大模型的每一次回应，都是海妖发出的邀请

算法的效率正在取代人际信任。

在许多办公室里，那些曾经围绕饮水机或隔间发生的即兴讨论、低声耳语，正在快速消失。取而代之的是一片诡异的安静，只有键盘的敲击声和屏幕的光。这种安静并非源于专注，而是源于替代。

Anthropic在今年八月发布了一份报告，调查了132名内部工程师，进行了53场深度访谈，还分析了 20 万条 Claude Code 的使用记录，结果发现，多数工程师自称与 Claude 工作的时间比和任何同事都多，过去会问同事的问题现在首先问 Claude。

大模型的职场社交替代正在发生。

虽然Anthropic的一些人欣赏这种社交摩擦的减少，因为不用再为占用同事的时间而感到不好意思了。另一些人则抗拒这种变化，因为其实不喜欢那种“你问过 Claude 了吗？“的普遍回应。

不管你喜欢还是不喜欢，AI正在改变我们的社交，不管在职场，还是生活中，万事不决问大模型成为一种常态。

这看似技术的福音，但是当沟通的价值被简化为信息传输，人类的真实社交，被认为复杂、麻烦，而且低效，是一种必须被优化的冗余时，我们正在经历一场比社交媒体时代更深刻的变革。

我们正在进入一个连接取代社交的冷峻时代。我们的社交形态将再一次蜕变，它不再是双向的情感流动，而沦落为算法和工具主导的去人化连接。AI背后的技术资本凭借对算法、数据的掌握和运用，正在以超乎想象的速度，取代过去赖以维系的社会资本。

01

完美伙伴陷阱，堪比海妖之歌

社会互动如同舞台表演，人们在社交场合的前台管理印象，在私人空间的后台则放松戒备。大模型成为永不落幕的后台，用户可以毫无顾忌地展露自我而无需承担社会后果，这种无风险自我披露会削弱维持前台表演的能力。

德国马克斯·普朗克人类发展研究所下设的人类发展与科技中心（MPIB），长期致力于算法社会和数字技术对人类认知影响的研究。MPIB科学家Anastasia Kozyreva和另外两位研究者，2021年在Nature Human Behaviour杂志上发表了一篇文章，题目是The Algorithmic Nudge: Using Technology to Nudge Human Behavio，这篇文章揭示了大模型所布下的完美陷阱，为理解AI社交如何塑造我们的认知模式提供了理论基础。

这篇文章系统论述了推荐系统、社交媒体、聊天机器人，它们如何通过简化选择、提供确定性反馈来改变人类行为，也就是让我们习惯于线性的、低冲突的、高确定性的互动脚本。他们发现，当人们依赖大模型做决策时，会减少自身的批判性思考和信息搜寻努力。如果依赖大模型进行情感慰藉，个体处理真实人际矛盾的能力会下降。

更早之前，斯坦福大学社会神经科学实验室研究员Robert Spunt发现，数字化社交可能改变社会情感神经回路。Robert研究发现，频繁的、被动式的社交媒体使用，会改变大脑前额叶皮层、颞顶联合区的活跃程度，进而影响大脑社会认知网络，从而降低对他人模糊的面部表情、讽刺性语言的敏感程度。

加州大学尔湾分校在2023年启动了数字生活项目，他们对2134名18到35岁美国用户，追踪6个月发现，每日使用大模型聊天大于45分钟的用户，线下社交活动频率每月下降2.3次。34%的重度用户报告，无法使用AI时会感到焦虑或烦躁。

在希腊神话中，海妖塞壬的歌声是甜美、完美且量身定制的，它引诱水手偏离航线，最终走向毁灭。而大模型的每一次回应，正是在这三个层次上完美复刻了海妖的邀请，并推动社交回避循环正在开始形成。

大模型营销了一种全知全能的假象，在信息整合、代码生成和知识检索上的能力，营造出一种无所不知、无所不能的假象。它能立刻提供你想要的答案，满足人类对知识和效率的无限渴望。

大模型还制造了一种消除冲突的诱惑。海妖的歌声是和谐、没有杂音的。大模型的回应总是逻辑清晰、情绪稳定、顺从你的指令。它诱惑我们放弃人类互动中的低效、情绪化和不可控的冲突。

大模型根据你的提示词定制回答，这就像海妖为你量身打造了一首最合你心意的歌。这种高度的个性化，比任何人类互动都要高效和舒服。

02

有效沟通还是老大难

虽然海妖歌声动听，Claude、元宝这些对话大模型的出现，只是降低了信息获取和传输的成本，但日常工作沟通中的心理安全与情绪成本，大模型依然无法抹平。

从心理安全角度，向同事求助，等于承认“我不懂”。在竞争激烈的职场，尤其是知识工作者密集的部门，这可能被解读为能力不足。这是一种声誉上的冒险。而且每一句话都可能被评估。以前说错话可能风过无痕；现在所有的沟通都有截图、有日志。

数字技术让职场社交变成了一场全透明的、由于有据可查而必须极其谨慎的表演，这进一步，也极大推高了心理负担。

从情绪劳动成本看，办公室里，你对同事每发起的每一次互动，无论是请教问题，还是以共创之名的薅羊毛，都不只是信息的流动，而是一场或明或暗的交易，涉及时间、注意力、社会资本、情绪能量等多种稀缺资源的交换，AI的出现并没有降低这些成本。

任何社交，首先都会让对方进行一次认知与专注力的切换，这都是有成本的。

在1990年代以前，当互联网还非常不普及，也就是经典电视剧《编辑部的故事》里所描述的那个场景里，社交是物理入侵。同事走到你桌前敲敲桌子：“有空吗？”这可能会打断了对方手头的工作。

在互联网时代，微信、飞书、钉钉、邮件， 无时无刻不在进行碎片化的社交轰炸。虽然物理距离消失了，但即使是一个简单的“在吗？”的弹窗，也会强行占用你的认知带宽。任何形式的职场互动，都在抢夺稀缺的注意力。对于脑力工作者来说，专注力是核心生产资料，社交意味着停工，这本身就是一种昂贵的支出。

但是，更重要的是，沟通不仅是信息的交换，更是社会资本的积累和权力结构的确认。

天下没有免费的午餐。当你请求同事帮忙，不管是Debug、找资源，还是协调关系时，你就在心里的人情账本上记了一笔负债。你潜意识里知道，未来某天必须通过加班、站队、回馈资源某种方式来偿还。这种非货币化的交易非常累人，因为没有明码标价。你不知道为了这次求助，未来要付出多大的代价。

大模型只是让信息变得便宜，但人际关系仍然昂贵。沟通的门槛是人性、权力、情绪这些无法被算法化的因素所构筑的。

企业内部沟通的很大一部分是为了维护人际关系和士气，这需要高度的情感智能，AI 无法真正具备这种能力。特别是AI无法取代领导者通过有感染力的演讲、个人魅力和情感连接来激励团队，这不是冷冰冰的指令和信息传递，AI 难以实现情绪的共振。

在前不久新东方司庆日，身在南极的俞敏洪给员工写了一封看似饱含激情的南极来信，不料换来的却是员工的吐槽：“您在南极看冰山，我在北京看数字：续费率、转化率、复盘表格进度条。”

老炮如俞老师，在自上而下的司庆日宣导都会翻车，可见企业内部的沟通并非易事。

03

认知外包、孤独和生理毒性

AI替代了一些企业内部人际沟通之后，其实也带来了一些问题。

微软发布的2024工作趋势指数，确认了工作流的原子化趋势，团队成员在物理上同处一室，但认知和工作流上各自为战。他们的研究发现，约 75% 的知识工作者使用 AI 作为“思想伙伴”。员工倾向于在自己的 AI 闭环中工作（BYOAI），减少了对团队的依赖和共创感。

今年8月，MOO和Censuswide联合开展的对 1000 名美国知识工作者进行的一项最新调查揭示：AI已经导致了认知外包、代际断层和社交裂痕。

这项调查发现，65%的知识工作者承认，遇到问题时会优先询问大模型工具，而不是同事。这意味着，当我们把思考和求助都外包给 AI 时，我们在认知外包时，实际上也外包了与人建立联系的机会。其中，28% 的员工表示，他们对那些“事事都靠 AI”的同事感到恼火（Irritated），认为这种行为破坏了团队的真实互动。

孤独感的加深是这项研究的最突出发现。

84% 被鼓励使用人工智能工具的员工表示，他们在工作中感到孤独。而在那些自述总是感到孤独的员工中，40% 的人表示他们的公司文化让他们感到压力巨大或难以承受。

这种转变对年轻员工的情感影响最为显著。近九成Z世代员工表示他们在工作中感到孤立，千禧一代紧随其后，这一比例高达82%。这种疏离感、挫败感和不确定性正在影响人们对公司和职业生涯的看法。

那么，与AI对话究竟是能缓解还是加剧用户的孤独？

斯坦福大学以人为本人工智能研究所 Johan Bollen 团队，在2023年将 150名 自我报告有中高度孤独感的成年人随机分入三组：与GPT类AI每日聊天组、与在线人类志愿者每日聊天组、日记对照组。干预持续四周，测量前后孤独感、社交技能信心等。

结果发现：

• 短期（1-2周）：AI组和人类组孤独感均显著下降，且效果无显著差异。AI提供了即时、无评判的响应，满足了倾诉需求。

• 长期（4周后及随访）：人类组的孤独感持续改善，且自我报告的社交主动性增加。AI组的改善出现平台期，甚至轻微回升，且该组被试在后续面对真实社交情境时，表现出更高的焦虑和回避倾向。

从Johan Bollen团队研究看，AI是有效的 社交止痛药，可短期缓解症状，但无法替代真实社交互动作为的长期建设性功能。

Slack Workforce Lab今年调研发现，AI使用还会导致负罪感和信任流失。

这家协作巨头的调研发现，许多员工即使使用了 AI 也不愿意告诉同事，因为担心被评判为偷懒或不真实。这种隐瞒行为在团队中竖起了一道无形的墙。此外，员工普遍认为用 AI 生成的回复（Email 或消息）虽然高效，但让人感觉虚假且缺乏尊重。当人们开始怀疑屏幕对面的文字是机器生成的时，人际信任的基石就开始动摇。

2023年6月，美国心理学会 (APA) 旗下的顶级期刊《应用心理学杂志》，刊登了一篇论文《没有人是一座孤岛：解析与人工智能交互的工作及非工作后果》，这项研究最震撼的地方在于，它证明了数字化孤独不仅是心理问题，更具有生理毒性。

这项研究是由时任佐治亚大学管理学助理教授邓博文和另外三位美国、新加坡学者一起开展的，他们对一家台湾生物医学公司的166名的工程师，进行了连续3周的每日追踪，让他们记录“今天你用了多久AI？”、“今晚你睡得好吗？”、“下班喝了几杯酒？”。

邓博文团队得出了三个核心结论：

• 越用 AI，越睡不着： 研究发现，高频率与 AI 系统互动的员工，不仅报告了更高的孤独感，还出现了更多的失眠症状和下班后饮酒行为。

• 社交渴望的错位： 这些员工因为孤独，实际上产生了更强烈的社交渴望，甚至会试图去帮助同事，以此寻求连接。但这种渴望往往因为工作流被 AI 封闭而无法得到满足，导致心理恶性循环。

• 依恋焦虑者的重灾区： 对于那些本身就缺乏安全感（依恋焦虑高）的员工，AI 的“冷漠”和“替代性”带来的负面心理影响更显著。

在此之前，我们认为用 AI 只是少说话、少社交；但邓博文教授的团队证明，这种社交互动的缺失，会通过剥夺归属感，让人体的压力调节系统失灵，最终表现为睡不着和借酒消愁。关于AI 负面社会心理影响，这篇论文是目前学术界最坚实的实证研究之一。

04

社交异化无法停止

在过去三十多年，人们一直在经历数字技术对人类真实社交的降级和异化过程。

社交的数字化，起始于1990年代，当时流行的IM工具，比如ICQ,、MSN、BBS 、QQ，第一次实现社交的数字化，将线下关系映射到线上，也让传统的社交从共在变成异步。

电话和面对面交流需要双方在同一时间、同一空间共在，成本高但信息丰富。IM 允许人们异步交流，虽然方便，但去除了肢体语言、语调等非语言线索，信息传递的丰富度和温度大幅降低。

此时，社交关系被简化为好友列表上的一个 ID 或昵称。人们开始通过在线状态来管理关系，关系被数据化和标签化。

2005年开始，社交的异化进入到第二个阶段，社交转变为流量的载体。

此时，Facebook、 Twitter、微信和LINE兴起，数字社交进一步简化为点赞、分享、评论这一系列的互动关系，异化进一步加深。

点赞成为主要的社交货币。一个赞取代了复杂的对话和情感表达，比如我看到你了、我支持你、我也去过。这种单键式的反馈，将原本需要语言和时间投入的复杂社交行为异化为低成本、零深度的操作。

这也进一步加速了线上社交的异化，社交不再是真实的生活记录，而是对理想人设的精心构建，加剧了用户的社交焦虑和比较心理。社交的目的不再是为了深入沟通，而是为了获得曝光和维持关注度，在FOMO效应的驱动下，在线社交关系变成了流量的载体。

2015年至今，我们进入到了社交异化的高潮，已经极为浅表化的在线社交，进一步沦为去人化连接。

企业协作工具、新一代社交媒体，大模型的风起云涌，推动在线社交的重心再一次转向，社交再次被打散为信息流、算法推荐和效率优化。

在企业协作工具的职场社交场景下，像Slack、Teams、企业微信、钉钉、飞书这样的工具，将同事之间的互动彻底任务化和事务化。闲聊被视为低效，沟通仅限于项目和文件。同事关系沦落为共享任务的连接点。

小红书、TikTok 的算法将用户连接到感兴趣的内容，而不是他们认识的人。这种连接是高效的、精准的，但却是完全单向和被动的。人与人之间的关系被人与算法的连接所取代。

当用户与GPT、Gemini、豆包、元宝等大模型对话时，可以高效、无评判地解决技术问题。此时，求助对象从有情感的同事彻底替换为无生命的工具。人类彻底被排除在某些重要的信息交换链条之外。

用户被困在同温层中，信息的高度匹配牺牲了社会互动中最重要的异质性、随机性和情感温度。在效率至上和算法精准推荐的指挥棒下，人类的低效、情绪化和不确定性成为必须被优化和过滤的噪音。

算法在塑造社交网络，也在驯服一代人的社交习惯。

就像麻省理工学院教授雪莉·特克在《群体性孤独》中所说的：“我们要在这个世界上寻找的不再是同伴，而是可以控制的连接。” AI 就是那个完美的、可控的连接对象。

社交平台通过点赞、推荐算法，持续奖赏那些低成本、高曝光的浅表社交行为，使我们的大脑习惯于即时、廉价的满足感，还通过消除求助时的恐惧、尴尬的心理成本和时间成本，引诱我们选择机器。

我们不是被推向孤独，而是被引诱向便利的孤独。然而，人类对真实连接、共患难经历和情感共鸣的内在需求，又是无法被算法根除的。

05

不要对AI型组织抱有幻想

估计再过一阵子，我们的办公室里，每个人独自面对屏幕的时间会更久。我们在 Slack、Teams、微信、飞书上随时在线，但工作流是独立的闭环。一旦互助不再是刚需，人际关系就变成了一种可有可无的点缀。

当人们花费越来也多的时间与大模型对话时，当我们习惯了与AI交流的畅快无阻，与之建立了高强度、低冲突的情感连接时，大模型对话虽然像伴侣一样，缓解了用户的短期孤独，但可能导致其降低对现实人际关系复杂性的容忍度。

可以预见的是，在新一代的 AI 型组织中，传统的职场强关系不仅有可能退化，而且正在加速退化为效率驱动的弱连接集合。

首先，大模型将复杂的工作流程拆解成一个个独立、可被 AI 优化的原子化任务。员工只需关注自己的输入和输出，无需像过去那样深度耦合。

如果 AI 能以零情绪、零判断、零社交成本的方式解决 80% 的问题，员工就会系统性地绕过人类同事。这种对零摩擦效率的追求，使得建立强关系所需的麻烦和相互依赖也被系统性地消除了。

其次，过去强关系的核心在于共情和共同体验，而 AI 型组织的协作，更多是共同行动。

过去，同事间会因为一起为项目失败承担责任，而建立深厚情感。现在，AI 承担了大部分认知负荷和错误排查，人类失去了很多建立强关系所需的共患难机会。

更重要的是，现代AI 组织往往采用项目制、敏捷制或远程协作模式，员工经常加入或离开临时项目团队。在这种流动的、高弹性的组织结构中，员工没有足够的时间和稳定的人际环境来发展强关系。每一次连接都是为了完成特定任务而建立的弱连接。

员工带着自己的 AI 工具在自己的数据闭环内工作。这使得团队协作变得像是在同一屋檐下的独立工作者集合，彼此之间仅通过任务管理系统进行事务性的连接，组织不可避免地影子化。

在未来的AI 组织中，强关系会逐渐退化为仅在需要进行高度伦理判断、复杂人性协商或战略愿景凝聚时才会启动的高维连接。而日常的、功能性的协作，则被完全交给弱连接集合或AI完成。

06

技术资本崛起，并不必然混乱

当 AI 成为效率最高、成本最低的弱连接替代品时，我们正在用技术资本（即对AI模型的掌握和使用）来替代传统的社会资本。

技术资本的崛起已经是一种不可逆转的社会经济事实。 它不仅是一种工具力量的增长，更是一种新的权力结构、价值衡量标准和生存模式的体现。

它带来两大突出的颠覆：

一是从线性到指数级的赋能，技术资本打破了传统的人力资本回报率递减规律。一个掌握 AI 工具的个体（如提示工程能力），其生产力可以得到指数级的放大，使其能够创造出超越传统劳动投入的价值。

二是技术资本成为新的元资本。它不再只是一个独立的资本类型，而是具备了渗透和取代其他资本，比如社会资本、人力资本的能力。自动化、大模型可以取代了大量低技能和重复性的认知劳动，对数据和算法的控制，直接决定了全球最大的经济体和最高的估值。

技术资本崛起的另一面是社会资本退化，这背后是整个社会的信任机制也在发生变化，即从情感信任转向算法信任。

传统商业模式依赖人际信任，比如一起吃吃喝喝、同甘共苦。在AI时代，我们更相信算法的预测和数据的准确性，风控模型、信用评分比起交情更重要。这种对算法信任的依赖，使得传统的人情往来价值下降。

人际关系需要持续的情感投入，请客吃饭、记住生日、倾听抱怨等等，而技术资本则只需维护硬件和更新模型。在一个注重投入产出比的社会中，低回报的社交投资自然被抛弃。

在这种效率碾压之下，人们的选择是理性的：既然有更高效、更廉价的工具，就没有必要再去投资高成本、高风险的人际关系。

技术资本崛起，并非必然导致社会资本退化。

这和之前的互联网变革完全不同。在互联网的早期和 Web 2.0 阶段，技术一度是社会资本的放大器，早期的Facebook帮助人们维系和追踪现实生活中的弱连接，甚至将弱连接转化为强关系。在中国，天涯论坛、西祠胡同，更是有人在那里结识了一生的知音，今天也有不少人通过微信群认识新朋友。

当代 AI，大模型、算法推荐的崛起之所以成为一个例外，是因为它实现了对认知和情感的深度侵入和系统性替代。

它们宛如海妖塞壬，具备了足够的情感拟态能力，能满足人们对无冲突、无评判陪伴的需求。海妖们还承担了大部分的认知摩擦。正是共同解决难题、共同承担责任的共患难”经历，才构成了强关系的基石。

沉浸于海妖歌声中的用户，由于算法使得信息获取过于顺畅、过于定制化，社交习惯也被驯服，再也难以忍受真实社交的低效和不确定性，与此同时，用户的也变得更加原子化。

在一个高度原子化的社会中，个体失去了传统的社会支持网络，当摊上大事时，他们会发现，自己纵有大模型在手，却找不到一个哪怕可以借一千元的朋友。这可能导致更高的自杀率、更严重的心理健康危机。

意义感来源于磨练，技术资本主导的弱连接环境，对人类的意义感构成了致命打击。这种被剥夺的努力，最终可能导致一代人陷入困境，普遍的虚无主义和享乐主义，一切仿佛都很容易得到，但一切都没有意义。

这最终会把社会推向一个爆发的临界点，这并非是电影中那种戏剧性的物理灾难，而是一种漫长而隐匿的崩溃。