北京
当你用上AI后，你以为你的脑子可以腾出来干更有价值的工作。但是没有，相反，你的脑袋出现“迷雾”甚至“嗡嗡作响”，“与工具进行高强度来回交互后，出现思维不清晰、类似宿醉般的状态，表现为注意力难以集中、决策速度变慢，以及会导致头痛，有些人不得不离开电脑去‘重启’一下。 ”
《哈佛商业评论》揭示了一种的新的职业病：AI脑疲劳（AI brain fry）。文章的作者是来自BCG的团队。
“因持续监督AI代理而产生的认知疲劳现象既真实存在又影响显著。 我们将这种现象称为‘AI脑疲劳’，并将其定义为‘因过度使用或监督AI工具超出个人认知能力而导致的脑力疲劳’。这种 与AI相关的脑力负担会带来显著代价，表现为员工错误增加、决策疲劳以及离职意愿上升。 ”
作者对来自美国大型企业、涵盖不同行业、职位和级别的1488名全职员工（其中48%为男性，51% 为女性；58%为独立贡献者，41%为领导者）进行了研究，得到这些发现。
AI脑疲劳直接影响工作效率，尤其是本应因AI能力辅助而增强的决策能力。
这项研究发现，AI脑疲劳对劳动者和组织都危害甚大：
■ 经历过AI脑力枯竭的劳动者报告称，其决策疲劳程度比未经历者高出33%。
■ 在使用AI工作的参与者中，经历脑力枯竭者报告犯错频率明显更高——次要错误比未经历者高出11%，主要错误高出39%。
■ 在未报告AI脑疲劳的员工中，约有四分之一表现出积极的离职意向。 而在报告出现AI脑疲劳的员工中，这一比例接近34%。在AI重度使用者中，积极离职意向增加了39%。
关于AI脑疲劳的“病因”，BCG的文章认为：从定性角度看，信息过载和任务切换是导致AI脑疲劳的重要因素。 从定量角度看，AI脑疲劳与信息过载之间存在强相关性，但与任务切换相关项目的关系则不那么直接。
首先，最耗费脑力的AI交互形式是监督，即AI工具需要直接监控的程度。报告称其AI工作需要高度监督的劳动者，在工作中多付出了14%的脑力。高强度的AI监督还导致疲劳感增加 12%，以及信息过载（因工作中需处理的信息量过大而感到不堪重负）增加19%。
其次，人工智能增加了员工工作量。这两个因素——人工智能监督和工作量增加——扩大了员工的责任范围，要求他们在相同时间内关注更多工具带来的更多结果。
第三，同时使用的AI工具数量与感知到的生产力提升之间的关系值得关注。当员工从使用一种AI工具，到使用两种时，他们的生产力显著提升。当他们加入第三种工具时，生产力再次提升，但增速放缓。在三种工具之后生产力得分下降。
文章指出，急性精神疲劳是由调动注意力、工作记忆和执行控制超出个人有限能力所引发的。而这正是高强度人工智能监督所要求的状态。
“当今最有价值的人类技能，包括洞察力、决策力和战略规划，都需要高度集中的注意力。”这篇文章指出，相比于职业倦怠，精神疲劳更有可能被忽视。作者认为，组织应改进分析手段，以监测员工的认知负荷并防范精神疲劳，同时将人工智能的使用视为一种新型职业风险。
作者的结论是，优先关注认知健康的公司、团队和领导者，有望实现更明智的判断、更少的错误以及更高的顶尖人才留存率。
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