[加州] AI搶飯碗 硅谷大裁員!?壹線工程師戳破真相
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裁掉了近壹半的員工；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》壹文，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，要處理拾倍於以往的工作量。
Siddhant Khare
這就像壹家工廠，更換了壹台沖壓速度快拾倍的零件生產機器，可流水線末端的質檢員依舊只有壹個。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，壹名軟件工程師壹周提交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，可每壹個請求我都必須仔細審查。
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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，要處理拾倍於以往的工作量。
Siddhant Khare
這就像壹家工廠，更換了壹台沖壓速度快拾倍的零件生產機器，可流水線末端的質檢員依舊只有壹個。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，壹名軟件工程師壹周提交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，可每壹個請求我都必須仔細審查。
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