AI 让你「更快」可能是错觉？开发者反对派发文质疑生产力叙事

一篇在 Hacker News 引发讨论的文章提出了一个尖锐的问题：当人们使用大模型写代码、撰写文案时感受到的那种「顺畅与高效」，或许并非真正的生产力提升，而是一种认知错觉。作者借费曼 1974 年在加州理工毕业演讲中的那句话——「你不能骗自己，因为你是最容易被骗的人」——作为整篇文章的基调，提醒每一个对 AI 充满热情的人保持科学上的诚实。

「更快」的错觉：开发者反而慢了 19%

作者援引一项 2025 年下半年的研究称，参与实验的开发者在使用 AI 工具时主观感觉任务完成得更快，但实际耗时比对照组多出约 19%。换言之，AI 给人带来的速度感，并不等于真实效率的提升。

文章指出，个人很难像随机对照试验那样对自己做「盲测」：你无法在同一时间、同一任务下，分别以「用 AI」和「不用 AI」两种状态完成并严格对比。所谓「vibe coding」三小时做出一个应用的故事，多是幸存者偏差的产物，价值与营收往往并未被讨论。作者也对「因 AI 而裁员」的说法持否定态度——引用 Sam Altman 的观点，认为相当一部分裁员只是「AI 洗白」，本质是过度招聘后的市场修正，而非 AI 真正替代了人力。

AI 订阅并不便宜：补贴退潮之后

作者进一步质疑 AI 服务的经济模型。根据其引用的分析，ChatGPT 的 200 美元月费订阅在使用率超过 11% 时即开始亏损；若用户全力调用，对应的 API 价格相当于约 14,000 美元。换言之，当前消费者付出的价格是被厂商严重补贴的。

文章由此提出一个反问：当补贴退场、定价回到真实成本，200 美元的订阅变成 2000 美元时，所谓的生产力还「值回票价」吗？作者认为，大规模裁员释放出的预算，正被管理层用来购买这种「尚未被验证的技术」，动机更多出于 FOMO，而非收益测算。

外部性与作者的立场

在文末，作者坦承自己是 AI 怀疑论者，受 Ed Zitron 的报道影响，并坚持认为 AI 最终可能因运营成本过高而「被关掉」。即便 Google、AWS 或微软接手 OpenAI、Anthropic，经济结构并不会改变——近万亿美元的 AI 投资，终须有回报来源。

此外，作者列出了无法忽视的外部性：与气候变化相关的能源消耗、数据中心对当地社区的冲击、大规模知识产权与版权侵权、互联网内容的「庸俗化」、以及由此带来的内存涨价与通胀。这些代价在他看来并不能被 AI 带来的「好处」完全抵消。最终，他以道德与伦理理由选择不使用 AI，并将之作为本文最具个人色彩、也最具争议性的结尾。

需要说明的是，这篇文章属于个人评论而非研究报告，其引用的数据来源相对单一，结论也带有鲜明的预设立场；对于 AI 是否真正提升生产力这一问题，行业内部仍存在大量与之相反的实证与案例。