当杰文斯悖论用到人身上，结局就是无休止的内卷

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编者按：杰文斯悖论是指技术进步提高了资源的使用效率，但成本降低导致需求增加，令资源消耗的速度不减反增。但是，如果这个资源是人力资源的时候，又会出现什么局面呢？文章来自编译。

我正在死去，因为过劳。

读到Kache的这句话时，我想起无数个深夜：构思新产品、刨根问底、撰写短篇故事。我在亢奋中沉溺，却又被悄然蔓延的疲惫侵蚀。这是一种美好的疲惫，近乎文艺复兴式的浪漫——将探索世界奥秘的渴望化作红肿的手腕与朦胧的双眼，这些苦痛竟成了虔诚的勋章。

卡拉瓦乔，《圣杰罗姆写作》

这是属于这个时代的悖论：那些本应解放劳动力的工具，却将我们困在无限升级的工作死循环当中。当生产力提升时，对我们的标准和预期以更快速度拔高，形成了吞噬人性的心理版杰文斯悖论——我们成了自身效率的囚徒。

我将这篇文章发送给几位高产而富有创造力的朋友，他们均产生了强烈共鸣。脑海中浮现的面孔如同显影液中的相片般逐渐清晰：巴黎的独立开发者用Loveable搭建了四个自筹资金的微型SaaS项目；中国的研究者们以破纪录速度拆解闭源代码的爆款产品并推出开源版本；布拉格的游戏设计师借助ThreeJS技术，如今能用Blender MCP构建可直接在浏览器中运行、托管于SpacetimeDB的独立游戏；洛杉矶的作家仅凭Comfy和Midjourney，不需要向工作室推销即可制作出高精度的可视化故事脚本。

来源：《你想做什么？》

当关于“AI减少了工作时间、增加了闲暇时间”的共识被证伪时会发生什么？当现实中那些本来效率就很高的人反而得干更多的活时意味着什么？当个体能力被无限赋能后，如何还能阻止自己工作呢？——毕竟，此刻不工作的机会成本已趋近无限了。

杰文斯悖论：从煤炭到认知劳动

如果你是科技从业者，相信早已熟悉应用于AI算力供需的杰文斯悖论了。投资者与高管们用此逻辑为英伟达股价飙升辩护。

这个术语诞生于1865年，威廉·斯坦利·杰文斯发现煤炭的奇特属性：在使用效率提升后，消耗量不降反增。自此这一悖论便如影随形般伴在每次技术飞跃左右。效率非但无法抑制欲望，反而将其磨砺得更加锋利。我们的创新成了欲望的蹦床。

算力与AI展现出更强烈的杰文斯悖论：效率的飞跃令单次的计算成本骤降，而新的AI能力又不断扩展潜在需求，看不见饱和点。随着算力愈发廉价，可能性呈指数级增长。每个新功能都会孵化出上千个应用场景，我们如饥似渴地吞噬着资源。

但若将这一逻辑应用于人类的劳动——我们的时间、精力与创造力——又会发生什么呢？

传统经济学或许预测AI提升生产力会缩短工作时长——五天的任务四天即可干完。但现实另有安排。我们正见证我所谓的“劳动回弹效应”的现象：生产力不会消灭工作，而是将其转化、增殖、复杂化。节省的时间往往以复利形式被重新投放。

当生产力提升时，多重机制会同时启动：

休闲的机会成本暴涨。当一小时的产出相当于曾经数日的劳动成果，休息就成了被良知征税的奢侈品。每次暂停，你仿佛都能感受到旁边有个闪烁的价格标签若隐若现。

生产力催生新需求。如同高效引擎催生新能耗，AI能创造全新的工作类别与预期。

竞争白热化。博弈论冷酷无情：当人人皆可有十倍于过去的产出，基准线将重置，大家都跑得更快了，但相对位置还是不变。

现如今，我目睹着心理层面的杰文斯悖论重塑着我们与时间的关系。工具放大每小时的潜在产出，而内心期待不仅同步增长，更如日暮时分拉长的影子般超过了实际能力。理论可实现的事情与人类固有限制间的张力令人窒息。当每小时蕴含十倍可能性，休息感觉就像投降，仿佛目睹金线编织的潜能从指缝间滑入河流一般。

跨行业的焦虑揭示了一个核心的悖论：工具在增强能力的同时，也在加深我们的匮乏感。

与创业者和创作者交流时，一个共同主题浮现：大家恐惧的不再是达标，而是优化愈发复杂的方程式的每一个变量。

某科技巨头资深工程师坦言，团队生产力指标提升的同时，满意度却在下降。本该有望解放人的工具反而铸造出一幅新型的枷锁。

要找到出路，我们必须审视进步标准的演变轨迹，以及着这一路上需要守护的价值是什么。

若不主动重新定义系统优化目标，我们可能陷入斯科特·亚历山大（Scott Alexander）所谓的“马尔萨斯陷阱”——竞争压力迫使众人将一切献祭于生产力圣坛，最终达成无人想要的共同结果。

衡量进步的标准

我们衡量进步的标准演变史，正是理解跑步机效应的关键。

纵观历史，生产力和成功的定义不断更迭，每次都在重新校准优化目标：

从农业时代具象的小麦蒲式耳（存在自然物理限制），到工业时代的效率指标（单位/小时、设备运行率），再到知识工作的模糊生产力标准——我们的进步度量持续抽象化。

每次进化都让我们与人类尺度、自然约束的度量标准渐行渐远，与愈发任意的无休止优化走得越来越近。如今AI加速了这种抽象化，将约束条件从产出能力转为我们评估无限可能性的能力。

在北京科技圈的短暂经历让我记忆犹新。“996”工作制的诞生并非必要，而是超竞争环境中生产力指标递归应用的结果。

当理论上每个人都能工作更长时间时，最终每个人都不得不这样做。“代码都将由班加罗尔或深圳编写”的恐惧完全错判形势。

真实情况更为复杂：技术全球化软件创造，新生工作类别的涌现速度远超命名速度。这种现象从根本上改变了工作本质，重塑了关于产出、可用性及工作生活界限的期待。全球劳动者面临无限可能和持续高压。

“衡量重要之事”

漫步旧金山SoMA区，穿行于无数承诺快10倍的初创企业时，我始终觉得我们错过了真正的问题。

关键不在于如何优化现有系统，而在于是否需要重新定义优化目标。

AI融入工作流创造了“元优化难题”。当人人突然获得10倍能力，真正的挑战不在于做事，而在于判断哪些事值得做。

某知名AI初创的朋友透露，他们最大的挑战不在于训练出更好的模型，而是决定模型该解决哪些问题，以及解决方案如何与人类价值和需求融合。简言之，“衡量重要之事”。

我看到的一些新型的衡量标准尝试：

• 时间富裕度高于产出量：Basecamp和Buffer等公司刻意优化员工时间主权，不以生产力最大化而以可持续工作负荷作为成功的衡量标准，为深度思考创造出空间。

• 幸福指数替代增长指标：新西兰“福祉预算”和不丹“国民幸福指数”是国家层面对人类繁荣而非经济扩张的优化尝试。

• 影响深度重于效率：最具洞见的AI应用不问“如何做得更多”，而问“如何走得更深”

这种优化目标的转变不是否定生产力提升，而是将增益转化为人类真正的繁荣昌盛，而不是重新投入到无休止的升级循环。

比方说，Cursor为开发者创造了减少用于机械式编码的时间、腾出更多时间用于创造性解决问题的可能，但实现这种可能需要刻意将生产力红利导向写出更多代码之外的地方。

马尔萨斯陷阱下的个人选择

更具自省意识的朋友用刻意节制的仪式抵抗那台效率跑步机，在无休止的优化中划出一道人为的边界。

虽然个体很难逃脱真正的马尔萨斯陷阱（这种动态本质是系统性的），但我们仍可建立守护人性的个人边界。

初现成效的早期策略：

刻意约束：某位艺术家用AI来生成概念，但坚持亲自创作，拥抱人类不完美带来的“美丽错误”，通过人工限制创作出具有人性特质的作品。

开源思想：聚焦集体繁荣（网络建设）而非个体优化的项目能部分逃脱跑步机效应。随着软件技术护城河消退，开源软件或知识正创造出积极的外向性，最终相对于闭源思想创造出（也捕获到）的价值。

重新定义成功：某次创始人晚餐中，当对话转向脆弱时刻，“当人人无所不能时”，一位创始人凝视着一滴未沾的红酒坦言，“做任何事情都会显得无意义”。沉思后另一位提议：或许意义从来无关产出，而关乎联结、存在感以及体验质量。

一个更美好的愿景

几周前，我在布鲁克林的小剧场观看了一场演出。歌手在高潮段落唱破了音。那是歌者展现脆弱的时刻——在那个美丽的瑕疵之中，观众们凝神闭气。我胸腔发紧，一种共鸣感油然而生。散场后听到有人低语：“技术上不算完美，但真实得令人心颤。”

我们正面临这样的悖论：在AI能完美执行一切的世界里，人性之光恰恰通过我们的局限而非完美得以闪耀。

一个10倍社会的轮廓已在网络空间的碎片中显现。在Midjourney的Discord社区里，艺术家、开发者以及爱好者们在自如地切换身份，增强的能力让他们同时扮演了创作者与策展人、教师与学生的角色。职业与实践的传统边界变得模糊，这并非因外力侵蚀，而是因其与价值创造的真实方式渐行渐远。

当技术实施变得轻而易举，当任何人都能创办公司、设计时装、制作电影，真正的稀缺资源变成了“判断何事值得做”。而值得之事往往根植于主观性之中。

最近有多人焦虑地询问我对未来工作的预测。我的回应总是：闭上眼，想想什么能令你的灵魂共振？

他们告诉我的答案包括完成马拉松的自我突破、街角酒吧震撼人心的待客之道、百老汇不完美却饱含情感的演出。这让我想起琼·迪迪翁(Joan Didion)关于自尊的论述：

“缺乏自尊，则如同被迫观看一部冗长的纪录片，镜头不断拼接进新的片段，细数你真实或臆想的失败。（...）没有自尊的生活，是某个深夜辗转反侧，温热牛奶与安眠药皆失效时，清点主动或被动的过失、背弃的信任、微妙毁弃的承诺、因懒惰怯懦粗心挥霍的天赋。无论拖延多久，终要独自躺进那张自己编织的刺人床榻。能否安眠，取决于你是否尊重自己。”

艺术藏家深谙此道。最成功的展览并非炫技之作，而是与鲜明人性命题角力的作品。

这对那些未敢全心投入所爱之事的人或许是福音。如果新系统中最优的游戏策略，恰恰是成为那个毫不妥协、彻底释放本真的自己呢？

不仅是“你可以做事”，而是“你可以做自己，同时成就事业”。

译者：boxi。