科技巨头强推AI指令：为成千上万人制造“影子工作量”

(P1) 一项自上而下的AI采用指令正在重塑科技行业，迫使数千名员工进入一个使用AI不再是可选项、且其使用情况与绩效挂钩的新现实，这种劳动力结构的转变正在引发广泛的就业焦虑。

(P2) “我们都生活在一场实验中，”宾夕法尼亚大学沃顿商学院研究AI的副教授伊桑·莫里克（Ethan Mollick）表示，“目前最极端的炒作，即AI正在取代人类，并不是事实。但说AI永远不会威胁到工作也不符合事实。情况会变得很复杂。”

(P3) 在某些公司，这种推动是明确的，管理层设定了AI驱动产出的目标。一位后端开发人员称，部门目标是让AI代理处理50%的开发需求，目标是到2026年实现全面自动化。另一位工程师指出，他80%的同事被要求每周使用内部AI工具，且公司会追踪使用情况。与此同时，谷歌等公司声称其50%的新代码归功于AI。

(P4) 尽管高管们向华尔街宣扬生产率的提高（在Block首席执行官将裁员与AI挂钩后，该公司股价大涨20%），但这一策略带有巨大的执行风险。风险投资家马克·安德森（Marc Andreessen）认为，这些指令正在冻结数据分析和编程岗位的招聘，并可能被用作“AI洗白”（AI-washing），以为因劳动力市场放缓而早已计划好的裁员正名。

“AI效率”背后的隐藏劳动

对AI效率的追求正在为员工制造大量且无法衡量的“影子工作量”。据员工反映，他们花费大量时间在“照看”这项技术、纠正错误的输出并应对一种新型的认知疲劳。一家中国领先科技公司的运营员工回忆道，在公司内部AI工具无法产生正确结果后，他手动调试一个简单的数据仪表盘超过80次。

这种经历在整个行业中引起了共鸣。德克萨斯州奥斯汀的一位招聘人员发现，虽然AI可以快速生成候选人名单，但她花费了近一半节省下来的时间来纠正和核实结果，因为AI经常将候选人与职位描述错误匹配。波士顿咨询公司（BCG）的一项研究显示，这种对人类监督的持续需求导致了所谓的“AI脑疲劳”（AI brain fry）现象，这是一种增加错误发生率的精神疲乏。招聘人员琳达·乐（Linda Le）说：“他们认为AI很高效，但它之所以高效，是因为有人在操作AI。”

从工具到绩效指标

随着公司从鼓励使用AI转向强制执行，员工的工作正被系统性地拆解并输入AI模型。在北京的一家科技巨头，一位资深开发人员描述了一项新的强制性计划：员工必须将工作流程和专业知识记录成“技能”（Skills），供AI代理复制。该部门的目标是最终实现所有开发的自动化，这在员工中引发了明显的焦虑。这位名为Kelly的开发人员说：“将你所有的技能和经验放入标准化的流程，意味着你被AI取代的日子已经不远了。”

这种转变是由激进的自上而下战略驱动的。澳大利亚的一位首席信息官（CIO）Ming Lu表示，在最初的鼓励失败后，他的公司强制要求每位经理每季度提交三项AI计划，且现在会监控代币（token）的使用情况。虽然该公司尚未采取裁员措施，但已冻结了数据分析和编程职位的招聘，并要求每位员工的效率提高3至5倍。传递出的信息很明确：要么适应，要么在这个迅速围绕AI代理重新设计的劳动力市场中被淘汰。

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