新調查：為什麼工作有了AI，你卻更累？

首先是「任務膨脹」。AI降低了跨領域門檻——產品經理試著寫程式，研究員做起工程師的活。結果人人反而得花更多心力，去檢查同事不見得專業的AI產出。

接著，是「界線模糊」。AI讓啟動任務變得太容易，員工習慣在午餐或下班前一秒，順手對AI下指令。對機器打字感覺像聊天，卻讓工作不斷滲透進生活，大腦再也無法獲得真正的休息。

最後是「多工災難」。員工覺得有了超級助理，便同時並行多個專案，實際上卻要不斷切換注意力、頻繁檢查AI的產出，讓整個辦公室節奏拉快，壓力倍增。

蘭加納坦警告：「短期看來生產力提高了，但久而久之，這會導致認知超載與職業倦怠，最終 會讓決策與產出品質下滑。」

科技從不保證什麼

為什麼科技愈進步，人類卻愈累？

早在1930年，經濟學大師凱因斯（John Maynard Keynes）就曾樂觀預測，隨著生產力爆發，一百年後的人類每週只需工作15小時。但將近一世紀過去，他的預言徹底落空。

他低估了資本主義掠奪效率的本質，以及經濟學上的「傑文斯悖論」（Jevons Paradox）：當資源（例如時間、勞動力）的使用效率提升、成本變低時，人類反而會更肆無忌憚地消耗它。

舉例而言，當AI讓企劃案從三天縮短為三小時，老闆往往只會預期你在同樣時間內交出十倍的企劃案。

麻省理工學院經濟學家、諾貝爾經濟學獎得主艾塞默魯（Daron Acemoglu）與強生（Simon Johnson）在《權力與進步》中強調：「翻開過去一千年的歷史，新科技本身並不會自動帶來廣泛的繁榮。」

兩位經濟學家回顧工業革命，新發明最初只讓資本家暴富，卻讓工人陷入更長的工時。

他們指出，歷史上真正的「共享繁榮」，是靠勞工階級透過組織與抗爭，強迫當權者建立法規，才爭取到工時限制。

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要打破這場效率的悖論，必須重構企業政策與社會體制。

在企業端，蘭加納坦建議設定「刻意停頓」與「排序機制」，防止AI生成的冗務無上限累積，並透過結構化的交流，保護人類的創造力，不讓員工淪為機器的輸入端。

而從社會視角來看，科技紅利不該被少數巨頭壟斷，政府應重新審視勞動條件，透過縮短法定工時、保障基本收入或法制化「離線權」等政策，將AI釋放的產能轉化為全民的休閒與福利。

畢竟，科技進步的終極目的應是讓人類生活得更像人，而非讓勞工在演算法的催促下，成為永不下線的機器。

（資料來源：WSJ, HBR, MIT, Harvard）