AI 精神病：领导力的新盲区
AI psychosis is the new leadership blind spot
加州大学旧金山分校的精神科医生报告称，去年有 12 人因过度依赖 AI 而“与现实脱节”，这种现象被称为“AI psychosis”。虽然这并非正式诊断，但其背后的机制值得所有领导者警惕：AI 那自信、耐心且看似无所不知的声音，正在让高管们逐渐丧失批判性思维。调查显示，近半数高管表示在关键决策上更信任聊天机器人的判断而非自己的直觉。文章指出，过度依赖 AI 的三个症状包括：不再仔细核查 AI 生成的内容、在缺乏治理的情况下强制推行 AI 使用，以及让 AI 的裁决凌驾于团队异议之上。这种自我强化的循环不仅削弱了领导者的判断力，更可能让组织陷入危险的盲区。
几乎一半的高管表示，在那些他们被雇佣来回答的问题上，他们宁愿相信聊天机器人的判断，也不愿相信自己的判断。
- paimapi
“74% 的高管表示，他们对 AI 的建议比同事或朋友的建议更有信心，44% 的人表示他们会顺从 AI 的推理，而不是自己的见解。”
可悲的是，C 级高管们竟然更相信 LLM 给出的关于某种柏拉图式理想软件栈的建议，而不是自己内部工程师（ICs）的意见，尽管那个理想栈与实际实现毫无相似之处。这只能说明，LLM 在取代领导力方面比任何人都更胜一筹。
我一直不明白，为什么有人会在 Claude 只阅读了代码库 2% 的片段后，就信任它对代码库的看法，而不信任那些拥有多年经验、深知所有为了赶 MVP 上线而留下的奇怪临时方案和怪癖、从未真正解决的技术债务、做过风险评估并梳理过依赖关系、且大致掌握所有相关架构决策记录（ADRs）轮廓的人。
我认为，糟糕的领导力往往随着时间的推移而与业务现实脱节，尤其是当他们不知道如何培养良好的工作规范，反而偏爱阿谀奉承者时。有了 LLM，这种趋势似乎只会越来越糟。
- small_scombrus
在 AI 出现并开始对一切都点头称是之前，C 级高管们就几乎完全脱离现实了 :(
这真的会是一场自上而下的全面毁灭。
- swader999
起初我本想说的是，如果一个人更喜欢 AI 的回复而不是你的，那反映的是你自己在理解、表达、有效沟通等方面的不足。
然后我想起了沃斯（Voss）所著《绝不妥协》（Never Split The Difference，一本关于谈判的书）中的一段话，大意是：
如果你能让对方说“你是对的”，那你什么都没做到；如果你能让对方说“没错”，那你就找对了点。
当你向 AI 提问时，你已经基于来自你自己的内容预设了答案。这其中有些东西，将原本应该是“你（LLM）是对的”变成了“没错”，而那个东西就是人们内心深处隐晦的“我是对的”的渴望。
顺便提一句：在《万物的黎明》（The Dawn of Everything）一书中，有一段关于私有财产概念的有趣论述，即向某物（土地）注入你自己的一部分（劳动），使该物成为你自身的延伸（财产）。这种逻辑难道不也适用于这种精神病吗？C 级高管们并不是顺从 AI，他们是通过 AI 顺从自己。
我们真是完蛋了，对吧？
- hellojomp
我看到人们在和 AI 争论、辩论。一个人复制粘贴 AI 的推理，另一个人用同样的方式反驳。我需要在办公室里放一台爆米花机。
- bonoboTP
> 事实上，研究人员发现，近一半收到 AI 起草邮件的员工认为发送者因此变得不可信，超过三分之一的人认为他们显得更不聪明。AI 增强人类？就这。
也许它确实增强了他们，同时这种评估也是正确的。
AI 对工作质量的影响并非单一的。这取决于使用方式和投入的精力。用得好，结果就好；如果几乎不费力气地用，你得到的东西确实比你用同样少的精力手动拼凑出来的要好，但人们会看出你确实没花力气，也会注意到你根本没花精力去清理 AI 的痕迹，因为你很可能根本察觉不到，或者对什么都不懂，从而正确地得出你更不聪明的结论。
此外，对于那些品味、判断力、智商或经验较少的人来说，可能存在一种更糟糕的校准偏差：虽然生产东西确实更容易了，但所需的努力减少了，人们却期望并相信减少的幅度比实际减少的还要大，因此他们过度反应而没有察觉到。与此同时，正确使用它的方法是保持你通常的精力水平，或者只稍微降低一点，从而产出更好的东西。