本文来自微信公众号： 极客公园 ，作者：宇航猿，编辑：靖宇，题图来自：AI 生成
“在一切顺利的日子里，我不禁想到我做的任何事情都无关紧要，一切都被自动化了，比我将来任何时候都更好更快。但到了一切崩溃的日子，我又不知道为什么出了问题，这时候我意识到，我已经不知道自己在干什么了。”
这段话不是来自一个被裁员的程序员，不是来自一个被AI取代的客服，而是来自Anthropic的一名员工——全世界最前沿的AI公司之一，Claude的创造者，一个正在以9650亿美元估值冲刺IPO的组织。
他们造出了AI，然后AI开始让他们怀疑自己工作的意义。
Anthropic发布了AI员工Claude Tag｜图片来源：Anthropic
当地时间5月23日，Anthropic推出了一个新功能——Claude Tag，这是一个存在于协作软件Slack中的“AI员工”，在“环境模式”下，Claude会持续监视频道对话，在它判断需要介入的时候，主动发言——总结一段讨论，提醒一个被遗漏的细节，或者从公司其他地方调取你需要的信息。
不用说你也知道，不少办公软件，其实早已给大家默认安排上了“AI员工”，目的是帮助员工“被动地”感受到AI协作的魅力。
但是，在看似“高效”的外表下，和AI一起办公的人们，无一例外，都感受到“孤独和挫败”。
这是为什么？
孤独的工程师
6月21日，Anthropic Claude Code和Cowork团队的工程负责人Fiona Fung在Lenny's Podcast上说了一段话，随后被多家科技媒体转载。
她说，团队在大量使用Claude Code之后，发现了一个意料之外的问题——工程师们开始变得孤独。每个人都在和自己的AI代理协作，团队成员之间的直接交流反而减少了。
这不是一句笼统的感慨。Fung的团队为此专门采取了干预措施——组织配对编程午餐、黑客松、安排“共同创造时间”，试图恢复那种人与人之间的协作感。换句话说，一个AI公司不得不专门设计活动，来对抗自己产品对团队社交结构的侵蚀。
要理解这种孤独感的来源，需要看一组数字。
6月4日，Anthropic Institute发布了一份名为《When AI Builds Itself》的内部研究报告。报告里披露了一些此前从未公开的数据——截至2026年5月，Anthropic代码库中超过80%的合并代码由Claude编写。而在2025年初Claude Code上线之前，这个数字还是个位数。与此同时，每位工程师每天合并的代码量是2024年的8倍。
报告里还有另一位员工的话：自己已经大约五个月没有亲手写过任何代码了。
Claude Code的创造者Boris Cherny，说得更直白——他已经八个月没有手写过一行代码，有些日子他同时管理着数千甚至上万个AI代理。他
不再是写代码的人，而是一个AI代理的调度员。
在Anthropic的内部调查中，130名研究人员的中位数估计是，使用AI后他们的产出大约是原来的4倍。公司引以为豪地指出，Claude在2026年4月一个月内修复了超过800个API错误，这些工作如果交给人类需要四年。
但报告的措辞也承认了一个事实——在最开放、最需要判断力的任务上，Claude和人类之间“仍然存在巨大的表现差距”。而在一个名为“下一步判断”的研究测试中，Claude的最新模型Mythos Preview选出的下一步方案，有64%的概率比人类研究员的实际选择更好。2025年11月，这个数字是51%。
这些数字拼在一起，画出的画面是这样的——人类员工依然被需要，但你越来越不确定是因为什么。
不是AI取代了你。是AI做得太好了，好到你开始怀疑自己“在这里”的理由。你的代码被AI写了，你的判断被AI的判断力逼近了，你的角色从“创造者”变成了“审批者”，而你甚至不知道自己审批的东西，是不是已经超过了你的理解能力。
那位匿名员工的后半句话精确地描述了这种状态：“到了一切崩溃的日子，我不知道为什么出了问题，这时候我意识到，我已经不知道自己在干什么了。”
这不是失业的恐惧，这是一种更深层的东西——对自身能力和价值的根本性迷失。
而让整件事更让人不安的是，这些人不是边缘员工，他们是Anthropic的工程师和研究员，站在AI能力曲线的最前端。
如果他们已经产生了这种感受，那么当AI以Claude Tag、数字员工、Slack常驻代理的形式进入普通企业时，那些远没有他们技术能力的普通知识工作者会怎样？
Meta AI的“古拉格”
如果说Anthropic的问题是“AI太好用导致人丧失了存在感”，那Meta的问题则是它的镜像：
人被降格为AI的燃料。
2026年3月，Meta成立了一个名为Applied AI的新部门，专门负责改进公司的生成式AI模型。约6500名工程师和产品经理被调入这个部门——但对很多人来说，这不是一次晋升或转岗，而是一次强制征召。一份来自部门负责人的内部备忘录明确表示，调动不是可选的。
被调入的人开始自称“征召兵”（draftees）。
他们发现自己被分配做的工作，是数据标注和RLHF（从人类反馈中强化学习）——这是训练AI模型的基础工作，重复、琐碎，和他们之前的软件工程岗位有天壤之别。据The Pragmatic Engineer的估算，Meta工程师中大约每五到六人就有一人在全职做数据标注。
有员工对WIRED描述，这份工作“令人窒息”（soul-crushing）。有人直接把它比作“古拉格”。
WIRED和Business Insider的报道揭示了一幅相当灰暗的画面——员工角色模糊、职业发展路径不清晰、管理层级混乱（有些经理下面挂着50个直接下属），而这一切发生在Meta刚刚在2026年5月裁掉了约8000名员工（占全球员工总数的10%）之后。
讽刺的是，那个季度Meta的净利润高达268亿美元。
CTO Andrew Bosworth在6月初的一次内部员工会议上承认，士气“大概是我在这家公司20年来见过的最差，或者接近最差”，堪比剑桥分析丑闻时期。随后在一份内部备忘录中，他写道：“我们在解释愿景方面做得非常糟糕。我们动摇了你们对自己的专业技能会被重视、职业会得到发展、能够真正产生影响的信任。”
首席产品官Chris Cox则用了一个更生动的比喻——“在冰雹中跑马拉松”。
Bosworth承诺将管理者的直接下属人数限制在20人左右，减少重组期间的管理层变动，并增加旅行、团建和零食预算。有分析人士注意到了这个细节——用改善零食来回应存在性危机，这本身就说明了某种断裂。
Meta的案例和Anthropic的案例放在一起看，勾勒出了一个完整的图景——
在Anthropic，人和AI是平行关系。AI越来越强，人感到自己在变得多余。
在Meta，人和AI是喂养关系。人被降格为AI训练流水线上的零件。
两条路径，看起来相反，但终点相同——人的价值感被瓦解了。
而且Meta的情况揭示了一个更冷酷的事实。在AI时代，不只是“被AI取代”会伤害人，“为AI服务”同样会。你没有失去工作，你甚至得到了一个“AI相关岗位”——但这份工作的本质，是把你从一个工程师变成一个标注员，从一个创造者变成一个喂食者。你的技能、你的判断力、你投入了十几年积累的工程直觉，在新岗位上几乎用不到。
扎克伯格后来也在一封备忘录中承认变化“造成了困扰”，并承诺2026年不再进行全公司范围的裁员。但伤害已经造成了。据报道，有些Meta员工甚至悄悄希望被裁掉——因为遣散方案包括16周工资和18个月医疗保险，这比留在一个他们感到绝望的岗位上更有吸引力。
当一个员工开始盼着被解雇，而不是盼着被留下，这个系统的某个地方已经断裂了。
心理咨询室
把镜头从Anthropic和Meta拉远一些，你会发现这不是两家公司的内部问题，而是一个正在整个科技行业蔓延的系统性现象。
旧金山的心理治疗师们，最先感受到了变化。
2026年4月，SF Standard的一篇报道采访了多位硅谷地区的治疗师。他们说，科技行业从业者的治疗需求正在大幅增加，而且这一次的存在性绝望，比以往任何时候都要深。
心理治疗师Candice Thompson说了一段让我很难忘的话——过去，如果有人走进诊室说“这是世界末日”，那显然是需要临床干预的表述。但现在，来访者描述的那些恐惧，是治疗师自己也不得不认真对待的现实。
另一位治疗师观察到，许多患者的焦虑并非来自“被取代”的直接威胁，而是来自一种更复杂的撕裂——他们对自己正在构建的技术可能危害人类感到担忧，同时又对自己公司是否给予了足够的关注和约束感到不安。
一位治疗师用了一个概括——“关于这艘船要驶向哪里，人们压力很大。”
但大多数人并没有辞职。他们选择留在系统内部，试图从内部施加影响。这本身就是一种疲惫的姿态。
宏观数据印证了这些临床观察。
Gallup 2026年全球职场报告显示，全球员工工作参与度降至20%，是2020年以来的最低水平，连续第二年下降。在美国，只有约30%的全职和兼职员工表示对工作投入，创十年新低。更值得注意的是，管理层的参与度自2022年以来下降了9个百分点，从31%跌至22%。Gallup估算，低参与度每年给全球经济造成约10万亿美元的生产力损失。
ADP Research在2026年3月发布的一份覆盖36个国家、超过3.9万名工人的报告则更加直白——全球只有22%的工人强烈认同自己的工作不会被淘汰。在基层员工中，这个数字只有18%。
而科技行业的裁员浪潮仍在继续。2026年至今，已有近12万科技行业员工被裁，几乎追平了2025年全年水平。Meta将8000人的裁员归因于AI，这不是个例。
与此同时，一项2026年6月的联合调查发现，90%的美国求职者对AI在工作中的扩展感到担忧——42%担心过度依赖技术，36%担心入门级岗位减少，还有36%担心如果机器做了太多思考工作，自己会丧失问题解决能力。
而在管理层那边，81%的招聘经理认为AI会提高效率，79%认为它能释放员工的时间。
这个断裂本身就是问题——管理层看到的是效率曲线，员工感受到的是威胁信号。
同一项技术，在同一家公司的不同楼层里，被解读为完全相反的东西。
Lordstown的幽灵
到这里，一个问题自然浮现——这真的是新事吗？
人类和机器共事的历史，远比AI悠久。在制造业，工人与机械臂、流水线、工业机器人并肩工作已经超过半个世纪。他们经历过类似的心理冲击吗？
答案是肯定的，而且非常严重。
1966年，通用汽车在俄亥俄州Lordstown建造了一座全美最先进的汽车工厂，引入了机器人焊接设备和当时最快的生产线。到1970年代初，管理层裁掉了300名工人，并将生产线速度从每小时60辆提高到101辆——全球最快。工人们被要求在60秒内完成装配动作，双臂悬在同一位置操作重达十磅的弹簧，失误可能折断手指或粉碎手腕。
工人们的反应是全面的反抗——怠工、缺勤率飙升、在岗位上酗酒吸毒，以及大规模的蓄意破坏。有工人把零件扔进车身，让新车带着未完成的装配离开流水线。
1972年3月，一场漫长的罢工爆发了。
媒体为这种现象创造了一个词“Lordstown综合症”，用来描述美国工人对工作质量和工作意义的普遍不满。它不只是关于工资或工时，而是关于一个更根本的问题：当机器的节奏决定了你身体的每一个动作，你还是一个完整的人吗？
后来的量化研究证实了这种伤害的深度。匹兹堡大学的一项研究发现，美国工人与工业机器人共事后，工伤确实减少了——每100名工人减少1.2例。但药物或酒精相关的死亡率显著上升，每10万人增加37.8例，自杀率和心理健康问题也有所抬升。
一个有趣的对比是德国。
同一项研究发现，德国工人在接触工业机器人后，没有出现显著的心理健康变化。研究者推测，这与德国更强的劳动保护制度和社会安全网有关。换句话说，机器本身不一定伤害人，但在一个让人感到不安全的系统里，机器会放大那种不安全感。
1974年，前金属工人、社会学家Harry Braverman在《劳动与垄断资本》中为这些现象提供了一个理论框架。他的核心命题是：资本主义管理的本质倾向是将“构想”与“执行”分离——管理层垄断规划和设计的权力，工人只被留下机械执行的部分。这种分离剥夺了工人对劳动过程的知识和判断力，从而将工作降格到“几乎动物劳动的水平”。
Braverman称之为“去技能化”（deskilling）。
半个世纪之后，从工业机器人到AI，有什么变了，又有什么没变？
没变的是那个核心问题——人在与机器的关系中丧失了意义感。Lordstown的工人觉得自己成了流水线的延伸，Anthropic的工程师觉得自己成了AI的审批员，Meta的“征召兵”觉得自己成了AI的喂食者。剥去技术外壳，底层的心理伤害惊人地相似。
但变了的东西，比没变的更让人不安：
受伤的人群变了。Lordstown的受害者是蓝领工人——在当时的社会话语中，他们的痛苦虽然被承认，但常常被归因于“教育水平不高”或“无法适应技术进步”。而今天，受伤的是硅谷最顶级的知识工作者——Anthropic的研究员、Meta的高级工程师、拿着六位数年薪的人。如果连他们都在产生存在性危机，那“学习新技能就能适应”这个叙事还能撑多久？
伤害的性质变了。Lordstown的工人是身体被机器的节奏控制——Braverman说的“构想与执行的分离”，管理层拿走了“想”的部分，只留给工人“做”。而今天，AI连“做”的部分都在拿走，留给人类的只剩“审批”和“监督”。这不是去技能化，这是去存在化。
反抗的可能性变了。Lordstown的工人可以罢工，可以怠工，可以把零件扔进车身，可以组织工会。他们知道敌人是谁——是管理层，是那条让他们喘不过气的流水线。但一个Anthropic的工程师，他要怎么反抗？他的“敌人”是他亲手创造的东西。Claude不是一个他可以对抗的管理者，而是一面镜子，映出他自己正在变得不那么被需要的事实。
你无法向一面镜子扔零件。
Anthropic在本周发布了Claude Tag——一个可以永久驻扎在你的Slack频道里、有自己的名字、有记忆、会主动发言的AI同事。
这意味着，Anthropic内部已经出现的那些症状——孤独、迷失、对自身价值的怀疑——即将以某种形式，进入每一个部署了AI数字员工的企业。
这不是一个关于某款产品好不好用的问题。这是一个关于，当你的同事永远不累、永远在线、而且正在变得比你更擅长你的工作时，你要如何定义“自己在这里的意义”的问题。
Lordstown的工人花了半个世纪来寻找这个答案。最终，那家工厂关闭了。
留下来的问题，比工厂存在的时间更长。