大概在一个世纪前，经济学家凯恩斯曾满怀希望地预言，随着技术进步和生产力的爆发，人类的孙辈将面临的最大挑战是如何打发闲暇时光，每周只需工作十五小时。
当 AI 出现时，我们以为这个愿景要实现了。
过去我们认为，如果 AI 能在 1 分钟内完成过去需要 1 小时的工作，那么我们就会多出 59 分钟的休息或深度思考时间。
但根据 HBR 最新发布的一篇文章，通过对美国一家科技公司 200 名员工长达 8 个月的研究发现，事实并非如此。
AI 并没有让工作消失，它反而让工作变得更密集、更黏稠、更无孔不入。
01
空隙的消失
在 AI 介入工作流之前，我们的工作时间其实是有空隙的。
在这家被 HBR 观察的公司里，没有人挥舞着皮鞭强迫员工加班。事实上，公司甚至没有强制要求使用 AI。
但 AI 介入工作流后，员工们开始在午餐时、在会议等待的间隙、在电梯里，掏出手机向 AI 发送一条条工作相关的指令。
结果员工的工作节奏变快了，承担的任务范围变宽了，工作时间也延长到了更多时段。
为什么？因为 AI 太好用了，也太容易使用了。
在过去，开启一项工作是有「物理阻力」的。面对一个空白文档，你需要思考、调动意志力、收拾好环境……这种阻力像一道天然的堤坝，将工作与休息隔开，因此也催生了难以攻克这种阻力的「拖延症」。
在 AI 普及前，「拖延症」是非常大众的一个工作现象｜图源：圆圈心理
就像你不会在吃外卖或等电梯时突然开始写代码，因为后者更像是一个严肃的、需要整块时间的工作。
但 AI 抹平了这道堤坝。
输入一行提示词几乎没有任何心理成本，它感觉不像是在工作，更像是在聊天。
于是，工作顺着这些被 AI 凿开的裂缝，渗透进了原本属于生活的每一个缝隙。这就是HBR文章中所描述的「边界模糊」。
而当「开始工作」变得毫无摩擦力时，「停止工作」就变得异常艰难。
那种在工作中自然的呼吸感消失了，取而代之的，是一种持续不断的、低强度的认知介入。
这就如同即时通讯工具普及后，「下班」的概念在事实上消亡了。只要手机还有电有网，我们就默认处于在线状态，我们在工作上做的事情越来越多，时间密度越来越大。
人被直接暴露在「持续输出」的状态里，不再有过渡和等待。
02
任务的扩张
更深层的疲惫，来自于一种名为「任务扩张」的诱惑。
HBR 的研究观察到，AI 的介入，让产品经理开始写代码，研究人员开始做工程，设计师开始干运营。
因为 AI 提供了一种虚幻的「全能感」，它填补了技能的鸿沟。许多员工抱着「试一试」的心态，不知不觉地承担了那些原本属于他人、或者原本会被外包、甚至原本会被放弃的任务。
这听起来很励志，像是在职场完成了「斜杠青年」的自我成长。但站在社会学的冷峻视角下，这其实是一种极度的自我剥削。
德国社会学家哈特穆特·罗萨在《新异化的诞生》中曾精准地指出，现代社会的逻辑是「动态稳定」。就像在跑步机上，你必须不断加速奔跑，才能仅仅保持在原地。
写于 AI 爆发前期的书，却预言了 AI 带来的结果｜图源：豆瓣
AI 加剧了这种跑步机效应。当「能不能做」的门槛被技术拉下来后，「做不做」就变成了新的压力。
如果一个产品经理能够用 AI 生成代码，那么在组织的隐性期待中，他就应该去写。
而且效率的提升，会直接转化为任务扩张，生产力红利也会被制度吃掉。
于是，职责的边界被溶解了。每个人都在向外扩张，每个人都变得更加忙碌。HBR 将这种现象称为「隐形的工作量蔓延（Workload Creep）」。
而且这种忙碌往往是低质量的，工程师们不得不花更多时间去审查、修正那些由半吊子同事用 AI 生成的代码。
这种蔓延在最初的兴奋期过后，留给员工的是深深的倦怠和判断力的枯竭。
你以为你在利用 AI 的无限能力，其实是 AI 带来的无限可能性，在透支你有限的精力。
03
速度的暴政
为什么明明有了能节省时间的工具，我们却不敢休息？
这里，罗萨的理论为 HBR 的观察提供了一个视角：技术加速并没有带来时间的富余，因为「任务量的增长速度」永远高于「效率的提升速度」。
换言之，技术加速从来不会自动转化为时间盈余，它往往引发的，是社会节奏的整体上调。
这些节奏的变化，在快递、外卖这种以速度为指标的行业中最为明显，但也早已渗透进了其他行业。
在 HBR 的案例中，工程师们发现，虽然写代码快了，但他们并没有因此早下班，因为社会系统立刻用更多的需求填满了节省下来的时间。
比如以前一天能做两个方案，现在 AI 帮你做到了十个，那么十个瞬间就成了新的及格线。
在这个层面，AI 并没有消灭内卷，反而强化了它。我们陷入了一种「速度的暴政」。在这种语境下，慢不仅是低效的，更近乎一种不道德。
这种加速不仅仅是物理时间上的，更是心理层面的。
当机器的时间逻辑成为默认节奏，人类就被迫向这种节奏靠拢。原本属于人的迟缓、犹豫、酝酿，就会被视为低效甚至不专业。
于是速度开始具有道德含义，慢开始变成工作能力不足，这也就是罗萨所说的「速度的暴政」。
04
新型的异化
而当 AI 可以在后台 24 小时并行处理任务时，你也得被迫进入一种「多线程并发」的状态，开始一边开会，一边让 AI 生成摘要，一边让另一个 AI 跑数据。
这种状态被 HBR 描述为「有了伙伴的错觉」。你觉得有人在帮你，这种势头推着你往前走。
但代价是你从一个「创造者」变成了一个「监控者」。
角色切换了，工作量并未减少，你需要不断地切换上下文，去检查 AI 的产出，去警惕它的幻觉。这种「监工」的角色，需要的不是流淌的心流，而是时刻紧绷的警惕。这往往比自己亲手做还要消耗心神。
科技加速最终将传递为生活节奏的加速｜图源：新异化的诞生
用罗萨的理论来说，我们正在经历一种由技术发展所带来的新型异化。
马克思时代的异化，是工人与产品分离。
AI 时代的异化，是人与「过程」分离。
我们不再从头到尾地从泥土中调和、捏造、烧制一个罐子，我们只是对着空气喊了一句咒语，罐子就出现了。
而罗萨认为，人类与世界的「共鸣」往往产生于克服阻力的过程。
当你费尽心力斟酌一个句子的措辞，或者在一行行代码中排查出一个隐藏极深的 Bug 时，你与你的工作对象之间存在着一种「摩擦」。这种摩擦是痛苦的，但克服它的过程，也是你将自我的生命力注入对象的时刻。
AI 让我们失去了与物质世界「摩擦」的质感，也失去了在克服困难中确认自我的机会。
那么，我们注定要在这条跑步机上跑死吗？
面对这种困境，HBR 在文章的最后，试图给出一剂解药：
建立「AI 实践规范」。
他们建议企业设立「刻意的停顿」，进行「任务定序」，回归「人本联结」。
这些建议无疑是理性和善意的，但在一个以增长为信仰的商业世界里，要求企业主动降速，这是是一种悲壮的理想主义。
但作为个体，我们必须看清这其中的荒谬。
如果我们无法定义什么是「足够」，那么任何工具的进步，最终都会变成加在我们身上的枷锁。
我们需要重新夺回那种「笨拙」的权利。在某些时刻，刻意地拒绝 AI 的辅助，去忍受空白文档的煎熬，去忍受查找资料的繁琐，去忍受思考的停滞。
凯恩斯预言的悠长假期并未如期而至。
