AI 支出激增却难见生产率提升，原因何在

2026 年全球 AI 支出预计将达 2.59 万亿美元，同比增长 47%，但企业生产率统计中却难见 AI 的影子。这一被称为「AI 生产率悖论」的现象，正成为业界讨论的焦点。一篇分析文章综合多项研究与数据指出，原因可能并非员工抵触 AI，而是 AI 本身正在制造大规模信息过载。

一种解释：员工因恐惧而抵触

University of Pittsburgh 商学院教授 Mark Ma 等人在 SSRN 发布的工作论文认为，生产率提升乏力的根源在于员工因担忧被裁而抗拒使用 AI。研究团队分析了数百万条 Glassdoor 评价、数千份财报、数百份 AI 投资与裁员公告以及约 1 万份财报电话会议记录，发现管理层普遍对 AI 充满信心，而普通员工则担心 AI 带来的效率提升会以裁员收场，由此形成「裁员—恐惧—抵触—效率更低—再裁员」的恶性循环。

不过，这一论述存在明显短板：研究并未建立因果关系，仅呈现相关性。哥伦比亚商学院对 1400 名美国员工的调查显示，31% 的普通员工对 AI 持积极态度，且超过半数美国劳动者已在工作中使用 AI。若员工普遍抵触，企业应当看不到任何效率改善，但现实并非如此。

另一种解释：AI 制造的信息过载

更可能的解释在于协作摩擦。AI 让单个员工撰写报告、方案、幻灯片或预算的效率大幅提升，但这些产出随即成为同事的负担：需要甄别幻觉、排查错误、理解连生成者本人都未深思的内容。咨询公司 Acceligence 首席执行官 Justin Greis 指出：「AI 可以让一个组织异常忙碌，却未必让它更高效。」

这种「一人高效、全员过载」的动态已在多个领域显现：

• 招聘：求职者借助 AI 大规模投递简历，自 2022 年春季以来 LinkedIn 上美国每个岗位的申请数几乎翻倍，招聘经理不堪重负。
• 司法：MIT 与 USC 研究者对 2005–2026 年间 450 万件联邦民事案件中的 1600 份诉状进行 AI 文本检测，发现含 AI 生成内容的比例从 2023 年的 1% 升至 2026 年初的 18%，法官不得不逐份排查虚构引用。
• 教育：学生用 AI 写出更长论文，教师又借助 AI 批改，写作与阅读两端同时自动化。

重新审视 AI 的价值尺度

文章认为，仅从个人效率提升出发去推算企业整体收益，忽略了输出对他人生产力的侵蚀。要真正衡量 AI 的价值，需要将其置于整个组织的协作链条中考量，而非孤立地看单点产出。换言之，AI 也许正在让每个节点都变得更快，却让整条链路变得愈发沉重。