[加州] AI抢饭碗 硅谷大裁员!?一线工程师戳破真相
2026年，硅谷科技圈裁员风波不断。1月，亚马逊确认将裁员约1.6万人；2月，金融科技公司Block裁掉了近一半的员工；3月，Meta被曝计划裁员1.6万人。
AI将取代白领的焦虑席卷职场。
然而，科技公司Ona的软件工程师Siddhant Khare发布的《AI疲劳真实存在，却无人谈及》一文，引发了全球媒体和读者的广泛讨论。
他道出了AI实际应用和美好愿景之间的巨大落差。他认为，AI带来的效率提升被高估了，而职场人却陷入了“AI疲劳”。
近日，Siddhant Khare接受《每日经济新闻》记者（以下简称NBD）专访时表示，作为AI智能体基础设施的开发者，建议人们改变使用AI的习惯，避免被AI困在生成、审核、再生成、再审核的循环里。
有了AI之后
人的工作量是以往的10倍”
NBD：你认为导致“AI疲劳”的原因是什么？
Siddhant Khare：“AI疲劳”本质是结构性问题。AI让代码、文案、文档等内容的生成效率提升数倍，但审核与验证环节的效率却未同步跟进。人依旧是整个工作流程的核心瓶颈，要处理十倍于以往的工作量。
Siddhant Khare
这就像一家工厂，更换了一台冲压速度快十倍的零件生产机器，可流水线末端的质检员依旧只有一个。产能大幅提升后，质检员的工作量翻倍，次品率却没有任何变化，最终崩溃的只会是这个承担全部审核压力的人。
放到知识型工作领域，AI只实现了生产的自动化，却没有实现审核的自动化。绝大多数企业管理者根本没有意识到这个问题。他们只看表面数据，代码交付量变多了、文档产出变多了、邮件发送量变多了，报表看起来格外华丽，可员工的身心俱疲却被无视。
NBD：人们本以为AI可以提升效率，可为什么工作量反而大幅增加？
Siddhant Khare：AI带来的生产力提升，并未转化为员工的自由时间，反而被企业转化为了更高的工作期望值，抬高了工作的 “合格线”。
AI出现之前，一名软件工程师一周提交20个代码拉取请求（PR），就是正常的工作标准；有了AI辅助后，工程师的理论产出能力提升到50个，企业便把50个定为新的标准。
AI生成的所有内容，都离不开人工审核。我作为开源项目维护者，感触格外深刻。以前我每周只需要处理20到25个代码PR，现在这个数字暴涨到上百个，其中绝大部分都是AI生成的，可每一个请求我都必须仔细审查。
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还没人说话啊，我想来说几句
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近日，Siddhant Khare接受《每日经济新闻》记者（以下简称NBD）专访时表示，作为AI智能体基础设施的开发者，建议人们改变使用AI的习惯，避免被AI困在生成、审核、再生成、再审核的循环里。
有了AI之后
人的工作量是以往的10倍”
NBD：你认为导致“AI疲劳”的原因是什么？
Siddhant Khare：“AI疲劳”本质是结构性问题。AI让代码、文案、文档等内容的生成效率提升数倍，但审核与验证环节的效率却未同步跟进。人依旧是整个工作流程的核心瓶颈，要处理十倍于以往的工作量。
Siddhant Khare
这就像一家工厂，更换了一台冲压速度快十倍的零件生产机器，可流水线末端的质检员依旧只有一个。产能大幅提升后，质检员的工作量翻倍，次品率却没有任何变化，最终崩溃的只会是这个承担全部审核压力的人。
放到知识型工作领域，AI只实现了生产的自动化，却没有实现审核的自动化。绝大多数企业管理者根本没有意识到这个问题。他们只看表面数据，代码交付量变多了、文档产出变多了、邮件发送量变多了，报表看起来格外华丽，可员工的身心俱疲却被无视。
NBD：人们本以为AI可以提升效率，可为什么工作量反而大幅增加？
Siddhant Khare：AI带来的生产力提升，并未转化为员工的自由时间，反而被企业转化为了更高的工作期望值，抬高了工作的 “合格线”。
AI出现之前，一名软件工程师一周提交20个代码拉取请求（PR），就是正常的工作标准；有了AI辅助后，工程师的理论产出能力提升到50个，企业便把50个定为新的标准。
AI生成的所有内容，都离不开人工审核。我作为开源项目维护者，感触格外深刻。以前我每周只需要处理20到25个代码PR，现在这个数字暴涨到上百个，其中绝大部分都是AI生成的，可每一个请求我都必须仔细审查。
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