一项本周发表在哈佛商业评论上的新研究证实了许多工人早已怀疑的事实：AI工具并没有减少工作，反而加剧了工作强度。

该研究引用了加州大学伯克利分校和耶鲁大学的数据，这些数据是在一家200人的科技公司进行的为期八个月的嵌入式研究中收集的，员工自愿采用AI工具。

结果显示出明显的工作强度加剧模式，这种模式悄然演变成研究人员所称的“工作负荷蔓延”。

首先是任务扩展。产品经理开始编写代码。研究人员承担工程工作。曾经有明确界限的角色变得模糊，员工处理的工作超出了他们的职责范围。AI使这种转变变得可行。

“一位工程师告诉研究人员说：‘你可能会想，哦，因为你可以通过AI提高生产力，所以你节省了一些时间，可以少工作。’但实际上，你并没有少工作。你只是工作量保持不变，甚至更多。”

这造成了连锁反应。工程师们突然发现自己在审查、纠正和指导同事，而同事们正如一位参与者完美地描述的那样，进行着“氛围编码”。

自动化部分工作的那个人只是为其他人创造了更多的工作。

其次是界限模糊。AI的对话界面使得开始工作变得毫不费力——没有空白页的恐慌，没有令人畏惧的学习曲线。

因此，员工们开始在离开办公桌前发送“快速最后提示”，让AI处理琐事，而他们则暂时离开。许多人甚至在空闲时间使用AI提示，以至于在非工作时间的工作AI使用时间累积成了几个小时和几天，几乎没有自然的暂停。

第三是多任务处理的激增。员工们被期望同时管理多个工作流，因为AI给人一种任务可以在后台处理的印象。

承诺的生产力提升往往转化为不断的注意力切换和更长的任务清单。

将这一切结合在一起，研究人员定义了一个自我强化的循环：AI使事情变得更容易，因此员工做更多这样的事情，最终使他们更依赖AI来简化这些事情。反复循环，导致倦怠。

“几位参与者指出，尽管他们感到更有生产力，但并没有感到更轻松，在某些情况下，甚至感到比以前更忙，”研究人员指出。

在AI时代工作

员工们正慢慢被裁员，而留下来的员工则被拉伸到快要崩溃的边缘。

一项针对1500名企业专业人士的新DHR Global 调查发现，83%的人经历了倦怠，过重的工作负荷和过长的工作时间是主要原因。

来源：DHR

早在2024年，Upwork研究所报告称，77%的使用AI的员工表示这些工具降低了他们的生产力并增加了他们的工作量。

今年，同一研究所报告称，过去几个月最受欢迎的技能与AI相关。

伯克利的研究人员强调，这种工作扩展在短期内可能看起来很有生产力，但可能导致认知疲劳、决策能力下降，最终导致员工流失，因为他们意识到在忙于实验ChatGPT时，自己的工作负荷已经增加。

他们的解决方案是：公司需要建立“AI实践”，或围绕AI使用的有意规范。

在重大决策之前考虑结构化的暂停，安排工作以减少上下文切换，并保护时间以进行真正的人际联系。

“没有这样的实践，AI辅助工作的自然倾向不是收缩而是加剧，这对倦怠、决策质量和长期可持续性都有影响，”研究人员总结道。

数据还显示出按职级的明显差距。62%的助理和61%的初级员工报告了倦怠，而C-suite领导中的这一比例为38%。

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