科技巨頭強推AI指令：為成千上萬人製造「影子工作量」

(P1) 一項自上而下的AI採用指令正在重塑科技行業，迫使數千名員工進入一個使用AI不再是可選項、且其使用情況與績效掛鈎的新現實，這種勞動力結構的轉變正在引發廣泛的就業焦慮。

(P2) 「我們都生活在一場實驗中，」賓夕法尼亞大學沃頓商學院研究AI的副教授伊桑·莫里克（Ethan Mollick）表示，「目前最極端的炒作，即AI正在取代人類，並不是事實。但說AI永遠不會威脅到工作也不符合事實。情況會變得很複雜。」

(P3) 在某些公司，這種推動是明確的，管理層設定了AI驅動產出的目標。一位後端開發人員稱，部門目標是讓AI代理處理50%的開發需求，目標是到2026年實現全面自動化。另一位工程師指出，他80%的同事被要求每週使用內部AI工具，且公司會追踪使用情況。與此同時，Google等公司聲稱其50%的新代碼歸功於AI。

(P4) 儘管高管們向華爾街宣揚生產率的提高（在Block執行長將裁員與AI掛鈎後，該公司股價大漲20%），但這一策略帶有巨大的執行風險。風險投資家馬克·安德森（Marc Andreessen）認為，這些指令正在凍結數據分析和編程崗位的招聘，並可能被用作「AI洗白」（AI-washing），以為因勞動力市場放緩而早已計劃好的裁員正名。

「AI效率」背後的隱藏勞動

對AI效率的追求正在為員工製造大量且無法衡量的「影子工作量」。據員工反映，他們花費大量時間在「照看」這項技術、糾正錯誤的輸出並應對一種新型的認知疲勞。一家中國領先科技公司的運營員工回憶道，在公司內部AI工具無法產生正確結果後，他手動調試一個簡單的數據儀表盤超過80次。

這種經歷在整個行業中引起了共鳴。德克薩斯州奧斯汀的一位招聘人員發現，雖然AI可以快速生成候選人名單，但她花費了近一半節省下來的時間來糾正和核實結果，因為AI經常將候選人與職位描述錯誤匹配。波士頓諮詢公司（BCG）的一項研究顯示，這種對人類監督的持續需求導致了所謂的「AI腦疲勞」（AI brain fry）現象，這是一種增加錯誤發生率的精神疲乏。招聘人員琳達·樂（Linda Le）說：「他們認為AI很高效，但它之所以高效，是因為有人在操作AI。」

從工具到績效指標

隨著公司從鼓勵使用AI轉向強制執行，員工的工作正被系統性地拆解並輸入AI模型。在北京的一家科技巨頭，一位資深開發人員描述了一項新的強制性計劃：員工必須將工作流程和專業知識記錄成「技能」（Skills），供AI代理複製。該部門的目標是最終實現所有開發的自動化，這在員工中引發了明顯的焦慮。這位名為Kelly的開發人員說：「將你所有的技能和經驗放入標準化的流程，意味著你被AI取代的日子已經不遠了。」

這種轉變是由激進的自上而下戰略驅動的。澳大利亞的一位首席資訊官（CIO）Ming Lu表示，在最初的鼓勵失敗後，他的公司強制要求每位經理每季度提交三項AI計劃，且現在會監控代幣（token）的使用情況。雖然該公司尚未採取裁員措施，但已凍結了數據分析和編程職位的招聘，並要求每位員工的效率提高3至5倍。傳遞出的信息很明確：要麼適應，要麼在這個迅速圍繞AI代理重新設計的勞動力市場中被淘汰。

本文僅供參考，不構成投資建議。