Edgen Stock·Mar 25 2026, 15:32AI所承諾的生產力榮景正遭遇現實考驗，因為「AI疲勞」正在顯現。新的研究顯示，效率提升微乎其微甚至為負，反而顯著增加了員工工作量並加劇了職業倦怠。這挑戰了以AI為中心科技公司的高估值，並迫使人們重新評估AI的真實投資回報。
AI將白領工作者解放的說法正受到「AI疲勞」的現實挑戰，這是Ona軟體工程師Siddhant Khare創造的一個詞。他認為，雖然AI極大地提高了程式碼和文件等內容生成的速度，但它未能自動化關鍵的驗證過程。這使得員工變成了品質保證的瓶頸，被迫管理大量AI生成的產出。
Khare指出，問題是結構性的。作為一名開源專案維護者，在採用AI編碼助手後，他每週審查的程式碼拉取請求數量從20-25個激增到100多個。人工審計和驗證這些產出的能力仍然是核心制約因素，導致Khare所描述的「比以前多10倍」的工作量。這種動態將熟練的專業人員轉變為審查員，導致職業倦怠和工作滿意度下降。
硬數據開始支持AI疲勞的經驗證據，這使人們對該技術的直接經濟效益產生懷疑。模型評估公司METR進行的一項對照實驗得出了驚人的結果：使用AI程式設計工具的開發者比對照組的效率低19%。儘管參與者主觀感覺速度快了24%，但他們的實際產出卻下降了，這凸顯了感知效率和實際效率之間存在的危險差距。
這些發現得到了分析平台DX一項更大規模研究的證實，該研究涵蓋了450家公司的12萬多名開發者。研究發現，儘管93%的開發者使用AI工具，但實際效率提升僅為10%，且這一數字很快趨於平穩。哈佛商業評論的研究進一步證實，雖然AI加速了工作，但它也加劇了認知疲勞和職業倦怠，最終導致工作品質下降和決策能力減弱。
AI的興起正在迫使員工價值衡量方式發生根本性轉變。根據Khare的說法，最關鍵的技能不再是執行速度，而是判斷力的品質。最有價值的員工是能夠辨別AI生成的解決方案是否合適、邏輯清晰且安全的員工，這種能力建立在深厚的行業經驗而非提示工程之上。
這一新現實給企業領導者和投資者帶來了困難的局面。Teneo的一項調查發現，68%的CEO計劃在2026年加倍投資AI，儘管大多數專案仍無利可圖。這種激進的支出，例如Alphabet計劃將AI相關資本支出翻倍，已使投資者對自由現金流的影響感到不安。更糟糕的是，消費者需求疲軟，Circana在2026年1月的一份報告發現，十分之七的消費者不希望或認為他們的設備上需要AI，這表明企業戰略和市場接受度之間可能存在脫節。