AI 承诺更少工作。我从未像现在这样忙过
AI 编码工具让单个软件开发者的生产力大幅提高，但许多人表示自己感到更过劳、更有压力，而且要对越来越多的并行任务负责。评论者认为，这正是生产率收益被雇主和资本攫取的典型案例——通过更高的预期、裁员和更强的工作强度——而不是转化为更短的工时或更好的工作条件。讨论还延伸到杰文斯悖论、工作保障、工会，以及是否需要政治或集体行动来确保 AI 增进人类福祉，而不仅仅是提升企业产出。
工作量、节奏与倦怠
- 很多人表示自己做的 更多，而不是更少：AI 加快了执行速度，所以管理层和客户只会提高预期和待办事项积压。
- 人们同时周旋于更多并行任务/智能体之间，导致频繁的上下文切换，以及“反向半人马”的感觉：人类像是在给机器当监督者，几乎没有喘息时间。
- 一些人描述了阅读和核对密集的 AI 输出（代码、文档、邮件）带来的强烈认知压力，这取代了更慢但更有沉思感的“苦力活”。
- 有些人会刻意限制工时，或使用 dumb phone，以避免无处不在的“高效” AI 使用侵占所有清醒时间。
生产力 vs. 质量
- 支持者认为 AI 极大加速了编码、调试、文档、CRM 和 homelab 工作；让独立开发者和小团队能够承担过去不可能完成的项目。
- 批评者反驳说，AI 经常产出半成品、过度设计或过时的方案；你仍然要为审查、调试和维护付出成本。
- 常见模式是：以“1% 的时间做到 80%”，然后再花不可预测的精力完成最后 20%。净收益并不清晰，有时甚至为负。
- 有人担心 AI 会增加技术债、仓库臃肿，并向系统中灌入大量平庸的代码和文本。
劳动、杠杆与薪酬
- 普遍共识是：在当前资本主义下，生产率提升主要会流向所有者，而不是工人。更多产出通常意味着同样的工资、更大的压力，和/或更少的岗位。
- 有人认为 AI 会削弱编程的部分技能门槛，使更便宜的劳动力可以替代；也有人认为它会拉大差距，让顶尖工程师比弱一些的工程师高效得多。
- 人们怀疑公司不会自愿把 AI 红利换成更短的工作周或更多休假；一些人认为只有三种现实结果：更拼命地工作、被裁员，或者退出雇佣关系。
工会、政策与集体回应
- 许多人认为，组织化劳工和政治行动（更短工作周、劳动法、税收、社会保险）是实现“少工作、同样薪酬”的唯一现实路径。
- 另一些人则认为，在全球化、易于外包和自动化的知识工作市场里，工会和监管的力量有限。
- 更广泛的担忧包括：如果 AI 驱动的收益得不到再分配，可能会出现技术封建主义、极端不平等、大规模失业和社会动荡。
自雇与创业
- 一些创始人和独立开发者报告了真实的生活方式收益：AI 负责营销、会计、基础支持，让他们能专注于核心产品并减少工时。
- 另一些经营小型业务的人说，AI 加剧了竞争，提高了客户预期，并压低了价格，所以他们做得更多，但实际时薪更低。
- 反复出现的观点是：编码现在是容易且便宜的部分；营销、销售、分发和支持仍然是最难的瓶颈。