1、以前我们觉得，技术好了，效率高了，是不是能轻松点？
大错特错。在很多公司，效率高了 = 你的工作不饱和。

某人分享他们团队用 AI 把两周的活儿压缩到一周干完了。你猜怎么着？大家第一反应不是去庆祝，而是发愁“这咋汇报啊？”。最后大家一合计：闭嘴，别说，按两周汇报。

为什么？因为大家心里都有一本账：如果你告诉老板你能干这么快，老板不会给你发双倍工资，只会给你加三倍的活儿。

既然“降本增效”里的“增效”最后都变成了让自己更累，那最理性的选择当然是：偷偷用 AI 把活干完，然后用剩下的时间摸鱼。这才是对自己最有利的“提效”。

2、有人直言不讳：“告诉你我用得好，你不就把我裁了？”

很多老板眼里的 AI，是省钱的替代品。
有个很现实的逻辑是：招聘冻结，人走茶凉，剩下的人用 AI 顶上，老板一看，“哎哟，人少了一半，利润还高了，美滋滋。”

在这种环境下，谁敢表现出“我有 AI 就能一个人顶十个人”？那不是明摆着递刀子给老板，让他把身边九个同事（甚至包括你自己）都裁了吗？

3、人们从来只讲生产关系，对分配关系却默而不语。

这话太扎心了。AI 确实牛，能创造更多价值。但问题是：多出来的这块蛋糕，分给谁了？

省下来的时间，是让我早点下班，还是塞给我更多杂活？

省下来的成本，是变成了我的奖金，还是变成了老板换车的钱？

现状是，很多公司只想让员工像通了电的骡子一样多拉快跑，却没想过给骡子多喂两口草。既然红利跟我没关系，那我凭什么要费劲去推行新技术？

4、很多老板对 AI 的理解，基本停留在科幻电影阶段。

有人吐槽说，老板觉得 AI 就是个按钮，按一下，所有问题全解决。他们不想投入成本去建设基础设施，也不想学习 AI 的局限性，就想“白嫖”结果。

这种心态下，员工更不敢动了。你做得好，老板觉得是 AI 牛；你做不好，老板觉得是你笨。与其费力不讨好，不如保持沉默。

5、出了事我背锅，有了功归 AI。使用 AI 的风险和收益是完全不对等的。

如果我用 AI 生成代码或者文案，结果出现了“幻觉”（错误），老板会骂：“你工作怎么这么不细心？”
如果我用 AI 做得完美无缺，老板会觉得：“这都是工具的功劳，这工作也没啥门槛嘛。”

这就导致了一个尴尬的局面：用 AI 是给自己埋雷，不用 AI 至少那是“人类的正常失误”。 为了不背锅，大家宁愿用笨办法，或者偷偷用 AI 辅助，但在最终交付时假装是纯手工打造，绝不承认有 AI 参与。

6、在某些传统的职场文化里，承认依赖 AI 会被视为一种“偷懒”或者“能力不足”的表现。

当你拿出一份漂亮的方案，同事问：“这是你写的还是 豆包 写的？” 这句话里往往带着刺。
如果你承认用了 AI，仿佛你的专业价值就大打折扣了，好像你只是个“提示词输入员”。

为了维护自己的职业尊严和专业形象，很多打工人选择把 AI 当作隐形的幽灵写手——哪怕其实 80% 都是 AI 写的，也要对外宣称是自己熬夜肝出来的。

7、很多公司推广 AI 的第一步，是让员工把自己的经验、SOP（标准作业程序）录入系统，用来微调公司的专属模型。

员工又不傻：这不就是让我亲手训练一个能取代我的机器吗？
这就是典型的“教会徒弟（AI），饿死师傅”。

所以，大家会本能地抗拒数据共享。核心的经验、私藏的技巧，都要烂在肚子里或者存在自己的私有云笔记里，绝不上交公司。没有了高质量的私有数据，公司的 AI 就永远是个“人工智障”，而员工的不可替代性就保住了。

8、有些老板天天在会上喊着“All in AI”，但真到了花钱的时候却一毛不拔。各种 AI 订阅费（ChatGPT Plus、Claude Pro 等）也不主动提出可以报销，员工甚至都不敢提报销这茬。

这导致了一种荒诞的“双轨制”：
台面上： 公司为了“省钱”或“安全”封禁外部 AI，丢给员工一个很难用的内部自研模型，员工拿它表演工作，敷衍了事。
台面下： 员工偷偷用自己连ChatGPT，自掏腰包买会员（一个月好几百），把真正的活干完，然后再复制粘贴回公司电脑。

效率是提了，但那是员工自费、冒着违规风险换来的。老板既不给好用的铲子，也不给买铲子的钱，却想要挖出金矿。 这种情况下，谁会大张旗鼓地宣传 AI 提效？那不是自投罗网吗？