AI“抢饭碗”引发硅谷大裁员！一线工程师揭秘：AI效率被高估，人类成审核员，工作量激增10倍

时间来到2026年，硅谷科技行业正经历着一场前所未有的裁员风暴。年初1月，电商巨头亚马逊宣布将进行大规模裁员，涉及人数约1.6万；紧接着2月，金融科技领域的佼佼者Block也未能幸免，裁掉了近半数的员工；到了3月，社交媒体巨头Meta更是被曝出计划裁员1.6万人的惊人消息。

随着AI技术的迅猛发展，白领阶层被AI取代的焦虑情绪在职场中迅速蔓延开来。

然而，科技公司Ona的一位软件工程师Siddhant Khare，在发表了一篇题为《AI疲劳真实存在，却无人谈及》的文章后，瞬间引发了全球媒体和读者的广泛热议与深入思考。

Siddhant Khare在文章中深刻剖析了AI在实际应用与人们美好愿景之间存在的巨大鸿沟。他指出，AI所带来的效率提升被严重高估了，而职场人士却因此陷入了深深的“AI疲劳”之中。

近日，Siddhant Khare接受了徽声在线记者的专访，他作为AI智能体基础设施的开发者，向人们提出了一个中肯的建议：改变现有的使用AI的习惯，避免被AI困在不断生成、审核、再生成、再审核的恶性循环里。

“引入AI后，人的工作量竟然是以往的10倍之多”

徽声在线记者（以下简称NBD）：你认为导致“AI疲劳”的主要原因是什么？

Siddhant Khare：“AI疲劳”本质上是一个结构性问题。AI确实让代码、文案、文档等内容的生成效率得到了数倍的提升，然而，审核与验证环节的效率却并未能同步跟上。在整个工作流程中，人依旧是核心瓶颈，需要处理的工作量是过去的十倍之多。

这就好比一家工厂，更换了一台冲压速度提升十倍的零件生产机器，但流水线末端的质检员却依旧只有一人。产能大幅提升后，质检员的工作量急剧增加，而次品率却没有任何改善，最终崩溃的必然是这个承担全部审核压力的质检员。

将这一现象放到知识型工作领域来看，AI仅仅实现了生产的自动化，却并未实现审核的自动化。绝大多数企业的管理者根本没有意识到这个问题的严重性。他们往往只关注表面数据，如代码交付量、文档产出量、邮件发送量等，看到报表上的数据格外华丽，却忽视了员工身心俱疲的现实。

NBD：人们原本期望AI能够提升工作效率，可为什么实际工作量却大幅增加了呢？

Siddhant Khare：AI所带来的生产力提升，并未转化为员工的自由时间，反而被企业转化为了更高的工作期望值，抬高了工作的“合格线”。

在AI出现之前，一名软件工程师一周提交20个代码拉取请求（PR）就被视为正常的工作标准；而有了AI的辅助后，工程师的理论产出能力提升到了50个，企业便将50个定为新的标准。

AI生成的所有内容，都离不开人工审核。我作为开源项目维护者，对此有着深刻的体会。以前我每周只需要处理20到25个代码PR，现在这个数字却暴涨到了上百个，其中绝大部分都是AI生成的，但每一个请求我都必须仔细审查。

“使用AI编程工具，实际工作效率反而下降了19%”

NBD：AI的哪些价值最容易被高估？又有哪些成本被低估了呢？

Siddhant Khare：最普遍被高估的，就是AI落地的速度和即时效率提升。很多企业都陷入了一个误区，认为只要给员工配备齐全AI辅助工具，短短几周就能看到生产力的飞跃，但实际数据却截然相反。

工程效率与开发者生产力分析平台DX曾进行过一项全面调研，覆盖了450余家企业、12万余名开发者。数据显示，即便有93%的开发者都在使用AI编程工具，实际工作效率提升也仅停留在10%，而且后续很难再有突破。

模型评估与风险研究机构METR的对照试验结果更是令人震惊，使用AI编程工具的开发者，实际工作效率反而下降了19%，只是主观上感觉工作速度提升了24%。

而企业最容易低估的，首先是AI内容的人工审核成本。几乎没有企业会把这部分耗时、耗力的审核时间纳入整体工作成本规划；其次是员工的职业认同感。当大部分工作都由AI完成时，曾经依靠专业能力获得成就感的员工，会慢慢觉得自己只是流水线上的质检员。这种身份落差虽然难以量化，但却会直接引发人才流失。

“审核AI内容，比自己从头做一遍还要累”

NBD：当下很多白领觉得自己使用AI，其实是在训练AI取代自己，这种担忧合理吗？哪些岗位最容易被替代，哪些又很难被取代呢？

Siddhant Khare：绝大多数普通员工，并不是在直接训练AI大模型。在日常使用ChatGPT、Copilot这类工具时，个人输入的内容并不会自动成为下一代大模型的训练数据，多数企业的用户协议也明确禁止了这种行为。因此，“我在训练取代自己的AI”这一说法在技术上并不成立。

AI对职场的真正影响，并非大规模的人力替代，而是岗位的重新定义、工作强度的大幅提升以及核心工作内容的转移。真正容易被AI替代的，是那些产出标准化、质量要求偏低、重复性高的岗位，比如初稿文案撰写、基础数据录入、简单代码生成、模板化报表制作等任务，只要求“够用就行”，AI完全可以胜任。

而最难被AI替代的，是需要具备全局理解力、审美能力和独立判断力的岗位，比如系统架构设计、产品战略制定、商务谈判沟通、创意内容策划等。这类工作的核心价值，从来都不是“动手执行”。

其实绝大多数职场人都处于中间地带。工作不会直接消失，但必须面临转型的挑战。

NBD：你认为，员工的核心价值正在发生怎样的转变？

Siddhant Khare：这种转变已经实实在在地发生了，只是目前大部分企业的绩效考核体系还没有跟上时代的步伐。

未来，最优秀的工程师，将不再是写代码最快、产出最多的，而是能够一眼看穿AI方案是否适配整体系统、思路是否合理的人。这种判断力依赖于长期的行业经验和全局系统认知，不是靠优化提示词就能获得的。

员工价值正在发生迁移，从看重产出数量转向看重判断质量；从比拼执行速度转向比拼思考深度。未来最不可替代的员工，将是那些能够精准判断对错、并且能够给出清晰合理依据的人，判断力将成为核心价值。

“疲劳的根源，在于AI充满了不确定性”

NBD：相比以往的自动化浪潮，为什么AI更容易造成疲劳呢？

Siddhant Khare：核心原因在于以往的自动化工具是确定性的，而AI却充满了不确定性。

以前的工具，在相同指令、相同输入的情况下，能够得到相同输出，出错时会直接报错；但AI却不一样，同样的提示词可能生成完全不同的内容，即便出现错误，表述也格外逼真、极具迷惑性。AI的错误往往藏得极其隐蔽，代码可能能正常运行、文案读起来通顺、报表格式规整，但可能在某一页暗藏事实错误、在某一行有逻辑漏洞，或者在某一段出现个虚构的数据。

这种安静的错误要求人时刻保持专注，长期下来是非常耗费精力的。而且AI会高度模仿人类的表达风格，审核AI内容需要付出和自主创作几乎一样的认知成本。

NBD：如果AI的输出无法完全信任，但又必须规模化使用，我们要如何弥补这种“信任缺口”呢？

Siddhant Khare：很遗憾，绝大多数公司采用的都是最糟糕的方式，即把人工审核当作唯一的质量把控关口。

做得好的企业，会建立一套我称之为“反压机制”（backpressure）的体系。简单来说，就是在AI内容进入人工审核环节之前，先通过自动化反馈机制提前拦截大部分明显错误，减少人工审核的压力。

“最重要的工作往往不需要依赖AI”

NBD：面对AI带来的工作重压和精神内耗，普通白领该如何正确与AI相处呢？

Siddhant Khare：我推荐三种办法。

第一，不要在“思考本身就是价值”的任务中使用AI。比如制定战略方案，价值在于思考过程，而不是打字输出结果。如果直接用AI跳过思考环节，就等于削弱了自己工作的价值。AI更适合用在“结果重要、过程次要”的重复性任务上。

第二，为审核时间设定明确边界。如果每天花在审核AI产出的时间超过2小时，就说明工作流程出了问题，要么是提示词不清晰、上下文信息不足、工作规则不严格，要么是企业缺少自动化检查机制。千万不要把“无限制审核AI所有产出”当成工作常态。

第三，保护你的深度工作时间。AI会把人困在一个循环里：生成、审核、再生成、再审核。这种循环会不断打断注意力。你需要刻意留出一段时间，完全不使用AI。最重要的工作，往往不需要依赖提示词，而是靠独立思考完成。

NBD：对于已经对AI产生依赖的人来说，应该如何改变呢？

Siddhant Khare：首先要改变的，就是AI的使用习惯。

现在很多人遇到问题，会下意识打开ChatGPT，还没开始独立思考就直接让AI生成内容。

一定要把顺序倒过来。先独立思考，明确工作目标，再判断是否需要使用AI。很多时候，一张白纸和二十分钟的独立深度思考，效果会更好。

人们对AI的焦虑，本质上是失去了掌控感。当AI始终在不停生成、不停给出建议时，你就会觉得自己只是被动的执行者。而一旦重新掌握“是否用AI、何时用AI”的决定权，掌控感就会慢慢回归，焦虑感自然会下降，也能真正跳出AI疲劳的困境。

（免责声明：本文内容与数据仅供参考，不构成投资建议，使用前请核实。据此操作，风险自担。）

记者|王嘉琦

编辑|段炼 兰素英 杜恒峰

校对|何小桃

内文图片来源：Siddhant Khare个人网页

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