Hacker News
This article argues that instead of reducing workload, Artificial Intelligence tends to intensify it by increasing expectations and the pace of work. It suggests that AI tools often lead to more tasks and higher demands on employees.
AI 生成摘要
這篇文章認為，人工智慧並未減少工作量，反而透過提高期望和工作節奏來加劇工作強度。它指出，AI 工具經常導致更多任務和對員工更高的要求。
這篇源自《哈佛商業評論》的文章探討了 AI 在職場中的矛盾現象：儘管企業期望 AI 能透過自動化例行公事來減輕員工負擔，但實際研究顯示，AI 反而加劇了工作強度。這種「技術紅利」並未轉化為閒暇時間，而是演變成更高頻率的任務切換與更沉重的認知負荷。
Hacker News 的討論呈現出技術實踐者與管理層之間的深刻落差。許多開發者指出，AI 確實大幅提升了產出速度，但這種速度本身就是一種壓力源。當撰寫程式碼的體力勞動被 AI 取代後，剩下的全是高強度的決策與審核工作。一位資深工程師形容，現在的工作狀態就像是在管理一群需要隨時盯防的初級工程師，雖然產出增加了，但大腦必須長時間維持在高度緊繃的狀態，因為 AI 隨時可能在細微處犯錯。這種「問責速度」的提升，讓開發者必須在更短的時間內對更多的程式碼負責，進而加速了職業倦怠。
關於 AI 是否真的「進化」到能解決複雜問題，社群內存在激烈爭論。部分支持者認為，最新的模型如 Claude Code 或 o1 已經展現出跨越式的進步，能夠自主觀察視覺輸出並進行除錯，這與幾個月前的工具不可同日而語。然而，反對者則批評這種「過去十五分鐘內一切都改變了」的論調只是 AI 行銷的說辭。他們認為，無論工具如何演進，軟體開發的核心難點始終在於理解業務需求與系統架構，而非單純的程式碼堆砌。如果開發者因為依賴 AI 而喪失了對底層邏輯的掌握，最終只會產出更多難以維護的技術債。
另一個引起廣泛共鳴的觀點是「紅后跑道」效應。留言者普遍認為，當所有人都能利用 AI 達到十倍甚至百倍的生產力時，這種生產力就會變成新的基準線，而非競爭優勢。這導致了職場上的軍備競賽：工作量並未減少，只是競爭的門檻被拉高了。有網友感嘆，這與工業革命或電腦普及時的狀況如出一轍，技術進步帶來的剩餘價值往往被企業主回收，轉化為更高的業績指標，而非縮短員工的工時。在缺乏強大勞權保障的環境下，AI 只是讓「996」式的過勞文化從體力勞動轉向更深層的認知壓榨。
此外，討論也觸及了技能斷層的問題。資深開發者擔心，如果初級工程師過度依賴 AI 進行「氛圍編程」（vibe coding），他們將失去磨練基本功的機會。當系統出現 AI 無法解決的深層錯誤時，這代人可能缺乏足夠的除錯能力。這種對技術黑盒子的依賴，雖然在短期內創造了業務繁榮的假象，卻可能為未來的系統穩定性埋下隱憂。
在討論中，有參與者引用了普魯士將領庫爾特·馮·哈默施坦因-埃克沃德關於軍官分類的經典名言，用以警示「愚蠢且勤奮」的人（或 AI 代理）在缺乏監督下可能造成的巨大破壞。此外，也有人提到加州勞工法第 515.5 條關於軟體工程師加班費豁免的條款，以此說明為何技術進步在美國現行體制下難以轉化為工時的縮減。