記者彭夢竺／編譯
當前的科技產業正陷入一種瘋狂的奇特氛圍，這種狂熱一方面完美複製了過去幾次科技大變革的軌跡（例如雲端運算崛起初期企業不計成本的瘋狂盲從），另一方面卻又展現出人類歷史上前所未見的詭異結構—各大巨頭一面繳出創紀錄的歷史天價營收，一面卻無情地發動大規模裁員潮。
針對這個極端的現象，科技界出現了一個最新的解釋：全球的企業高階主管，尤其是執行長（CEOs）群體，正集體陷入一種對於AI宏大前景的過度幻想與妄想。而矽谷歷史上首位公開將這層國王新衣戳破的，正是知名雲端儲存大廠Box的創辦人兼執行長利維（Aaron Levie）。
「執行長們之所以成為『AI精神分裂症（AI psychosis）』的超高風險群，是因為他們與職場實務的最後一哩路距離足夠遙遠，以至於根本不知道要用AI創造實質價值究竟還需要付出多少人力代價。」利維在社群平台X上犀利寫道。
盲目推崇自動化 誤把「概念原型」當成萬能員工
利維指出，這群處於金字塔頂端的主管們平常只會「玩玩AI」、看看工程師做出來的技術概念原型，或是用AI自動生成一份基本的合約。緊接著，他們就會在腦海中產生致命的認知躍遷，深信AI代理人已經有能力完全接管人類的日常工作。
然而，這些高層根本不是底層真正要負責審查程式碼、徹夜抓Bugs，並在軟體正式上線前拼命揪出AI因幻覺而瞎編的虛假資料庫引用的那群人。
利維一針見血地指出，執行長們既不需要親自耗費數週去訓練AI適應公司內部千奇百怪的特殊合約條款，更不需要經歷肉眼逐行梳理條文以防黑客藏匿惡意陷阱的繁瑣苦工。
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換句話說，利維的理論直接揭示了當前職場的骨感現實：執行長們因為對實際工作流程缺乏足夠深度的底層理解，導致他們根本無從判斷哪些工作「真正可以」被自動化、哪些「根本不行」。
然而，這種技術認知的嚴重斷層，卻完全不妨礙他們依據自身的虛幻信念做出激進的營運決策。
值得注意的是，利維絕非盲目排斥AI的科技保守派。相反地，他在X上擁有高達270萬名粉絲，日常發文幾乎全面擁抱AI，甚至曾撰寫過名為《無頭軟體才是未來》的深度技術部落格，堅信為AI代理人量身打造的軟體架構才是全人類的未來。此外，他更是一位極為活躍的AI領域天使投資人，用真金白銀在支持AI新創的發展。
因此，利維給其他企業高管的真誠建言是，執行長們應該自己去「極大量地」親身體驗AI，唯有親自去碰撞技術的邊界，才能真正看清它的能與不能，並在走出幻想的泥潭後，對AI的巨大潛力與實務工作的艱辛同時抱持敬畏與理解。
瘋狂AI洗白 2026前5個月裁員人數直逼去年總和
雖然利維對人性抱持希望，深信市場上一定有執行長正試圖腳踏實地地了解技術，但就目前的數據來看，這類理性的管理者顯然是極少數。
根據半導體與科技業裁員追蹤網站Layoffs.fyi的最新統計，光是在2026年的前5個月內，全球科技產業的裁員規模就已經瘋狂逼近了2025年全年的總和。2026年截至目前為止，全球已有152家科技公司出手開鍘，累計高達115430名員工慘遭解雇；而2024年全年的統計數據，則是275家公司共精簡了124636名人力。
在這波失業海嘯中，絕大多數企業在發布公告時，都將裁員大刀指向了同一個理由—AI。這讓許多專家學者與勞工權益團體憤怒批評，當前許多科技巨頭根本是在進行「AI洗白」。這群高管將過往或未來的AI生產力提升當成藉口，來掩蓋背後其他因商業策略失誤，或純粹為了美化財報指標所做出的冷血裁員決策。
然而，在這些裁員故事中，部分企業的激進作法依舊令人咋舌。專門開發專案管理與生產力軟體的新創公司ClickUp，執行長埃文斯（Zeb Evans）先前便在X上高調宣稱，公司在內部營運流程中全面推行並部署了約3000個AI代理人接管工作後，已正式解雇了全公司將近四分之一的員工。
埃文斯甚至對外發誓，此舉絕非為了降低營運成本。相反地，他宣稱自己想要打造一個全新的勞動力結構—未來公司裡的真人員工，唯一的日常工作就是「負責運作AI代理人，並整天快速審查這些AI代理人的工作成果」。他深信，這種人類加機器的魔幻組合，將為公司締造出一個前所未有的「100倍速神級組織」。
產學界報告潑冷水 生產力悖論與組織混亂的警訊
儘管科技巨頭們將AI代理人的前景吹捧得神乎其神，但現實中關於AI與生產力之間的實證數據，卻以極其懸殊的差距狠狠賞了這些高管一記耳光。
加州大學柏克萊分校（UC Berkeley）權威期刊《加州管理評論》先前發表的一項統合分析研究指出，在宏觀經濟數據中，企業導入AI與整體的生產力提升之間，根本不存在任何穩固的因果關係。
無獨有偶，美國國家經濟研究局（NBER）在3月份發布的研究報告中雖然承認導入AI能微幅改善部分效率，但同時嚴重警告市場正陷入一場「生產力悖論」，意即企業主口中感知到的AI生產力效益，遠遠大於實際數據中測量到的實質生產力增益。
此外，麻省理工學院（MIT）的研究團隊在透過程式創造了數千個AI代理人執行多元任務後，得出的終極結論更是令人沮喪。研究指出，在絕大多數工作場景中，AI代理人目前交出的成績單根本還無法達到人類的基礎工作品質。
MIT學者預估，依照目前大語言模型（LLM）的常態演進速度，最快也要等到2029年，AI模型才有能力在達到最低及格標準的前提下，將多數文本相關任務的成功率提升至80%至95%之間。
換句話說，AI預計還需要大約3年的時間才能在多數庶務上具備基礎的及格能力；而若要真正達到「超越人類優秀水準」的境界，研究人員直言至少還需要再等上數年的時間。
與此同時，《哈佛商業評論》發表的研究則揭示了另一個隱形危機，當企業內部人人都依賴AI在短短幾秒內產出排山倒海的龐大工作成果與企劃時，整個組織的效率瓶頸並未消失，而是直接轉移到了高階主管的身上。由於後續需要有真人高層去審查、授權並批准這些被AI成倍放大產出的內容，主管的決策頻寬將被徹底塞爆。
如果企業在還沒準備好的情況下，就放任人人用AI去盲目發動決策與行動，那麼從OpenAI先前內部爆發的奪權與管理失控風暴中，人類就已經得到了足夠的教訓。面對這場由科技巨頭集體罹患「AI精神分裂症」所催生的狂熱，企業高層若無法及時清醒，未來幾年全球職場將迎來的絕非生產力神話，而是一場各個企業組織的大混亂時代。
資料來源：Techcrunch
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