开发者Alec Scollon最近在博客里写下一句挺扎心的话:他开始害怕打开LLM的回复窗口,因为“我知道自己会看到什么”。他工作时用Claude Code,在家用Codex,还维护着一套由Qwen驱动的无监督代码生成框架,每天要花好几个小时读AI生成的文字。让他厌烦的不是某一次幻觉或某一次报错,而是同一批毛病——错误假设、机械的短促断句、过量emoji——反复出现带来的累积性疲惫。

这条博客本身只是一个人的情绪记录,但把它放进这两年AI辅助编程和AI生成内容爆发的背景里看,会发现它触到了一个还没被讲清楚的真问题:效率提升和心理疲惫,正在同一批人身上同时发生,而不是非此即彼。

工作流被重新排序,人从“写”变成“审”

Scollon的描述里有一个细节值得留意:他的工作方式已经从“设计+写代码”变成“设计→描述给LLM→审阅LLM输出→再写代码”。写代码这个动作没有消失,但排到了流程末尾,前面多了一道审阅关卡。

这个变化不是他一个人的选择,而是agentic工具普及后的普遍趋势。早几年的Copilot式代码补全,只是在编辑器里插一句建议;今天的Claude Code、Codex已经能理解上下文、拆解任务、自主改动多个文件,人的角色天然从“执行者”滑向“审核者”。而Qwen在他的用法里扮演的是另一种角色——作为可自托管的开源模型家族,被专门用来跑无监督、大规模的代码生成,产出的东西同样要靠人力回头筛查。

开发者工作流:被多插入一道审阅关卡 设计方案 人来构思 描述给LLM Claude/Codex 审阅输出 新增负担 再写代码 人来收尾 从前只有“设计+写”两步,现在中间多插入“描述”和“审阅”两个环节。 审阅这一步不产出新代码,却要承担识别幻觉、纠错、判断风格的全部认知成本。

“疲惫”不只是主观感受,已经有人在测

Scollon自己也承认,人写东西同样会出错、同样啰嗦,问题不在AI比人差,而在于“同样的毛病一遍遍出现”让人失去新鲜感和耐心。这种说法听起来像个人心态问题,但它其实已经在被零散地记录和量化。

ScienceDirect刊出的论文《Fatigued by uncertainties: Exploring the cognitive and emotional costs of generative AI usage》,专门讨论生成式AI的不确定性带来的认知和情绪成本。arXiv上另有研究直接问“Copilot的建议如何影响开发者的挫败感和生产力”,还有一篇实证混合方法研究发现:开发者用生成式AI后,感知生产力上升的同时,认知负荷也在同步上升——这两件事不是互斥的,是同时成立的。更直接的一篇叫《An Endless Stream of AI Slop: The Growing Burden of AI-Assisted Software Development》,描述的正是审阅负担和信任侵蚀持续累积的现象。连Anthropic自己也发布过研究,讨论AI辅助和编程技能形成之间的取舍关系。

  • 结论.生产力提升和认知负荷上升可以同时成立,这不是AI能力不够,而是“审阅”这项工作本身在膨胀。

供应商说效率提升,一线说负担变重:两种叙事在打架

Microsoft和GitHub官方发布的研究,代表的是另一种声音——Copilot类工具确确实实提高了开发者的生产力,这也是这些公司持续推销agentic工具的核心论据。这套叙事和一线开发者反馈的疲惫、挫败感研究,在公众讨论里常被简化成对立的两派:一派说AI好用,一派说AI烦人。

效率与疲惫,是同一枚硬币的两面

但学术数据显示,两者其实可以并存。生产力指标(完成任务的速度、代码产出量)和认知负荷指标(人在过程中消耗的心理资源)衡量的是不同维度,一个人完全可能又快又累。Scollon那句“我感觉更高效,但也更疲惫”几乎是这套研究结论的口语版翻译。

  • 风险.“LLM burnout”目前还只是开发者社区里的非正式说法,学术界和心理学领域都还没有给出严格定义或诊断标准,这意味着企业和个人现在都没有统一的应对办法。

谁会先撑不住

最先感到疲惫的是那些每天高强度使用LLM、工作流已经被重排的程序员,他们承受的是重复出现的错误和文风带来的双重消耗。紧随其后的是负责审阅无监督agent产出的团队——像Scollon维护的那套Qwen框架,代码生成规模越大,回头筛查的工作量就越大,这是一种会随规模线性增长的负担,不会自动变轻。

普通内容消费者也在承受同一种疲惫的另一个版本:搜索结果里堆满AI生成的文章,逼着人不得不多花一步去分辨哪些是真材实料。而对Anthropic、OpenAI、阿里云这些模型供应商来说,写作风格的同质化——emoji滥用、破折号短句、公式化结构——正在变成一个隐性的产品问题:如果用户开始因为“文风”而抵触输出内容,个性化和去同质化很可能会从锦上添花的功能,变成留住用户的必答题。

Scollon在博客结尾说自己“还不知道怎么处理这种感觉”,这句话诚实,也说明目前确实没有现成答案。个性化设置能缓解一部分,但改不了他人生成内容的风格,也改不了AI在事实层面反复出错的概率。这更像是AI辅助编程走出蜜月期后的正常症状,而不是某个产品的缺陷——工具已经足够好用,好用到人开始计较它每天重复的那点小毛病。