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加州: AI搶飯碗 硅谷大裁員!?一線工程師戳破真相


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2026年,硅谷科技圈裁員風波不斷。1月,亞馬遜確認將裁員約1.6萬人;2月,金融科技公司Block裁掉了近一半的員工;3月,Meta被曝計劃裁員1.6萬人。


AI將取代白領的焦慮席卷職場

然而,科技公司Ona的軟件工程師Siddhant Khare發布的《AI疲勞真實存在,卻無人談及》一文,引發了全球媒體和讀者的廣泛討論。


他道出了AI實際應用和美好願景之間的巨大落差。他認為,AI帶來的效率提升被高估了,而職場人卻陷入了“AI疲勞”。

近日,Siddhant Khare接受《每日經濟新聞》記者(以下簡稱NBD)專訪時表示,作為AI智能體基礎設施的開發者,建議人們改變使用AI的習慣,避免被AI困在生成、審核、再生成、再審核的循環裡。

有了AI之後

人的工作量是以往的10倍”

NBD:你認為導致“AI疲勞”的原因是什麼?

Siddhant Khare:“AI疲勞”本質是結構性問題。AI讓代碼、文案、文檔等內容的生成效率提升數倍,但審核與驗證環節的效率卻未同步跟進。人依舊是整個工作流程的核心瓶頸,要處理十倍於以往的工作量。




Siddhant Khare

這就像一家工廠,更換了一台沖壓速度快十倍的零件生產機器,可流水線末端的質檢員依舊只有一個。產能大幅提升後,質檢員的工作量翻倍,次品率卻沒有任何變化,最終崩潰的只會是這個承擔全部審核壓力的人。


放到知識型工作領域,AI只實現了生產的自動化,卻沒有實現審核的自動化。絕大多數企業管理者根本沒有意識到這個問題。他們只看表面數據,代碼交付量變多了、文檔產出變多了、郵件發送量變多了,報表看起來格外華麗,可員工的身心俱疲卻被無視。



NBD:人們本以為AI可以提升效率,可為什麼工作量反而大幅增加?

Siddhant Khare:AI帶來的生產力提升,並未轉化為員工的自由時間,反而被企業轉化為了更高的工作期望值,抬高了工作的 “合格線”。

AI出現之前,一名軟件工程師一周提交20個代碼拉取請求(PR),就是正常的工作標准;有了AI輔助後,工程師的理論產出能力提升到50個,企業便把50個定為新的標准。

AI生成的所有內容,都離不開人工審核。我作為開源項目維護者,感觸格外深刻。以前我每周只需要處理20到25個代碼PR,現在這個數字暴漲到上百個,其中絕大部分都是AI生成的,可每一個請求我都必須仔細審查。
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