AI這團火，會不會被自己的過度成功所澆滅

周末，OpenAI創始人CEO奧特曼的家，被人縱火了。嫌疑人還揚言還要燒毀OpenAI辦公樓，很快被警方帶走。案件目前仍在調查中。奧特曼已經認定，一篇煽動性文章放大了反技術情緒，導致了這起襲擊。

沒有人會與縱火者站在一起。但是，在奧特曼溫情地長文回應后，人們在社交媒體上評論的分歧，卻異常巨大。

AI越成功，社會情緒反而越分裂。在奧特曼眼里，AGI具備“魔戒”效應，能讓人做出極其瘋狂的事情；現在OpenAI正在兌現自己的使命，通過技術進步推動一個更美好的未來。但在更多人看來，譬如在美國，AI滿足了少數人的好奇、財富與權力，可能給更多人帶來的是無助、壓力，甚至憤怒。

AI正在變成公司的親兒子

蓋洛普公司（Gallup）的最新調研，揭示了這樣“AI悖論”的一角。在過去一年里，14至29歲的美國年輕人，既沒有完全拒絕人工智能，也沒有完全接受它，即便是那些每天都在使用AI的人。他們對AI可能削弱個人技能發展的擔憂，甚至超過了對效率提升的期望。

在日常生活中，他們的AI使用頻率，基本沒有變化。然而，他們對AI的情緒態度發生了明顯變化：興奮感（excited）下降了14個百分點，期待度（hopeful）下降9個百分點，而憤怒上升了9個百分點，焦慮則仍維持在40%以上。

年輕人對AI的看法變糟了

說明：當年輕人被問及“AI讓我……”

盡管使用AI更頻繁的年輕人，比使用頻率較低的同齡人對AI的看法更為積極，但這并未讓他們的態度隨時間改善。相反，這部分人群的興奮感和期待度下降幅度更大，分別下降了18個百分點和11個百分點。

在他們看來，AI并沒有更好地幫助他們解決現實問題。無論是加速學習還是提高工作效率，AI實際發揮的作用，正越來越受到年輕人的質疑。僅有28%的年輕人表示，他們信任AI輔助完成的工作，這一比例較去年下降了4個百分點。

年輕人眼中AI與效率的關系

更關鍵的是，他們非常擔心AI最終取代原本屬于自己的未來。認為AI之于工作弊大于利的年輕人，比例上升11個百分點，達到48%，遠高于持相反觀點的15%。

這是一個敏銳卻無奈的世代，他們眼睜睜看著未來的前景被壓縮。他們的擔憂，已經被多項實證研究一次次證實。

去年，美國國家經濟研究局（NBER）的一篇論文發現，在AI高度暴露的職業中，職場新人就業顯著下降，而職場閱歷越深，受到的沖擊則越小。今年，Anthropic也發現，在高暴露職業中，22至25歲的年輕求職者入職率下降約14%，這一趨勢在25歲以上群體及低暴露職業中，并不明顯。

2025/08/27 完整閱讀 >

2026/03/07 完整閱讀 >

在奧特曼回應襲擊事件的長文，他表達了“AI將成為擴展人類能力和潛力的最強大工具”以及“適應性至關重要”的信念。這當然有道理。但AI的真正價值，只有在投入足夠時間，讓復利效應顯現之后，才能真正體現。而年輕人正在失去這樣的適應性的機會。

AI對勞動力市場的影響，正在首先表現為一種代際結構變化。已經是“既得利益”者的資深員工，在這場變革中反而占據了更有有利位置，他們看到自己的時間價值急劇增加，可以完成比以前更多的工作，來實現他們的目標；公司的生產效率提升，相同的任務，需要更少的員工，尤其利好懂得如何將AI嵌入現有流程的資深員工；而更迫切需要職場實踐的新人，反而成為最脆弱的一環。

公司可能不會再有“后浪”了。隨著大模型的學習能力持續提升，公司正在從資深員工的實際工作中“蒸餾”出更多智能，知識日益向AI轉移，而不是在實際工作中向新一代轉移，也就進一步提升了人類新員工的入職門檻。AI正在變成公司的親兒子。

這正是這一代年輕人所真正擔心的：AI讓他們沒有現在，也就沒有未來。AI正在獲得知識的繼承權。

光榮屬于“AI同事”

在當前的AI系統中，被排除的人失去了機會，而被接納的人，則開始背負成本。那些已經接受AI輔助的人類員工，雖然仍然留在崗位上，卻要干更多的活、背更多的鍋，而功勞卻越來越多地歸于他們的“AI同事”。

AI似乎正在讓人類變得更累，也讓“責任”變得更昂貴、更模糊、更難分清。奧特曼在長文中稱，“事情不可能一帆風順”，意外地反諷。

當市場談論大模型與智能體時，大多數敘事仍然停留在宏大的層面：效率提升、迭代加速，以及更快地產出更多代碼。但對于隨之而來的“技術債”，以及人類員工在后端不斷修補系統、消化問題的工作，卻鮮有提及。

那些僅將AI視為生產力工具，卻忽視人類與AI在實際工作中如何分工的企業，正在無意中加深人們對“AI過剩的世界”的抗拒。

沒有哪家公司比Anthropic更徹底地使用AI編碼工具。約80%的代碼由Claude Code生成，這很可能也包括Claude應用的官網。然而，軟件工程師Gergely Orosz卻發現，該網站存在一個明顯的Bug，甚至影響所有付費用戶的體驗，而此前似乎無人察覺。直到他的抱怨在社交媒體上引發關注后，問題才被確認并修復。

代碼過載（code overload）正在成為新的“技術債”。StackHawk聯合創始人表示，在引入Cursor之后，公司每月產出的代碼量暴增10倍，積壓了高達100萬行待審查代碼。這些代碼必須經過測試，以避免技術缺陷、安全風險或合規問題。

過去，這些責任主要由代碼編寫者承擔，而如今，越來越多地被甩鍋給人類工程師。在預期生產率大幅提升的AI時代，硅谷的程序員反而走向了“996”。

這種“AI過剩”同樣正在更廣泛的數字經濟中發生。過去十年間，蘋果應用商店的新應用數量，整體呈下降趨勢，但這在2023年后開始逆轉，并在今年一季度徹底改變。這與AI編碼的崛起高度同步。然而，供給的爆炸并未帶來價值的同步增長，反而在稀釋質量與用戶注意力，同時也為平臺的審核體系帶來了前所未有的壓力。

蘋果應用商店新上架App數量

硅谷長期以來相信，技術可以解決一切問題，包括技術自身制造的問題。AGI被視為通過編碼能力不斷提升實現的“遞歸式進化”，Claude Cowork也被認為將沿著Claude Code已經驗證的路徑，逐步吃掉軟件，并吞噬白領世界。于是，解決代碼過載的答案，同樣顯而易見，那就是使用更多的AI。去年，Cursor就收購了開發代碼審查機器人的初創公司Graphite。

但問題在于，執行與責任之間的對應關系，已經被打破。技術正在自動化執行，但責任仍然停留在人類體系之中。這種路徑是否真的在解決問題，還是僅僅在用新的復雜性覆蓋舊的復雜性？又或者說，最終的錯誤，又將由誰承擔？

更值得注意的是，這種“AI過剩的世界”仍處于自我強化之中。Token消耗量正在成為衡量員工敬業程度的新指標。英偉達創始人黃仁勛曾表示，如果一名年薪50萬美元的工程師，每年花在AI代幣上的費用不足25萬美元，他會感到驚訝。Meta也在公司內部對員工的token使用情況進行排名。

被忽視的大多數人

盡管在回應的長文中，奧特曼提到了“AI必須普惠”。但到目前為止，事實遠非如此。正如硅谷AI大神卡帕西（Andrej Karpathy）所觀察到的，人們對AI能力的認知，正出現越來越大的鴻溝，彼此“各說各話、彼此誤解”。

這種分裂的根源在于，AI能力的提升并不是均勻發生的。進步最顯著的領域，集中在具備高商業價值的場景，服務于少數專業人群，而非大多數普通用戶。

AI在摧毀一批白領工作崗位的同時，也在創造出一批技術工人的崗位，但AI又能如此神奇地把媒體、資本和技術牢牢捆綁在一起，把放大內容的工具交給他們，創造出有利于自己的敘事，從不惜以“生存毀滅”來夸大自己的威力，到加速的技術替代人類也是文明進步的技術精英標簽。

一個看起來會更加實體、更加制造業、產業結構上更健康的美國，反而正在讓更多人不滿，因為在現實中往往表現為一種非對稱、非自愿、且帶有明顯下行性質的再分配過程。

2025/11/17 完整閱讀 >

當沖擊真正顯現時，所謂“以人為先”的回應，往往退化為“普遍基本收入”等形式的補償。仿佛可以用有限的經濟轉移，去對沖一整代人正在浮現的AI幻滅。人們始終擔心，在AI能力與收益不斷集中于少數人的同時，被忽視的大多數人在這個時代所失去的只會越來越多。

社會情緒已經日益緊繃，幾乎必然會外溢。它正在尋找一個出口，或者創造一個。于是，AI成為最方便的承載對象。這是一個既真實存在、又足夠模糊的“替罪羊”。人們傾向于將生活中各種出錯的事情歸因于它，不同性質的問題，也被有意無意地混在一起。上周，印第安納一位議員房子遭到十三槍射擊，槍手在門口留言“禁止數據中心”。

對一些雇主而言，“AI沖擊”也逐漸成為一種可被利用的敘事工具。它讓裁員、收縮與降本，顯得更像是技術趨勢的必然結果，而非主動選擇。這種被利用的“恨意”，進一步反噬了人們對AI的樂觀預期。

AI會熄火嗎？

AI的發展從來不只是一個技術問題，它同時是一個分配問題與共識問題。無論是清醒而無助的年輕人，還是替AI背鍋的打工人，以及不在“世界中心”的大多數人，如今愈發感到自己是成本的承擔者。

當收益越來越集中于少數具備技術能力的群體，而成本逐漸擴散至更廣泛的勞動力與社區時，社會對這項技術的容忍度就會開始下降。更高的創新成本、更重的組織摩擦，以及更頻繁的社會沖突，將必然成為AI進步的反作用力。

當經驗不再通過實踐在代際之間傳遞，而是被不斷“蒸餾”進模型之中，大量依賴真實工作場景積累的隱性知識（tacit knowledge），正在失去其自然生長的土壤。一旦這一過程持續下去，AI所依賴的“人類經驗源泉”，本身也可能逐漸枯竭，從而反過來限制其進一步學習與提升的能力。

當“使用AI的程度”開始取代“工作的質量”成為評價標準時，激勵機制本身正在扭曲。如果只有那些通過AI不斷生成更多代碼的工程師才會被保留，那么，真正關注系統質量與長期可維護性的工程師，反而可能成為被“驅逐”的一群人。AI應用的市場空間，或因此而受到侵蝕。

越來越多與AI無關的美國居民，開始反對在社區周邊建設驅動AI的數據中心。一些立法者已經開始順勢推動限制數據中心建設的法案。2026年，美國已有將近30%到50%數據中心會延期，這一占比或進一步提升，約束算力的供給。

AI的發展依賴于數據、算力與電力，它同樣依賴于社會的信任與共識。這是另一種更脆弱的資源。一旦這種共識開始瓦解，這場原本試圖加速一切的進程，未必會完全停止進步，但它可能會在更高的摩擦、更強的約束，甚至更頻繁的沖突中前行。

那些AI大廠們，政策制定者們，需要在2026年直接回應這些問題。