AI引发认知疲劳？高效工作中保持清醒的5个有效技巧

生成式AI带来的生产力飞跃，说起来令人兴奋。但它也带来了一种令人不安的副作用：焦虑与疲劳。哈佛商业评论的一项研究给这种美好预期浇了一盆冷水——AI不仅没有减轻工作负担，反而让工作强度飙升，认知疲劳和超长工时成了新常态。

大家都以为AI能让人从繁琐中解放出来，把精力放到更有价值、更有吸引力的任务上。但哈佛商业评论的发现恰恰相反：用上AI的人，工作节奏反而更快了，最终揽的活儿只多不少。

想避免被AI搞得精疲力尽，首先得搞清楚一个关键点：你究竟打算拿AI来做什么？Harvey Nash科技招聘集团的首席信息官Ankur Anand说了，必须对AI的用途保持清醒认知。他直言：“这种专注能帮你屏蔽掉AI带来的噪音。”很多人对AI能带来的生产力提升抱有不切实际的期望，这不啻为给自己挖坑。

不少企业现在都在跟员工说：“你得让我们看到，你是怎么借助AI创造价值的。”但问题在于，这些职场人士并没有得到真正的授权。结果就是，用AI这件事本身变成了一种巨大的压力——他们得用自己的方式，去证明自己的价值。

如果你真想让AI在工作中帮到你，而不是被它拖垮，那就要在快与好之间找到那个微妙的平衡点。

总结下来，专家们认为有三个核心领域值得重点关注：工具、准则与产出。

聚焦工具

英国能源供应商EDF UK的数据高级企业产品经理Alex Read给了一个很直接的建议：要极度聚焦那些能帮你真正创造价值的工具。

市面上AI服务成千上万，明智的做法是主动缩小关注范围。他自己就只盯着AI怎么帮他更快、更准地构建数据平台、更新信息：“超出这个范围的，都是噪音。”

科技公司Ricoh Europe的首席信息官Nick Pearson也同意这个观点。他提醒，退一步冷静想想AI到底能在哪些地方帮你创造价值，这步很关键。

谈到生成式AI，他说：“这玩意儿在‘生成内容’这件事上确实很在行。我晚上睡觉前把它开着，第二天早上就能拿到四份全新的IT战略方案。”

但数量归数量，质量是另一回事。Pearson特别强调，要搞清楚AI的盲区在哪里。大部分模型都是基于已有的内容训练出来的，AI本质上相当“递归”，它没法真正激励人心，也没法天然创造出全新的东西。“有时候你需要叠加额外的判断——无论是伦理判断还是能力判断——这些东西并不会自动嵌入技术里。”

正是在这种差距中，人类专家的价值才真正凸显出来。Pearson说他们公司也在琢磨这个问题：“AI到底在哪些领域能真正发挥大作用？哪些领域在很长一段时间内都需要我们持续投入人才？这才是关键。”

建立使用准则

哈佛商业评论的研究还揭示了一个现象：AI刚上手的时候，生产力确实会突然飙升。但随着人越干越累，工作质量就跟着下滑，人员流失等问题也开始冒头。

解决这个问题的关键，是建立一套“AI实践体系”。说白了，就是围绕AI的使用制定一套规则和标准，帮大家在有约束的前提下用好这个工具。

EDF UK的Read参与了企业内部的AI卓越中心，专门为整个组织制定AI使用政策。这个中心除了他从数据应用的角度提供意见，还囊括了企业AI高级经理、首席软件工程师以及首席解决方案架构师等技术代表。

Read解释，这个中心的核心职责是确保各个业务单元在构建、开发和部署AI服务的时候，有完善的平台、指引、最佳实践和架构资产可以参考。“我们要确保他们知道怎么安全、高效地采用AI，并且能实现规模化落地。”

他们评估AI工具时，特别关注可扩展性与可复用性，绝不让新提案的服务跟已有的服务撞车。“所有跟AI相关的新工具和服务，都得经过这个漏斗审查——弄清楚使用范围，确保安全、合规和伦理方面没有漏洞。”这种有指引的方式好处很明显：它能清晰传达哪些AI服务可以用、怎么用、最终谁有权限用。

管控AI产出

就算工具通过了评估，被认定可用，另一个问题也跟着来了：对AI产出的过度依赖。更糟糕的是，有些人可能被AI输出的海量信息直接淹没，压力飙升，收益反而下降。

Zoom英国及爱尔兰区负责人Louise Newbury-Smith给了一个很实用的技巧：注重提示词的质量。她说：“用简单明确的限定语来圈定需求，比如‘给我三件影响最大的事’，而不是‘把你知道的都告诉我’。”

Newbury-Smith强调，成功运用AI的关键在于聪明地用它，效果则取决于你有多投入。如果一次提示返回的信息太多了，就不断细化，直到真正得到你需要的内容为止。即便如此，也应该比不用AI时更快找到答案。

AOP Health数字、数据与IT副总裁Bernhard Seiser也点出了一个核心原则：始终保持自己在决策环节中的主导地位。用AI之前先动脑想一想，把AI产出的内容传播出去之前，再动脑想一想。

他说得直白：“如果AI生成的邮件长达好几页，然后你还得借助ChatGPT来总结它说了什么，这对企业一点帮助都没有。”生成式AI在某些任务上确实表现出色，值得使用，但归根结底，“你还是得动脑思考。”

Q&A

Q1：AI为什么会让人认知疲劳？

答案并不复杂。哈佛商业评论的研究指出，AI没有减少工作量，反而让工作强度加大。用了AI的人，工作节奏更快，最后揽的活儿反而更多。再加上很多人在没有充分授权的情况下，被要求展示AI带来的价值——这种压力自然会叠加到认知负担上。此外，AI那海量的输出，也让很多人招架不住。

Q2：企业怎么通过制度手段管住AI？

哈佛商业评论的建议是建立一套“AI实践体系”，也就是给AI的使用定好规矩。EDF UK的做法是成立AI卓越中心，由数据、软件工程和解决方案架构等多方技术代表共同参与，所有新AI工具都得经过审查漏斗——从可扩展性、可复用性到安全合规和伦理，一一过关。同时还要明确各岗位角色的使用权限。

Q3：写提示词有什么窍门，能避免被AI的输出内容淹没？

Louise Newbury-Smith的建议很直接：用简单明确的限定语，比如“给我三件影响最大的事”，而不是“把你知道的都告诉我”。如果一次提示返回的信息还是太多，就持续细化，直到得到真正需要的内容。

来源：互联网