本篇文章更新時間：2026/02/09
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AI 倦怠的真實面：當效率變成負擔
靈感來源：Siddhant Khare 的文章《AI fatigue is real and nobody talks about it》(原文連結)
編輯前言：這篇文章值得一讀的原因在於：它揭開了 AI 提升產能背後的隱性代價。作者從工程師的實務經驗指出，AI 加快速度的同時，也提高了心理負擔、審查壓力與無止盡的學習成本。
核心觀點 (Key Takeaways)
- AI 讓單一任務變快，但同時增加了「要處理更多任務」的期待與壓力。
- 工程師逐漸從「創造者」變成「審查者」，心理負擔比以往更高。
- AI 工具的快速演進造成 FOMO，也形成持續性的知識流失與上下文疲勞。
深入解析
文章一開始就點出一個矛盾：作者在 AI 時代寫了更多程式碼，卻感到前所未有的疲憊。這並非因為效率下降，而是效率提升帶動了生產期待的上升。換句話說，當任務從三小時縮短成四十五分鐘後，工作量並沒有減少，反而更多、更新、變得更碎。
作者說：「AI 減少了生產成本，但提高了協作、審查、決策的成本，而這些成本完全落在人類身上。」
這段話點出了 AI 倦怠的核心——AI 雖快，但審查 AI 的人類腦袋並不會因此疲勞更少。
- 從創造者變成審查者：作者指出，原本的工程師是 builder，如今卻變成 AI 產出的品質檢查員。這種「評估型工作」容易造成決策疲勞，而且比自己寫程式更耗神。
- Nondeterminism 的不確定壓力：AI 對同一個 prompt 給出的結果可能每天不同，這破壞了工程師賴以維生的「可預測性」。這種不確定性形成長期的低度焦慮。
- FOMO 帶來的知識焦慮：作者例出短短數月內爆炸般的新工具，說明工程師若試圖「跟上每一波」，反而會浪費大量時間在重複學習與遷移，實質效益有限。
他最終的策略，是把重心放在「基礎層」而非「工具層」，例如授權、上下文工程、可審計性等不會快速過時的區塊。
筆者心得與啟發
讀完這篇文章，我最大的感受是：AI 倦怠不是個人問題，而是一種新型態的產業現象。許多工程師以為自己「不夠會用 AI」，但事實上，是 AI 帶來了新的協作模式，而我們的心理與工作流程還沒進化到能自然吸收它。
文章讓我重新思考幾個方向：
- 效率提高不等於壓力降低。生產極大化前，我們其實需要先問：人類的認知負荷能承受這樣的節奏嗎？
- 避免進入「無限優化 prompt」的陷阱。作者的「三次規則」非常實用：三次還不行，就自己寫。
- 刻意保留「不用 AI 的時間」。這段提醒非常重要：思考能力如果長期外包給 AI，會逐漸退化。
整體而言，這篇文章提供了值得工程師與管理者共同面對的議題：在 AI 放大產能的同時，如何重新衡量「人的可持續性」。AI 時代真正的能力，不是會用多少工具，而是「知道什麼時候該停下來」。
我相信，這會是未來工程文化中最關鍵的新技能之一。