人、一台电脑和所谓的AI工具，连生存都难，更别说盈利。那些鼓吹“一人公司”的人，从来不会告诉你，多数失业者连一份稳定的工作都找不到，何谈独自支撑起一家公司？他们不过是用“自主创业”的美好幻象，掩盖失业潮的残酷现实，让那些被迫失业的人，不再抱怨环境，反而责怪自己不够努力、不敢尝试。
结语：戳破谎言，愿打工人被温柔以待
我不想否定AI的价值，它确实在改变世界，确实在提升社会效率，但我更想戳破那些关于AI红利的谎言：AI从来不是普通打工人的逆袭机会，而是资本收割利润、压榨人力的新工具。我们努力学习AI，学习各种爆火的工具，不是为了抓住红利，只是为了在这场内卷中，多一份生存的可能。而这场内卷带来的，不仅是失业的风险，更是日益严重的职业倦怠，让我们在疲惫中挣扎，在压力中内耗。
写下这些，不是为了抱怨，只是想说出无数普通打工人的心声：我们不怕努力，不怕学习，怕的是努力了、学习了，却依然得不到应有的回报；怕的是被时代裹挟着前行，却始终找不到自己的位置；怕的是这场AI浪潮过后，我们依然只是被抛弃的尘埃；更怕的是，在无休止的AI内卷中，我们耗尽所有热情，最终被职业倦怠压垮。
AI红利之下，愿每个努力奔跑的普通打工人，都能被温柔以待；愿我们的努力，不再只是为了“保命”，而是能真正握住属于自己的机会；愿AI不再是压榨我们的工具，不再是催生倦怠的推手，而是真正能为我们减负、让我们重拾工作价值感的助力。
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