科技業正在裂成兩半：六千人的調查告訴你，AI 時代誰在狂歡、誰在崩潰

TL;DR

• Lenny's Podcast 第二年跑的科技業情緒調查，六千人填答，可能是目前最大規模的同類研究
• 科技從業者被 AI 劈成兩半：五成覺得自己被放大了，另外五成覺得地板在晃
• 嚴重倦怠率一年內從百分之四十五跳到百分之五十五，職涯樂觀度同步下滑
• 最大的恐懼不是「被 AI 取代」，而是「被要求用同樣的薪水做更多的事」
• 設計師和研究員是目前最不開心的族群，創辦人則連續兩年蟬聯最快樂
• 沒有任何一個職能的人會推薦新人進自己的領域，連創辦人都不會
• 主管的好壞對倦怠和工作滿意度的影響，比其他所有變數都大

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這集在二〇二六年七月十二日播出的 Lenny's Podcast，是科技產品圈最大的 podcast 之一，主持人 Lenny Rachitsky 之前在 Airbnb 做 Product Lead，離開後靠電子報和 podcast 建立起超過百萬訂閱的社群。這次請來的來賓 Noam Segal 是他十年前在 Airbnb 的研究搭檔，之後陸續在 Intercom、Twitter、Wealthfront、Meta、Zapier、Figma 擔任研究主管。兩人從去年開始合作一個年度計畫：對科技從業者做大規模情緒調查。今年是第二年，六千人填答，涵蓋產品、工程、設計、研究、行銷等幾乎所有科技職能。這大概是目前市場上規模最大的同類調查。

去年叫「倦怠但樂觀」，今年連樂觀都撐不住了

去年第一次跑這個調查的時候，結論可以用四個字概括：burnt out, but optimistic。倦怠很高，但大家還是對未來抱有希望。一年過去，倦怠率從百分之四十五衝到百分之五十五，樂觀度從百分之五十五掉到不到百分之四十九。

兩個數字同時往壞的方向跑，而且幅度不小。倦怠率一年跳十個百分點，這在任何職場調查裡都算劇烈。

有趣的是，Noam 指出這跟傳統倦怠的成因不一樣。過去倦怠通常來自停滯，你拼命做但東西推不動，那種無力感把人磨掉。現在是相反的，大家 ship 的速度比以前快好幾倍，一天可能丟三十個 PR 出去，但速度提升帶來的不是喘息，是更高的期待。每一次效率提升都立刻變成新的基線，然後你被要求在這個新基線上再加速。

Noam 在報告裡寫了一句我覺得很精準的話：「AI 釋放出來的速度，被直接灌回了期望值裡。每一次提升都變成新的底線，而被要求達標的人已經快沒有呼吸的空間了。」

五成覺得被放大，五成覺得地板在晃

這次調查最核心的發現是一道新問題：「AI 有沒有改變你的職業認同？」

只有百分之三的人說沒有。換句話說，AI 已經改變了幾乎所有人對自己的定義。

然後答案裂成兩半。百分之五十的人說自己感覺「被放大了」（amplified），覺得自己能做更多、做更好。另外百分之二十七覺得自己的角色正在被重新定義，但不確定往哪裡走。百分之十四覺得自己被動搖了（destabilized），焦慮感很高。百分之五覺得自己被削弱了（diminished），覺得 AI 拿走了某些屬於自己的東西，而且永遠不會還回來。

Noam 用統計學上的 Cohen's D（效果量）來衡量這個分類對其他變數的影響力。結果這個「AI 身份認同」對職涯樂觀、倦怠、裁員焦慮的影響，是去年發現的「主管效應」和「創辦人快樂效應」的三倍。

三倍。這代表在所有影響你工作感受的因素裡，你怎麼看待 AI 對自己的影響，是目前權重最大的那一個。比你的職級、公司規模、薪資待遇都大。

四種人，你是哪一種

根據情緒分析，Noam 把科技從業者分成四種原型：

原型	佔比	核心感受
充滿能量的人（Energized）	41%	產品變好玩了，我是 builder，我有前所未有的超能力
矛盾的中間派（Ambivalent）	35%	從來沒這麼好玩過，但也從來沒這麼不確定過
迷失方向的人（Disoriented）	12%	我們就像工業革命前夕的農夫，看不到路
憤怒的人（Resentful）	12%	被迫用 AI 否則就失業，用了 AI 身邊的人還是被裁

那個農夫的比喻是某位填答者的原話。我覺得這個比喻放在 2026 年的語境下異常精準。你知道變化正在發生，你知道這很大，但你完全不知道自己在新秩序裡會站在哪裡。

之前在大家都在問 AI 賺不賺錢，Benedict Evans 說「我也不知道」，然後給了你一張地圖裡面提過，AI 的經濟模型到現在還沒有人看得清楚。連產業分析師都承認不確定，第一線從業者的焦慮可想而知。

最大的恐懼不是失業，是被榨乾

這個結論讓我最意外。當被問到「你最擔心什麼」，「被 AI 取代」排在倒數第二。

排第一的是：被期待用同樣的薪水做更多的事。

第二名：節奏變得不可持續。

這兩個恐懼加在一起，描繪出一個很清楚的畫面。大多數科技從業者現在最怕的不是有一天被機器人換掉，而是在那天到來之前，先被「用 AI 提升效率」這個敘事活活擠乾。你學新模型、學新框架、學新的 prompting 技巧，這些學習時間直接吃掉你的核心工作時間。然後因為 AI 讓你「更有效率」了，公司覺得你應該產出更多。一個往下拉的螺旋。

生產力提升了，但腦子在萎縮

百分之九十七的人說 AI 讓他們「更好」了。但往下挖，這個「更好」幾乎全部指向「做更多更快」，不是「品質更高」。

更讓人擔心的是，很多人自己承認：我的腦子在退化。

填答者用的原話是「my brain is rotting」。他們發現自己越來越容易直接接受 AI 的第一版輸出，不再用自己的判斷去審視。思考的肌肉在萎縮。Noam 用自我效能感（self-efficacy）的框架來解釋：每次你自己解決一個問題，你的自信基線就往上推一點。每次你把這個過程外包給 AI，基線就往下掉一點。長期下來，你會覺得自己越來越不聰明。

這讓我想到之前寫過的一週省 13 小時卻只有 13% 公司變好：Glean 報告揭開「替機器人擦屁股」的真相。那篇講的是 bot sitting，替 AI 擦屁股的隱形勞動。這裡講的是更深層的問題：不是 AI 做不好你要幫它修，而是 AI 做得太好了，你連修的動力都沒有，然後你自己的能力就慢慢鏽掉了。

老實說，我自己也有這個感覺。用 Claude Code 寫東西的時候，很容易進入一種「看起來對就接受」的模式。要刻意讓自己停下來想「等等，這個邏輯真的對嗎」，需要消耗意志力。而意志力是有限的。

沒有人推薦你進科技業

這個結果大概是整份報告裡最讓人不舒服的。

他們用了 NPS（淨推薦分數，就是「你會不會推薦這個東西給朋友」那個問題）來問：你會不會推薦新人進你的職能？

結果：每一個職能的 NPS 都是負的。工程師不推薦、PM 不推薦、設計師不推薦、研究員不推薦。連創辦人都不推薦。

有趣的是，創辦人的 NPS 雖然也是負的，但在所有角色裡是「最不負」的。而設計師和研究員是最負的。

Noam 特別強調，這不代表這些職業真的要消失。這是人的感受，不是客觀現實。但感受本身就很說明問題。當業內的人都不願意推薦新人進來，這個產業的心理狀態已經出了問題。

創辦人最快樂，公司越大越痛苦

連續兩年，創辦人在幾乎每一個維度都是最快樂的。百分之七十一樂觀、倦怠最低、裁員焦慮最低、AI 興奮度最高。

公司規模的影響更是線性到可怕。從一到十人的小公司到超過萬人的大企業，倦怠率幾乎是一條直線往上走，中間沒有任何甜蜜點。不是先上升後下降，不是某個規模最理想，就是純粹的「越大越慘」。

不過 Noam 也提醒，這裡有生存者偏差。填問卷的創辦人是那些公司還在跑的人，不包含已經關門的。而且即使是這群「最快樂」的人，百分之四十七還是至少中度倦怠。

你的主管比什麼都重要

這是去年就發現、今年再次驗證的結論：主管的好壞對你的倦怠和工作滿意度的影響，比幾乎所有其他因素都大。

有高效主管的人，工作滿意度高出百分之六十五，倦怠率顯著更低。問題是，只有四分之一的人覺得自己的主管是高效的。超過三分之一的人覺得自己的主管不稱職。

在大家都在講扁平化組織、founder mode、砍掉中間管理層的年代，這個數據格外值得注意。主管可能是你對抗「被擠壓」最重要的防線。砍掉這層防線的後果，數據已經在告訴你了。

這份報告教你能做什麼

Noam 在報告最後給了兩組建議。如果你是個人：挑兩三個 AI 最有價值的應用場景深入鑽研，不要什麼都想用 AI 做；注意自己有沒有被擠壓，主動跟主管溝通工作量；保護你跟主管的關係，這比什麼都重要；如果可以，考慮去小公司或自己創業；找好的 mentor。

如果你是公司的領導者：投資你的主管培訓，這可能是你花過最值得的錢；管控期望值的膨脹速度；照顧好入門級員工，他們可能是最 AI native 的人才；特別留意設計和研究團隊的士氣。

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六千人的調查摘要到這裡。我自己看完最大的感受是，這份報告把很多人「感覺到但說不出來」的東西量化了。你不是一個人覺得累，百分之五十五的人都覺得累。你不是一個人覺得矛盾，三成五的人都覺得矛盾。

但同時，也有四成的人覺得這是職涯裡最好玩的時刻。

這就是 2026 年科技業的真實狀態。不是全面崩潰，也不是全面狂歡。是一半的人在衝浪，另一半的人在嗆水，而且你可能同時是這兩個人。

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