企业正积极推动员工使用 AI 以提高效率，但实际效果往往与期望相悖。AI 在节省部分时间的同时，也带来了大量的校对、编辑和监督工作，不仅未能有效减负，反而可能导致认知疲劳、错误增加和离职意愿上升。研究与案例表明，AI 并非万能提效工具，尤其是在医疗、写作等复杂领域。因此，工会及专家呼吁企业应将决策权下放，倾听一线员工的真实反馈，评估 AI 的实际价值，并为其使用设定必要的边界与保障措施。
被寄予厚望的 AI 工具
许多公司对 AI 寄予厚望，认为它能大幅节约成本并提升生产力。一些公司甚至要求员工必须使用 AI，并根据其使用频率来评估绩效。例如，Meta 曾指示部分员工使用 AI 将工作效率提升五倍，Shopify 的 CEO 也表示，在批准新招聘之前，员工需要证明无法通过 AI 完成工作。
然而，一线员工的体验却揭示了另一面。以医疗行业为例，AI 工具被用于起草给病人的信息，本意是减轻医护人员的负担。但实际操作中，这给他们带来了一系列新任务：
- 阅读和判断： 医护人员首先需要阅读 AI 生成的回复，并判断这是否符合自己的专业口吻和判断。
- 编辑和修改： 即使内容看起来正确，他们仍需花费时间将其修改到自己认为可以发送给患者的程度。
这个过程本身就是一项复杂的认知任务，导致许多临床医生最终选择完全不使用该工具。
效率陷阱：AI 隐藏的时间成本
公司高管们对 AI 生产力的乐观预期，与员工的实际体验之间存在巨大差距。多项研究和反馈指出了 AI 带来的“隐性工作”：
- 生产力可能不升反降： 一项研究发现，软件开发人员在使用 AI 后，完成任务的时间实际上延长了 19%。
- 时间并未节省： 在一项针对 5000 名白领的调查中，40% 的基层员工表示 AI 根本没有为他们节省任何时间。
- 增加了额外步骤： 一名艺术老师尝试使用 AI 准备教案，但发现 AI 无法考虑学生的个体差异，她最终不得不花费更多时间检查和编辑。
首先，我得检查 AI 的建议，然后再去编辑它们。我本来自己就能完成，为什么要增加一个步骤呢？
在处理需要高度精确和细致入微的工作时，AI 的问题更加突出。一名在公关机构工作的员工发现，公司内部的 AI 工具在处理医药行业的文稿时错误百出，核实这些错误所花费的时间完全抵消了 AI 可能带来的效率提升。更糟糕的是，AI 在传达坏消息时，会加上一种“奇怪的乐观腔调”，因为它无法理解人类沟通中的细微差别。
“AI 脑雾”：过度使用的认知代价
当员工需要监督多个 AI 工具的输出时，一种新的问题出现了。研究人员将过度监督 AI 导致的认知疲劳现象称为 “AI 脑雾” (AI brain fry)。
其主要症状包括：
- 一种持续的“嗡嗡感”或精神迷雾，导致注意力难以集中。
- 决策速度变慢并伴有头痛。
- 工作中的错误率增加。
- 强烈的离职意愿。
研究还发现，AI 工具的使用存在一个临界点。虽然使用一两个 AI 工具可以提高生产力，但随着工具数量的增加，收益会递减。当员工需要同时使用超过四个 AI 工具时，生产力实际上下降了。
员工真正需要的是什么？
尽管存在这些问题，许多公司仍在继续向员工施压，甚至将 AI 投资作为裁员的理由。不过，员工和组织已经开始反击。
美国最大的护士工会“全国护士联合会”公开批评医院使用 AI 来估算人员需求或推荐治疗方案。工会主席凯茜·肯尼迪指出，AI 无法像人类一样，综合考虑患者独特的健康状况和背景。
我们必须停下来——我们必须回头看看，这东西是否真的在做它需要做的事情。
真正的解决方案或许在于改变思路：与其自上而下地强制推行，不如倾听员工的声音，了解他们真正在哪些方面需要帮助。
- 发现真正的痛点： AI 在完成那些员工们最想拖延的、繁琐的任务时，最能发挥作用，并能有效减少职业倦怠。
- 赋予员工选择权： 让员工自己探索 AI 的用法，可能会带来意想不到的正面效果。例如，那名艺术老师虽然不用 AI 写教案，但她会用它来学习自己不熟悉的领域，比如窑烧陶瓷的知识。
归根结底，核心应该围绕“人”，而不是技术。只有当公司愿意倾听一线员工的意见，了解他们工作的真正难点时，AI 才能成为一个有价值的助手，而不是一个带来额外负担的管理者。