AI 没有带来 3 小时工作日，反而让硅谷卷到 996：为什么 AI 越强，人越忙？

最近，知名开发者 Armin Ronacher（Flask 和 Jinja2 的作者）在一期播客中提出了一个有趣的观点。

AI 技术本应将我们从繁重的工作中解放出来，让我们工作得更少。然而现实中，我们似乎比以往任何时候都工作得更多。

这种工作量的增加，并非源于任务总量的增多，而是一种内在的、心理上的强迫感。这些能力超凡的 AI 工具，似乎创造了一种全新的压力，一种必须持续工作的「存在主义责任」，驱使我们去操作那台永不睡眠的机器。

今天这篇文章，我们就来探讨这个「AI 生产力悖论」。为什么一项旨在提升效率、解放劳动力的技术，反而将我们推向了更深的工作内卷？

硅谷重燃 996

「996」这个词，我们都不陌生。过去，这通常被看作是国内互联网公司「奋斗文化」的代名词。

然而，近期的趋势表明，这种工作文化正在向西迁移。

根据《连线》杂志的一篇深度报道，硅谷的 AI 创业公司已经开始采纳类似 996 的工作制度。他们的理由很简单：「为了保持竞争力」。

在 AI 这个瞬息万变的领域，技术迭代以天为单位。拥有了强大 AI 工具的开发者，理论上可以无限地输出，只要有人类在旁引导。

于是，一种新的逻辑诞生了：工具可以不停，人为什么要停？

如今，在硅谷的招聘信息中，明确要求应聘者做好长时间、高强度工作的准备，已经不再是什么新鲜事。

永不疲倦的机器

纵观人类历史，工作的天然制约因素始终是人类的疲劳。我们累了，就停下来休息。因为我们的身体和大脑需要恢复。

然而，生成式 AI 和 AI Agents 的出现，从根本上改变了这一现状。这些工具永不疲倦，永不关机，也永不丧失「动力」。

即使你在休息，工具依然在云端运行，随时准备生成代码、文案、设计或任何你需要的创意。

于是，一种新的心理循环形成了：

我当下如果没有在输入 prompt，就是在落后。

这个系统在无形中让你为没有持续「利用」它而感到内疚。让一个强大的 AI 工具闲置等待，感觉就像一种巨大的浪费。

这种感觉是微妙的，但腐蚀性极强。任何停机时间都变成了错失的机会，休息则等同于低效。在这个框架下，休闲甚至成了一种「道德失败」。

当然，这并非一个全新的现象。电灯的发明终结了「日落而息」，LLM 的出现模糊了工作与休息的边界，每一次生产力工具的革命，都在重新定义人类的劳动极限。

新技术通过提供杠杆，让我们超越自身的局限。

随之而来的，是「可以工作」到「应该工作」的微妙转变。这就是技术进步的本质——新近获得的奢侈品，会迅速转变为必需品。将新能力推向极限，也逐渐成为一种社会期望。

以色列历史学家尤瓦尔·赫拉利在他的著作《人类简史》中写道：

历史上为数不多的铁律之一，就是奢侈品往往会成为必需品，并带来新的义务。

硅谷 996 文化的回归，并非完全因为某个管理者的强制推行，而是因为工具本身以及围绕它的文化，让休息感觉像是一种潜力的浪费。

倦怠社会与自我剥削

韩裔德国哲学家韩炳哲在他的著作《倦怠社会》中，早已预见了这一趋势。

他认为，现代工作文化用一种内在的「自我规训」取代了外部的压迫。我们不再需要监工的鞭笞，而是以「生产力」、「激情」和「自我实现」的名义，自己鞭策自己。

AI 极大地放大了这种动态。它延续了韩炳哲所说的「功绩社会」中的「过度积极性」，也就是一种「我能，故我必须」（Possum, ergo debeo）的暴政。

我们能够做得更多，因此我们必须做得更多。

这里不需要外部的鞭子，只需要一个安静的、内化的命令：机器可以继续运转，你为什么不行？

科技社区中流行的叙事不断强化这一点：无限的工具 + 无限的杠杆 = 无限的潜力。但这种心态对人的精神有着毁灭性的影响。

在这种心态下，我们成为了自己的工头。从清晨醒来到深夜入睡，我们必须利用每一个可用的时刻。我们内化了这种无限潜力的神话，在追求个人自由的伪装下，进行着无休止的自我剥削。

然而，正如一篇分析文章指出的，这种「超高生产力循环」最终是自我挫败的。随着倦怠率的攀升，创造性产出反而会下降。

研究表明，实行 996 的团队，其创新能力往往低于那些工作与生活平衡的团队。

与此同时，随着模型能力的提升，我们对「好的产出」的基线也在不断提高。曾经令人惊艳的输出，很快就变成了「不够好」。我们不断改进 Prompt，试图从大量平庸的 AI 生成内容中淘出真金。

这种军备竞赛，在人与机器、人与人之间不断重演。

自动化悖论：效率与工作的反向关系

AI 提升效率，却导致更多工作。这个现象在经济学和工程学中并不陌生，它有几个经典的解释。

1. 杰文斯悖论（Jevons Paradox）

19 世纪的英国经济学家 Jevons 观察到，当技术进步提高了煤炭的使用效率后，煤炭的总消耗量非但没有下降，反而增加了。

原因在于，更高的效率降低了使用煤炭的成本，从而刺激了更多的需求，最终导致消耗量上升。

这个现象被称为「杰文斯悖论」。

在软件开发领域，AI 就像是提升「开发者时间」这一资源的效率。理论上，我们应该有更多空闲时间。

但实际上，AI 降低了实现一个功能的「成本」，使得公司可以要求开发更多的功能，探索更多的可能性。结果是，我们要做的工作反而更多了。

2. 能者多劳，却没有多得

这在 AI 时代显得尤为真实。当一名员工通过自动化工具显著提高了自己的产出后，管理层的反应往往不是给他放假或加薪，而是给他分配更多的任务，把他的新生产力基线视为理所当然。

好员工得到的奖励，往往是更多的工作。

但是，如果效率提升没有让打工人受益，那么收益去哪了？

答案不言而喻。

所以，这也引出了一种微妙的「生存策略」：

员工选择「偷偷地」自动化自己的工作，然后利用节省下来的时间学习、休息或从事副业，而不是向上汇报，因为他们知道汇报的结果只会是更高的 KPI。

这背后反映了一个残酷的现实：许多公司奖励的并不是「生产力」，而是「忙碌的表象」和「可被剥削的工时」。

在这种文化下，为公司提升效率的员工不仅得不到奖励，反而可能会因为打破了「按时计价」的旧有模式而受到惩罚。

因此，将 AI 带来的效率提升「私有化」，成为了一些职场人心照不宣的自保之道。

3. 复杂性天花板的提升

自动化并非简单地消除工作，而是将工作推向了一个新的、更复杂的层次。你不再需要做那些重复性的体力或脑力劳动，但你需要理解、设计和维护日益复杂的自动化系统本身。

AI 编程工具也是如此。它们可以快速生成大量代码，但随之而来的是新的挑战：

• • 验证成本：LLM 的输出并非 100% 可靠，你需要花费大量时间去审查、测试和修正它生成的代码。
• • 维护成本：当 AI 生成了一个你并不完全理解的复杂代码库时，后续的维护和调试将成为一场噩梦。
• • 技能退化：过度依赖 AI 可能导致自身核心技能的停滞甚至退化。AI 辅助可能会削弱人类的批判性思维能力。

一体两面：新时代的「个体淘金者」

当然，并非所有人都对 AI 带来的变化感到悲观。对于某些人来说，AI 不是压迫的工具，而是前所未有的赋能杠杆。

当打工人为 996 所困时，另一群人却在 AI 的加持下迎来了自己的黄金时代。

一位离开编程一线 20 年的开发者分享了他的故事：

我已经 20 年没有写过生产代码了。但现在，借助 AI，我能单枪匹马地创建 Web App 的 MVP (最小可行产品)，其中一个还获得了不错的市场反响。我每周心甘情愿地工作 60 个小时，因为我正处在人生中最快乐的时光。对于有产品想法的人来说，这难道不是有史以来最好的时代吗？

这代表了一批特殊的群体：创始人、独立开发者、产品经理以及那些能够直接将生产力转化为个人价值的人。

在这种情况下，AI 带来的额外工作是一种主动的选择，是一种创造性激情的体现。

这里的关键区别在于自主性——你是为自己工作，还是在为公司的 KPI 工作。

当你能亲自捕获自己效率提升所带来的全部价值时，工作的增加便不再是负担，而是一种回报。

休息即抵抗，在无限杠杆时代找回人性

如果说 AI 赋予了我们近乎无限的生产能力，那么在这个时代，真正激进的行为或许是选择不使用它。

刻意地设置界限，为自己设定现实的目标，可能是对抗人性被技术侵蚀的有效方式。主动选择「足够了」，本身就是一种创新。

讽刺的是，大量研究表明，创新和创造力恰恰源于反思和留白，而非精疲力竭。

我们最好的想法，通常不是在持续不断的「在线」状态中产生的，而是在我们的大脑有足够自由去漫游和遐想时涌现的。

在一个推崇「无限杠杆」的文化里，承认自己的局限性，并有意识地保护自己的休息时间，这本身就是一种智慧，也是一种反抗。

归根结底，这是一个关于文化的故事。

工具本身没有善恶，它不会要求你工作；是使用工具的人和系统在提出要求。让开发者夜不能寐的，不是 AI 模型本身，而是我们给自己讲述的那个关于「生产力」、「竞争」和「成功」的故事。

AI 时代的挑战，不仅仅是学习如何利用这些强大的工具，更是学习如何与它们健康地共存，而不被其奴役。

电灯延长了白昼，AI 正在延长工作日。真正的问题是，我们是否会允许它吞噬掉我们的夜晚。