但矽谷一位有 40 年資歷的工程師 Steve Yegge — 前 Google、前 Amazon — 最近寫了一篇文章，說了一件讓人不舒服的事：跟 AI 密集工作之後，他和身邊的工程師會突然在白天睡著。
不是因為熬夜，是精力被吸乾了。他把這個現象命名為「AI 吸血鬼」— 就像美劇裡的吸血鬼，不留痕跡地把你的能量抽走。
為什麼用了 AI 反而更累？
以前工程師的工作節奏是：早上讀需求、思考架構，下午深度實作，下班前測試收尾。一天一個核心問題，有起有落，有喘息空間。
現在 AI 把執行速度拉到極限。Claude Code 幾分鐘就能產出一個功能，馬上切換到下一個問題。一天處理五六個不同的模組，每個都快 — 但切換本身是有成本的。
認知科學裡叫「切換代價」（Switching Cost）。每次大腦從一個問題切換到另一個，都要重新載入上下文、建立工作記憶。AI 加速了執行，但讓你切換得更頻繁。
更關鍵的是：AI 寫的每一行程式碼，都要你來審查。AI 是在大量生產，你是最後的品管員。AI 不負責判斷邏輯對不對、安全性夠不夠 — 這些都是你的責任。AI 產出速度是人類的十倍，但審查責任是一比一的。
越高效、越忙碌的迴圈
哈佛商業評論 2026 年 2 月追蹤了 200 名科技公司員工，記錄了一個循環：
AI 提升效率 → 組織期待你做更多 → 更依賴 AI → 任務範圍擴大 → 認知負荷加劇 → 比之前更累
沒有人叫你加班。但你自動進入了一個越高效、越忙碌的迴圈。
Yegge 的解法：把有效工作日縮短到三四小時
聽起來很激進，但有研究支持。研究創意工作者的學者發現：頂尖的作家、設計師、研究員，每天真正高品質的深度工作時間，平均不超過四個小時。
AI 把執行性工作自動化了。但留給你的全是高階認知工作 — 判斷、決策、架構設計。這些事情比打字、整理資料消耗更多的精力，不是更少。
台灣企業最常犯的錯
我輔導企業的時候，最常遇到一種情況：老闆看到 AI 讓員工效率提升，就期待員工「用省下來的時間做更多事」。
這個邏輯表面上很合理，但有個盲點：技術縮短了執行時間，但沒有縮短決策判斷所需的精力。如果你把省下來的時間全部填滿新任務，你等於在同樣的時間裡消耗了更多的認知資源。
Yegge 用了一個很直白的公式：薪水 ÷ 工時 = 時薪。AI 時代，如果你能把分母（工時）縮短，同樣的工作成果換算出來的「時薪」就翻倍了。但前提是，你得真的縮短工時，而不是把省出來的時間繼續填滿。
AI 是一個效率倍增器，但不是一個能量製造機。它讓你做更多事，但不讓你更有能量。
所以當 AI 不斷告訴你「還可以更快、還可以做更多」的時候，也許更值得問自己的問題是：我可以更慢嗎？
「能量上限設定好，才能長期用 AI 打仗。」
📎 資料來源：
- Steve Yegge,《The AI Vampire》, steveyegge.substack.com
- Harvard Business Review, 2026 年 2 月 AI 效率與疲勞追蹤研究
關於阿峰老師
阿峰老師（黃敬峰），交點文化股份有限公司創辦人暨執行長，擁有超過 10 年企業培訓經驗，累積服務超過 400 家企業，包含華碩、台灣蝦皮、精誠資訊、國泰人壽、南山人壽、台灣日產、台灣三菱商社、台灣東陶 TOTO 等知名企業。
阿峰老師專注於 AI 工具實戰應用與企業導入，從 ChatGPT、Claude、Gemini 到各種 AI Agent 工具，用最接地氣的方式，幫助企業團隊在最短時間內掌握 AI 工作流，提升整體生產力。
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