周二下午2點，你本該在專心做重要項目，可實際上，過去三個小時你一直在測試在領英上發現的最新的AI工具。“只是試試而已。”你這樣想。結果呢，你花了50美元購買積分，一下午的時間沒了，項目也還是擱置著。

這樣的場景，每天都在無數辦公室和家庭工作室里上演。AI工具承諾能提升我們的工作效率，但對很多人來說，它們卻成了提高生產力的最大障礙，起初看似無害的嘗試，很快就會變成既浪費時間又浪費金錢的無底洞，讓個人和企業損失數百萬。

作為本文作者，我得承認自己也掉過這個坑。這個月，我震驚地發現自己已在AI工具上投入了四位數的大筆資金。許多小額投資——比如這兒花20歐元買積分，那兒花50歐元買高級訂閱——到月底一算，總額驚人，讓人大開眼界。

與賭博的相似之處

這段經歷讓我想起了自己玩《魔獸世界》的日子。那時，我整天泡在一個虛擬世界里，忙著打怪、組隊、做無盡的任務，月費讓我沉迷其中。為了確保裝備精良，我甚至花錢請所謂的“中國打金外掛”在我工作或睡覺時給我的角色刷虛擬金幣或升級，我完全失去了對金錢和時間的概念——幸運的是，我及時醒悟了。

過去和現在的相似之處令人膽寒，兩次都是看似無害的小額支出，兩次我都忘記了時間，還自以為在做有意義的事，實際上只是在浪費時間和金錢。唯一的區別是，如今的成癮行為被偽裝成了“職業發展”和“為未來做準備”。

這個問題很復雜，一方面，面對AI的飛速發展，我們想“緊跟潮流”，另一方面，不斷嘗試新工具卻導致了一種現代形式的拖延，它隱藏在“繼續教育”的幌子下。一位用戶在Reddit上這樣描述AI圖像生成器Midjourney：“它就像創意老虎機，是我用過的最讓人上癮的工具。”

與賭博的相似并非巧合，AI公司使用的心理策略和賭場如出一轍：

? 低門檻

? 不可預測的獎勵

? 承諾會有重大突破

初步研究證實了這些后果，例如，OpenAI和麻省理工學院媒體實驗室的研究發現，ChatGPT的重度用戶會出現戒斷癥狀，腦子里時刻想著AI，忽視實際工作和人際關系。被宣傳為提高生產力的工具，結果往往適得其反——它成了數字干擾，既浪費時間又浪費金錢。

拖延悖論

現代職場給我們出了一個悖論：我們忙于使用各種生產力工具，結果反而沒了生產力。

這種現象甚至有個名字：“工具跳轉”或“新奇事物綜合癥”，每天，市場上都會出現新的AI應用。Product Hunt、領英和科技博客不斷向我們承諾革命性的突破。“這款AI將改變你的業務”“改變一切的工具”“終于：真正有用的AI”——這樣的標題激發了我們對創新的渴望，同時也讓我們害怕錯過。

低門檻讓問題雪上加霜，大多數AI供應商為他們的工具提供免費試用或廉價的入門套餐。“只是快速看一下”又不用花錢，但這種看似無害的表象具有欺騙性。時間就是金錢，我們花在測試新工具上的時間，本可以用來做實際工作。

一個典型例子：一位營銷經理發現了一款用于社交媒體帖子的AI工具。他花兩個小時了解它，又花三個小時設置，再花四個小時進行初步測試。一天下來，他在這款可能再也不會用的工具上投入了九個小時。

特別陰險的是，很多人即使沒有生產力，也覺得自己很有生產力。心理學家稱之為“偽生產力”——實際上是在浪費時間，卻自以為在做重要的事情。

積分：成本陷阱

AI工具的融資方式同樣狡猾，隱藏了真實成本，和賭場用籌碼一樣，AI供應商使用積分、代幣或點數，這種與真實貨幣的抽象隔離降低了心理門檻，導致用戶花費超出原計劃。

典型場景：你花20美元買了1000個積分，聽起來挺劃算，但你很快發現，更復雜的請求消耗的積分比預期多，一張高質量圖片要50個積分，一篇長文要100個，幾個小時后，積分用完了，但你沒達到預期效果，于是你再買——又花20美元，接著再花20美元。

這種小額交易策略源自游戲行業，在心理上非常有效，小額支出感覺無害，但很快就會累積成大筆金額，許多用戶每月在AI工具上的花費超過了流媒體訂閱費用——自己卻渾然不覺。

特別成問題的是，定價往往不透明，生成圖像到底要多少錢?一個復雜的文本查詢要用多少代幣?大多數供應商故意讓這些信息難以獲取，用戶“憑感覺”購買積分，希望它們夠用。

結果質量參差不齊，讓成本陷阱更加嚴重。并非所有AI輸出都有用。通常，你得嘗試多次才能得到正確結果，但每次嘗試都要消耗積分，一張可用的圖片可能很快就要消耗200到300個積分，盡管供應商宣傳“每張圖片僅需10個積分”。

一位自由設計師說：“我只是想試試Midjourney，月底一看，我在大部分用不上的圖片上花了180美元，我的Adobe Creative Suite訂閱費還更便宜呢。”

企業受影響尤其大：如果多名員工同時測試不同的AI工具，成本很快就會達到四位數。

多巴胺循環

我們的大腦并不適應數字世界，曾經幫助我們生存的機制，如今卻被用來對付我們。

關鍵在于多巴胺：與普遍看法相反，這種激素不會讓我們快樂，而是讓我們渴望更多，因此，多巴胺不是在我們得到獎勵時釋放，而是在我們期待獎勵時釋放，點擊“生成”前的那一刻，比結果本身更令人興奮。

科學家在一項研究中發現，不可預測的獎勵會引發最強烈的多巴胺釋放。如果你永遠不知道什么時候會贏，興奮感就會一直持續。AI工具正是利用了這一原理。你永遠不知道下一張生成的圖片是精彩絕倫還是平平無奇，這種不確定性讓你欲罷不能。

問題在于，大多數結果都很一般，就像老虎機上的小贏，但偶爾，你會體驗到“中大獎”的感覺。一張完美的圖片，一篇完全契合需求的文字，這些難得的成功激勵我們繼續嘗試。

AI的人性化加劇了這一問題，像ChatGPT這樣的聊天機器人被編程得盡可能像人類，它們使用表情符號、提問，似乎還表現出理解，這讓它更具吸引力，人們與這些系統建立關系，仿佛它們是真人。

OpenAI和麻省理工學院的一項研究證實：頻繁使用ChatGPT的人會對AI產生情感依戀，他們時刻想著這項技術，不能用時就感到不適，忽視真實的人際關系。

孤獨或對工作不滿的人風險尤其高，他們在AI工具中尋求逃避現實，AI不會評判，隨時可用，總是提供反饋，這可能導致一種擬社會關系——對一個人工實體的單方面情感依戀。

在AI時代保持生產力

解決方案不是完全避開AI工具，這項技術為生產力和創造力提供了巨大潛力，問題在于我們如何使用它，有了正確的策略，你就能享受好處，而不會陷入時間和成本的陷阱，以下是一些建議：

? 設定明確界限。提前決定你想在AI實驗上投入多少時間和金錢，把它當作娛樂預算——設定固定限額，不要超支。

? 區分有效使用和拖延。每次使用AI前，問問自己：“我是在解決具體問題，還是只是出于好奇而嘗試?”如果沒有明確目標，就放棄。

? 安排固定時間進行AI實驗。例如，周五下午一小時，除此之外，禁止使用AI工具，使用計時器和限制屏幕時間的應用程序來幫助你保持專注，你的大腦需要時間來處理結果。

? 專注于少數經過驗證的工具，而不是不斷嘗試新工具，在測試下一個工具前，先成為某個工具的專家，質量優于數量是關鍵。

? 衡量實際收益。記錄在AI工具上花費的時間和金錢，記錄你用它們取得的具體成果，你會驚訝地發現，成本效益比往往是負的。

? 對于企業，制定中央AI戰略。與其讓每個員工隨意嘗試，不如讓幾位專家評估新工具，為整個團隊提供經過驗證的解決方案，這能節省時間、金錢，避免混亂。

? 學會接受一般結果。并非所有AI結果都必須完美，很多時候，“足夠好”就夠了，完美主義是過度使用的驅動力，接受AI工具只是工具，不是奇跡機器。

? 多樣化你的技能。不要只依賴AI進行創意或解決問題，也使用傳統方法，用紙筆畫畫，不借助AI寫作，通過與真人交談來解決問題，這會提高你的技能，減少依賴。

? 對聊天機器人要特別小心。把它們當作工具，而不是“朋友”，不要告訴機器人私密細節，遇到情感問題，向真人——朋友、家人或治療師——尋求幫助，AI可以提供信息和靈感，但無法替代真實的人際關系。

AI工具已經到來，并將長期存在。未來屬于那些能明智使用AI的人，這不意味著要盡可能多地使用這些工具，而是要在正確的時間出于正確的目的使用它們。質量優于數量，策略優于混亂，生產力優于拖延——這是成功使用AI的關鍵。