本文來自微信公眾號(hào)： 未盡研究 ，作者：未盡研究

周末，OpenAI創(chuàng)始人兼CEO奧特曼的住所遭遇縱火。嫌疑人還揚(yáng)言要燒毀OpenAI辦公樓，很快被警方控制。目前案件仍在調(diào)查中。奧特曼認(rèn)為，一篇煽動(dòng)性文章加劇了反技術(shù)情緒，最終引發(fā)了這起襲擊。

沒人會(huì)支持縱火者。但在奧特曼發(fā)布溫情長(zhǎng)文回應(yīng)后，社交媒體上的評(píng)論分歧卻異常明顯。

AI越成功，社會(huì)情緒反而越分裂。在奧特曼看來，AGI具有“魔戒”般的影響力，會(huì)讓人做出極端瘋狂的事；而OpenAI正踐行使命，通過技術(shù)進(jìn)步推動(dòng)更美好的未來。但在更多人眼中，比如美國民眾，AI滿足了少數(shù)人的好奇心、財(cái)富欲和權(quán)力欲，卻可能給更多人帶來無助、壓力甚至憤怒。

AI成了企業(yè)的“親兒子”

蓋洛普公司的最新調(diào)研，揭示了“AI悖論”的一個(gè)側(cè)面。過去一年，14至29歲的美國年輕人既未完全拒絕也未完全接受人工智能，即便每天使用AI的人也是如此。他們對(duì)AI可能削弱個(gè)人技能發(fā)展的擔(dān)憂，甚至超過了對(duì)效率提升的期待。

日常生活中，他們使用AI的頻率基本沒變，但對(duì)AI的情緒態(tài)度卻有明顯變化：興奮感下降14個(gè)百分點(diǎn)，期待度下降9個(gè)百分點(diǎn)，憤怒則上升9個(gè)百分點(diǎn)，焦慮仍維持在40%以上。

年輕人對(duì)AI的看法變差了

說明：當(dāng)年輕人被問及“AI讓我……”

盡管使用AI更頻繁的年輕人比使用頻率低的同齡人對(duì)AI看法更積極，但這并未改善他們的態(tài)度。相反，這部分人群的興奮感和期待度下降幅度更大，分別達(dá)18個(gè)百分點(diǎn)和11個(gè)百分點(diǎn)。

在他們看來，AI并未更好地幫自己解決現(xiàn)實(shí)問題。無論是加速學(xué)習(xí)還是提高工作效率，AI實(shí)際發(fā)揮的作用正越來越受年輕人質(zhì)疑。僅28%的年輕人表示信任AI輔助完成的工作，這一比例較去年下降4個(gè)百分點(diǎn)。

年輕人眼中AI與效率的關(guān)聯(lián)

更關(guān)鍵的是，他們十分擔(dān)心AI最終會(huì)取代自己的未來。認(rèn)為AI對(duì)工作弊大于利的年輕人比例上升11個(gè)百分點(diǎn)，達(dá)到48%，遠(yuǎn)高于持相反觀點(diǎn)的15%。

這是一個(gè)敏銳卻無奈的世代，他們眼睜睜看著未來前景被壓縮。他們的擔(dān)憂已被多項(xiàng)實(shí)證研究反復(fù)證實(shí)。

去年，美國國家經(jīng)濟(jì)研究局的一篇論文發(fā)現(xiàn)，在AI高度滲透的職業(yè)中，職場(chǎng)新人就業(yè)明顯下降，而職場(chǎng)閱歷越深，受沖擊越小。今年，Anthropic也發(fā)現(xiàn)，在高滲透職業(yè)中，22至25歲年輕求職者入職率下降約14%，這一趨勢(shì)在25歲以上群體及低滲透職業(yè)中并不明顯。

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奧特曼在回應(yīng)襲擊事件的長(zhǎng)文中表示，“AI將成為擴(kuò)展人類能力和潛力的最強(qiáng)大工具”，并強(qiáng)調(diào)“適應(yīng)性至關(guān)重要”。這當(dāng)然有道理。但AI的真正價(jià)值，只有在投入足夠時(shí)間、讓復(fù)利效應(yīng)顯現(xiàn)后才能體現(xiàn)。而年輕人正失去這樣的適應(yīng)機(jī)會(huì)。

AI對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)的影響，正首先表現(xiàn)為代際結(jié)構(gòu)變化。已是“既得利益者”的資深員工在這場(chǎng)變革中更占優(yōu)勢(shì)，他們的時(shí)間價(jià)值急劇提升，能完成比以前更多的工作以實(shí)現(xiàn)目標(biāo)；公司生產(chǎn)效率提高，相同任務(wù)需要更少員工，尤其利好懂得將AI融入現(xiàn)有流程的資深員工；而更迫切需要職場(chǎng)實(shí)踐的新人，反而成了最脆弱的群體。

企業(yè)可能不會(huì)再有“后浪”了。隨著大模型學(xué)習(xí)能力持續(xù)提升，企業(yè)正從資深員工的實(shí)際工作中“提煉”更多智能，知識(shí)日益向AI轉(zhuǎn)移，而非在實(shí)際工作中向新一代傳遞，這進(jìn)一步提高了人類新員工的入職門檻。AI正成為企業(yè)的“親兒子”。

這正是這代年輕人真正擔(dān)心的：AI讓他們沒有現(xiàn)在，也就沒有未來。AI正在獲得知識(shí)的繼承權(quán)。

榮耀歸于“AI同事”

在當(dāng)前AI系統(tǒng)中，被排除的人失去機(jī)會(huì)，被接納的人則開始承擔(dān)成本。那些已接受AI輔助的人類員工，雖仍留在崗位，卻要做更多工作、背更多責(zé)任，功勞卻越來越多地歸于他們的“AI同事”。

AI似乎正讓人類更疲憊，也讓“責(zé)任”變得更昂貴、更模糊、更難界定。奧特曼在長(zhǎng)文中稱“事情不可能一帆風(fēng)順”，意外地帶有反諷意味。

當(dāng)市場(chǎng)談?wù)摯竽Ｐ团c智能體時(shí)，多數(shù)敘事仍停留在宏觀層面：效率提升、迭代加速、更快產(chǎn)出更多代碼。但對(duì)于隨之而來的“技術(shù)債”，以及人類員工在后端不斷修補(bǔ)系統(tǒng)、解決問題的工作，卻鮮有提及。

那些僅將AI視為生產(chǎn)力工具，卻忽視人類與AI實(shí)際工作分工的企業(yè)，正無意中加深人們對(duì)“AI過剩世界”的抗拒。

沒有哪家企業(yè)比Anthropic更徹底地使用AI編碼工具。約80%的代碼由Claude Code生成，這很可能包括Claude應(yīng)用的官網(wǎng)。然而，軟件工程師Gergely Orosz發(fā)現(xiàn)該網(wǎng)站存在一個(gè)明顯Bug，甚至影響所有付費(fèi)用戶體驗(yàn)，此前似乎無人察覺。直到他的抱怨在社交媒體引發(fā)關(guān)注，問題才被確認(rèn)并修復(fù)。

代碼過載正成為新的“技術(shù)債”。StackHawk聯(lián)合創(chuàng)始人表示，引入Cursor后，公司每月產(chǎn)出的代碼量暴增10倍，積壓了高達(dá)100萬行待審查代碼。這些代碼必須經(jīng)過測(cè)試，以避免技術(shù)缺陷、安全風(fēng)險(xiǎn)或合規(guī)問題。

過去，這些責(zé)任主要由代碼編寫者承擔(dān)，如今卻越來越多地甩給人類工程師。在預(yù)期生產(chǎn)率大幅提升的AI時(shí)代，硅谷程序員反而走向了“996”。

這種“AI過?！蓖瑯釉诟鼜V泛的數(shù)字經(jīng)濟(jì)中發(fā)生。過去十年，蘋果應(yīng)用商店新應(yīng)用數(shù)量整體呈下降趨勢(shì)，但2023年后開始逆轉(zhuǎn)，并在今年一季度徹底改變。這與AI編碼的崛起高度同步。然而，供給爆炸并未帶來價(jià)值同步增長(zhǎng)，反而稀釋了質(zhì)量與用戶注意力，同時(shí)給平臺(tái)審核體系帶來前所未有的壓力。

蘋果應(yīng)用商店新上架App數(shù)量

硅谷長(zhǎng)期相信技術(shù)能解決一切問題，包括技術(shù)自身制造的問題。AGI被視為通過編碼能力不斷提升實(shí)現(xiàn)的“遞歸式進(jìn)化”，Claude Cowork也被認(rèn)為將沿著Claude Code已驗(yàn)證的路徑，逐步覆蓋軟件領(lǐng)域，進(jìn)而影響白領(lǐng)世界。于是，解決代碼過載的答案顯而易見，那就是使用更多AI。去年，Cursor就收購了開發(fā)代碼審查機(jī)器人的初創(chuàng)公司Graphite。

但問題在于，執(zhí)行與責(zé)任的對(duì)應(yīng)關(guān)系已被打破。技術(shù)正在自動(dòng)化執(zhí)行，責(zé)任卻仍留在人類體系中。這種路徑真的在解決問題嗎？還是僅僅用新的復(fù)雜性掩蓋舊的復(fù)雜性？最終的錯(cuò)誤又將由誰承擔(dān)？

更值得注意的是，這種“AI過剩的世界”仍在自我強(qiáng)化。Token消耗量正成為衡量員工敬業(yè)程度的新指標(biāo)。英偉達(dá)創(chuàng)始人黃仁勛曾表示，如果一名年薪50萬美元的工程師，每年花在AI代幣上的費(fèi)用不足25萬美元，他會(huì)感到驚訝。Meta也在公司內(nèi)部對(duì)員工的token使用情況進(jìn)行排名。

被忽視的大多數(shù)

盡管奧特曼在回應(yīng)長(zhǎng)文中提到“AI必須普惠”，但到目前為止，事實(shí)遠(yuǎn)非如此。正如硅谷AI專家卡帕西所觀察到的，人們對(duì)AI能力的認(rèn)知正出現(xiàn)越來越大的鴻溝，彼此“各說各話、相互誤解”。

這種分裂的根源在于，AI能力的提升并非均勻發(fā)生。進(jìn)步最顯著的領(lǐng)域集中在高商業(yè)價(jià)值場(chǎng)景，服務(wù)于少數(shù)專業(yè)人群，而非大多數(shù)普通用戶。

AI在摧毀一批白領(lǐng)崗位的同時(shí)，也創(chuàng)造了一批技術(shù)工人崗位，但AI又能神奇地將媒體、資本和技術(shù)牢牢捆綁，把放大內(nèi)容的工具交給他們，創(chuàng)造有利于自身的敘事——從以“生存毀滅”夸大威力，到將技術(shù)替代人類包裝成文明進(jìn)步的技術(shù)精英標(biāo)簽。

一個(gè)看似更實(shí)體、更側(cè)重制造業(yè)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)更健康的美國，反而讓更多人不滿，因?yàn)檫@在現(xiàn)實(shí)中往往表現(xiàn)為非對(duì)稱、非自愿且?guī)в忻黠@下行性質(zhì)的再分配過程。

AI時(shí)代的再工業(yè)化：美國更少人做PPT，更多人做電工，為什么社會(huì)情緒反而更差

2025/11/17完整閱讀>

當(dāng)沖擊真正顯現(xiàn)時(shí)，所謂“以人為先”的回應(yīng)往往退化為“普遍基本收入”等形式的補(bǔ)償，仿佛能用有限的經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)移來對(duì)沖一整代人正在浮現(xiàn)的AI幻滅。人們始終擔(dān)心，在AI能力與收益不斷集中于少數(shù)人的同時(shí)，被忽視的大多數(shù)在這個(gè)時(shí)代失去的只會(huì)越來越多。

社會(huì)情緒日益緊繃，幾乎必然會(huì)外溢。它正在尋找出口，或創(chuàng)造出口。于是，AI成為最方便的承載對(duì)象——一個(gè)既真實(shí)存在又足夠模糊的“替罪羊”。人們傾向于將生活中各種問題歸因于它，不同性質(zhì)的問題也被有意無意地混在一起。上周，印第安納一位議員的房子遭到十三槍射擊，槍手在門口留言“禁止數(shù)據(jù)中心”。

對(duì)一些雇主而言，“AI沖擊”也逐漸成為可利用的敘事工具。它讓裁員、收縮與降本顯得更像是技術(shù)趨勢(shì)的必然結(jié)果，而非主動(dòng)選擇。這種被利用的“恨意”進(jìn)一步反噬了人們對(duì)AI的樂觀預(yù)期。

AI會(huì)降溫嗎？

AI的發(fā)展從來不只是技術(shù)問題，它同時(shí)是分配問題與共識(shí)問題。無論是清醒卻無助的年輕人、替AI背鍋的打工人，還是不在“世界中心”的大多數(shù)人，如今愈發(fā)感到自己是成本的承擔(dān)者。

當(dāng)收益越來越集中于少數(shù)具備技術(shù)能力的群體，成本逐漸擴(kuò)散至更廣泛的勞動(dòng)力與社區(qū)時(shí)，社會(huì)對(duì)這項(xiàng)技術(shù)的容忍度就會(huì)開始下降。更高的創(chuàng)新成本、更嚴(yán)重的組織摩擦以及更頻繁的社會(huì)沖突，將必然成為AI進(jìn)步的反作用力。

當(dāng)經(jīng)驗(yàn)不再通過實(shí)踐在代際間傳遞，而是不斷被“提煉”進(jìn)模型，大量依賴真實(shí)工作場(chǎng)景積累的隱性知識(shí)正失去自然生長(zhǎng)的土壤。一旦這一過程持續(xù)，AI所依賴的“人類經(jīng)驗(yàn)源泉”本身也可能逐漸枯竭，反過來限制其進(jìn)一步學(xué)習(xí)與提升的能力。

當(dāng)“使用AI的程度”開始取代“工作質(zhì)量”成為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，激勵(lì)機(jī)制本身正在扭曲。如果只有通過AI不斷生成更多代碼的工程師才會(huì)被保留，那么真正關(guān)注系統(tǒng)質(zhì)量與長(zhǎng)期可維護(hù)性的工程師反而可能被“驅(qū)逐”。AI應(yīng)用的市場(chǎng)空間或因此受到侵蝕。

越來越多與AI無關(guān)的美國居民開始反對(duì)在社區(qū)周邊建設(shè)驅(qū)動(dòng)AI的數(shù)據(jù)中心。一些立法者已開始推動(dòng)限制數(shù)據(jù)中心建設(shè)的法案。2026年，美國已有近30%到50%的數(shù)據(jù)中心會(huì)延期，這一比例或進(jìn)一步提升，約束算力供給。

AI的發(fā)展依賴數(shù)據(jù)、算力與電力，同樣依賴社會(huì)的信任與共識(shí)。這是另一種更脆弱的資源。一旦這種共識(shí)開始瓦解，這場(chǎng)原本試圖加速一切的進(jìn)程未必會(huì)完全停止，但可能會(huì)在更高摩擦、更強(qiáng)約束甚至更頻繁沖突中前行。

那些AI大廠和政策制定者們，需要在2026年直接回應(yīng)這些問題。