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哈佛新研究:过度使用AI会“烧脑”,14%用户出现认知过载
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不知道有没有人和我一样啊,最近养,养得心好累……

不仅耗光了 Token,我的大脑 GPU 也烧干了。

哈佛最新研究也证实:这还真不是个例。

过度使用 AI,真的会" 烧脑 "

倒不是因为 AI 让我们变笨了,而是碳基生物已经跟不上硅基文明速度。

说人话就是,认知降维打击下的压力过载

以前是 GitHub 的代码 " 搬运工 ",现在天天督工 Agent 干活,工作速度是快了,每天工作量也随之上升,结果就是——

大脑扛不住," 冒烟 " 了。

大脑发出警告 SOS

u1s1,最近的龙虾养殖贴下,越来越多用户都在表达同一种感受——焦虑

每天睁眼就是一款龙虾新工具,不跟就总感觉落伍,跟了反而忙到飞起。

说好的 AI 减负呢???

为此,研究员们进行了一项专门的调查,结果表明,AI 非但没能让工作更轻松,相反让许多人感到大脑疲惫。

研究调查了近 1500 名员工,其中14%的受访者均表示出现了明显的症状,即注意力难以集中、决策能力下降以及头痛。

它不同于传统的职业倦怠,更像是一种认知过载,由于过度使用或监管超过自身认知能力的 AI 工具而导致的精神疲劳。

研究指出,AI 带来的疲劳不是来自工作本身,而是因为监管 AI 的过程。

那些对 AI 工作进行高强度监管的员工往往比低程度监管的员工,要多耗费 14% 的脑力以及额外 12% 的精神疲劳,信息过载的可能性也会随之增加19%

诚然,AI 也会推动工作量剧增,进一步扩大员工的职责范围,员工需要在短期内同时关注更多任务的成果。

同时影响认知负荷的另一个重要原因是,AI 工具过多导致的认知切换成本增加。

举个例子,许多用户同时使用 ChatGPT、Claude、Copilot 等多个 AI 工具,结果就是要完成一个任务,需要在多个工具中反复横跳,持续打断人类心流状态。

那么多少个 AI 工具算多呢?研究团队的答案是:3 个

他们发现,当用户同时使用 1 到 2 个 AI 工具时,生产力会显著提升;到第三种时,生产力依旧会提升,但增速放缓;如果再持续增加一个,生产力反而会下降。

值得注意的是,研究团队还提出了一个非常有趣的悖论:AI 既可以减少职业倦怠,也可能加剧它。

当用户利用 AI 分担实际的重复性工作时,他们的工作疲惫感会下降,但当涉及监控 AI 系统或同时操作多种工具时,他们的精神压力就会急剧增加。

前者更侧重于身体层面,后者则更聚焦精神认知。

此外,"AI 烧脑 " 不仅仅是让个人感到不适,数据显示,高强度使用 AI 导致的认知压力也会对企业造成严重影响。

首先是决策层。那些大脑认知负荷过重的员工会多出33% 的决策疲劳,如果对于一家年收入 50 亿美元的公司来讲,可能会带来每年数百万美元的损失。

其次是工作错误率上升。那些经历过 "AI 脑震荡 " 的人,在日常工作中出现轻微错误的概率会多出 11%,而重大错误频率是 39%。

与此同时,离职率也会同步增加。在未报告有类似症状的员工中,25% 的人表现出积极的离职意愿,在报告有相似症状的员工里,这一比例上升至 34%。

而那些最积极拥抱 AI 的人,也更容易出现 "AI 烧脑 " 现象,因为他们更喜欢多工具叠加、构建复杂的 AI workflow 以及管理多个 AI Agent。

换言之,AI 用得越深,越容易中招。

好痒,长脑子了(doge)

于是研究团队表示:

我们需要重新设计我们的工作方式……不能只是简单地保留昨天的工作方式,然后在上面加上人工智能。

尤其是对于企业而言,如果能够有组织地将 AI 融入工作流程中,团队成员的精神压力也会显著降低,能够更好地强化员工与新工具的积极互动,同时抑制消极互动。

具体可以表现在三个方面:

1、减少 AI 监管密度。

不要给一个员工同时叠加多个 Agent,需要设定合理的界限,正如前面研究团队所发现的那样,三个就刚刚好,过犹不及。

另一方面,也要明确工作量的变化。不能简单地因为 AI 提升生产力,就直接增加工作强度,要阐明 AI 在组织中的用途,制定监督指导方针,设定可衡量的成果。

2、培养员工相关技能。

对 AI 用得越熟练的开发者,反而越容易陷入停滞,他们缺乏的并非是使用 AI 的能力,而是定义问题、规划分析、优先级判断这类高阶能力。

解决方法在于企业集中提升员工的思考与规划能力,减少那些盲目的 AI 迭代工作。

3、对人类注意力进行战略性部署。

人类注意力实则是有限的稀缺资源,企业需要像管理算力一样统筹员工认知能力。

AI 带来的急性精神疲惫很容易被忽略,所以企业应当将其作为新的职业风险来监控和防范,升级企业内部的人力分析体系,重视员工认知健康,才能留住人才、减少失误。

4、从人机协作共赢的角度重新设计 AI 工具。

而那些设计 AI 工具的研究者们也应当考虑到这一因素,最大程度地保障用户思维的可持续发展,鼓励用户创新、发展技能,减少对用户注意力和工作记忆的要求。

总的来说,以前工作追求Work-Life Balance,现在需要转向如何Human-AI Balance

尤其是龙虾养殖 er,更需要警惕。

实在不行,先下楼吃两斤小龙虾,给大脑放个假再继续,也是不错的解决方案。(亲测有效 .jpg)

参考链接:

[ 1 ] https://hbr.org/2026/03/when-using-ai-leads-to-brain-fry

[ 2 ] https://www.cbsnews.com/news/is-ai-productivity-prompting-burnout-study-finds-new-pattern-of-ai-brain-fry/

[ 3 ] https://www.revivetherapeuticservices.com/beyond-the-set-and-forget-navigating-ai-decision-fatigue-in-the-age-of-openclaw

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