这篇文章整理自Lenny's Podcast的一期访谈节目，主持人Lenny Rachitsky对谈Noam Segal。Noam曾在Airbnb、Intercom、Twitter、Wealthfront、Meta、Zapier、Figma担任研究负责人，是一名认证教练，也是Lenny社区的研究主理人。两人自Airbnb共事至今已逾十年，此次对谈的主题，是他们联合发起的第二届“科技从业者情绪调查”（Tech Worker Sentiment Survey）。
这项调查已经连续做了两年，第一年的报告标题是“精疲力竭但依然乐观”。今年的调查覆盖了产品、工程、设计、研究、市场、数据、销售等几乎所有职能，样本量接近6000人。结果之扎眼，让Lenny在读到初稿分析时脱口而出：这也太真实了。而更引人注目的是，调查显示，在被问及是否会向他人推荐自己所在的岗位时，没有一个职能——甚至包括创始人——给出了正向的净推荐值。这在今年的AI资本开支争议、科技裁员潮的大背景下，几乎是一记警钟。
“50%的人被点燃，50%的人在下沉”
如果只能记住这次调查的一个数字，那应该是“50%”。
节目一开场，Noam就抛出了这次调查最核心的发现：AI正在把整个科技从业者群体一分为二，而且分得几乎精确。他提到，几天前Elena Verna发布了一篇关于“AI自信剧场”的文章，指出行业里几乎所有对话都在宣告某个岗位“已死”——工程死了，设计死了，SaaS死了。Noam认为这种非黑即白的叙事并不准确，而这次调查试图提供迄今为止最真实的一张画像。
他还提到一个容易被忽略的对比对象：大多数科技公司每年都会做那种Culture Amp式的员工满意度调查，但那类问卷问的往往只是“你对经理满不满意”“你对领导力有没有信心”这类浅层问题。而这次调查试图往深处挖一层——挖到AI本身如何重塑了每个人对自己职业身份的认知。
具体问法是：AI在多大程度上改变了你的职业身份？结果里，只有3%的人回答“完全没有变化”。剩下97%的人，都感受到了某种身份层面的松动。而这97%里，又清晰地分成两大阵营：
一半的人，也就是50%，报告自己感到“被放大”（amplified）——他们觉得自己能做得更多、更好，这是一种彻底正向的体验。另外50%则进一步分裂成三个子群体：27%的人感到自己的角色“正在被重新定义”，这批人情绪相对中性，他们清楚地知道自己的工作正在发生根本性变化，却说不清具体变成了什么；14%的人感到“失稳”（destabilized），地面在脚下晃动，焦虑水平高，对未来悲观；还有5%的人感到“被削弱”（diminished），他们觉得AI夺走了自己身上某种珍贵的东西——而且这种东西，大概率再也回不来了。Noam引用了一句流传很广的话来形容这种处境：AI模型今天是它们最差的一天，以后只会越来越强。这意味着那5%感到被削弱的人，未来大概率只会更加被削弱。
更关键的是统计学层面的发现。Noam特意提醒，科技行业对“统计显著性”有种执念，但样本量足够大时几乎什么效应都能显著。真正该看的是效应量（比如Cohen's D）——它衡量的是这件事到底有多“实际重要”。去年调查里，效应量最大的两个变量分别是“你的经理是否称职”和“你是否是创始人”（创始人幸福效应）。而今年，AI对职业身份的冲击这一项，效应量大约是那两项的三倍。也就是说，眼下这个时代对人们工作感受的冲击力，远超过去十年科技行业里任何一个已知变量。
被点燃的、纠结的、迷失的、怨恨的
顺着这个身份分裂的线索，调查进一步把受访者划分成了四种更具体的情绪画像。方法是让人们自由勾选自己正在经历的情绪——平均每人会勾5种，有人甚至一口气选了13种。
第一类是“被点燃者”（Energized），占41%。这些人说，产品工作重新变得有趣了，自己像走进了一座科技游乐场，什么都可以试。他们觉得自己“终于成了一个builder”，拥有了前所未有的能力。
第二类是“纠结的中间地带”（Conflicted），占35%，是人数第二多的群体。他们一边体验着职业生涯里最有趣的时刻——不管是当PM、设计师、工程师还是研究员——一边又感受着职业生涯里最强烈的不确定性。他们说不清自己现在做的事，究竟是在建设未来，还是在亲手埋葬自己的职业生涯。
第三类是“迷失者”（Disoriented）。有一位受访者的比喻让Noam印象深刻：“我们就像站在工业革命门口的农民，根本看不清前面的路。”这批人感受到的是角色本身在持续漂移，方向感彻底缺失。
第四类是“怨恨者”（Resentful），占12%。他们的原话相当直接：“我被逼着用AI，不然就丢工作。可就算我用了AI，身边的人照样在被裁。我恨这一切。”这批人感到自己被迫使用一项自己并不认同的技术，却依然无法摆脱失业的阴影。
Lenny在这里补充了一个提醒：身边很可能同时存在这四种人，而“被点燃者”很容易忘记，自己身边有相当一部分人正处于完全相反的体验中。Noam对此的回应带着一点自我反思——他认为整个行业眼下把太多注意力放在“如何掌握技术本身”上，却没有花足够时间去经营同事关系、去支持那些还在挣扎的人。他的建议是：那些被点燃、精力充沛的人，不妨把一部分能量匀出来，用在身边的人身上，而不是全部投入到“下一个模型、下一个技巧”的追逐里。
燃烧了一整年，涨了11个百分点
去年的调查已经发现burnout（职业倦怠）是个问题，严重到Noam和团队专门为此写了后续研究，提出了一套“ARMOR框架”来应对倦怠。Noam坦言，自己原本抱着一点侥幸心理，以为随着模型能力提升，人们不用再那么拼命工作，倦怠水平或许会有所缓解。
现实恰恰相反。调查显示，达到“显著倦怠”水平的受访者比例，从2025年的44.7%涨到了2026年的54.7%，一年之内涨了整整10个百分点。与此同时，对职业前景的乐观程度从54.8%降到了48.7%。Noam的原话是：“这对科技圈来说是个坏消息。我不知道还能说什么，反正就是很糟。”
他联系到此前Lenny和Ramp产品VP Geoff Charles的一期对话——Geoff提到自己最严重的一次倦怠，恰恰发生在项目推进速度最慢的时候。这符合一种经典理论：停滞导致倦怠。但这次的数据显示的是相反的现象——大家出货速度比以往任何时候都快，从一天几个PR变成一天30个PR，产出量暴涨，可倦怠反而更重了。换句话说，行业没有因为AI提速而工作量减少，反而在同样甚至更长的工作时间里塞进了更多任务：更多原型、更多需求文档、更多营销活动、更多智能体。
不过，倦怠飙升的同时，调查也捕捉到一丝暖意——工作本身的“享受度”其实没有下降，和去年基本持平。Noam的解释是，很多人第一次能够跳出自己原本的职能边界，释放出内心一直压抑的另一重身份。比如一个PM心里住着个设计师，一个市场人心里藏着个工程师，现在这些身份都有了显形的机会。另外，很多人能够动手做出以前“技术上不可行”或者“不在职责范围内”的东西——不管是主业里，还是业余时间的副业项目——这种“曾经不可能，现在触手可及”的体验，本身就带来了实打实的快乐。
72%的人担心被裁，但那不是他们最怕的事
失业焦虑显然是这次调查绕不开的话题。数据显示，72%的受访者对失业有不同程度的担忧，其中41.2%的人至少处于中度担忧水平。人们能感觉到，公司正在全面拥抱智能体和AI工具，而这种拥抱背后，似乎藏着一句没说出口的潜台词——“你随时可能被替换”。
Noam把这种状态形容为一种情绪层面的持续撕裂：一边享受着工作、感受着能力被放大，一边又清楚这种享受随时可能因为一纸裁员通知而戛然而止。
“更快”不等于“更好”：97.2%说自己变强了，但他们也说自己的脑子在腐烂
如果只看表层数字，这次调查对AI的评价异常正面。97.2%的受访者表示AI让自己在工作中变得更好，接近一半的人说是“非常”或“极大”程度的提升。
但Noam强调，“更好”这个词背后的真实含义，和大多数人以为的完全不是一回事。当研究团队追问细节，得到的答案分成两层，一层比一层让人不安。
第一层是：人们能更快地产出更多东西，但产出的质量并没有变高。AI降低了“做出东西”的门槛，却没有拉高“做好一件事”的天花板。
第二层更深、也更让Noam警惕：人们开始描述一种对思考力和判断力的侵蚀。用他的话说，大家在告诉他“我的脑子在腐烂，我的工作质量在变差”。这对应着最近被讨论得很多的一个说法——“认知性腐烂”（cognitive rot）。具体表现是：看到AI给出的第一版结果，人们倾向于直接接受，不再动用自己的判断去审视它。久而久之，一个人在自己工作里的主动介入、主体性，就这样一点点萎缩掉了。
Lenny对此的解读是，这至少说明大家是“清醒的”——他们没有盲目自信地认为一切都变好了，而是有自我觉察。但Noam提醒，光有自我觉察还不够，作为一名认证教练，他认为觉察之后必须付诸行动，否则只是眼睁睁看着问题发生。他还提到Simon Willison此前在节目里谈过的“技能萎缩”担忧——人们担心自己学得不够，需要有意识地对抗这种退化。Noam的判断是：从这次数据看，这场对抗，大家目前正在输。
他补充了一个心理层面的解释：人本质上都害怕面对“我可能没那么聪明”这个事实。而每一次自己动手解决一个问题、跨过一道坎，都会提高一个人内在的自我效能感；反过来，每一次把问题甩给AI去处理，这种自我效能感的基线就会被悄悄拉低。他引用了报告里自己很喜欢的一句总结：“生产力的提升是真实的，但作品的质量，以及生产者本人的敏锐度，都在受损。”
头号恐惧不是“被AI取代”，而是“活儿更多、钱没涨”
这可能是整场访谈里最反直觉的一个发现。按照眼下的舆论氛围，大多数人会猜“担心被AI抢饭碗”应该排在恐惧榜首位。但调查结果显示，这项担忧实际排在倒数第二。真正冲到榜首的，是“预期自己要用同样的薪水做更多的事”。
Noam把这形容成一种正在被反复挤压的感觉：AI释放出来的效率红利，几乎原封不动地被塞回了对工作量的期待里。每一个新的产出记录都会立刻变成下一轮的及格线，而被要求达到这条线的人，已经快没有喘息的空间了。
紧随其后的第二大担忧，是“这个节奏已经不可持续”——这里的节奏包含两层：一是工作本身产出的节奏，二是技术更新换代的节奏。后者意味着，人们必须持续投入大量时间去学习新模型、新框架、新的使用方式，而这部分时间，恰恰是从本该专注做事的时间里挤占出来的。Noam称之为一种“恶性循环”，让人根本无法真正积累任何有意义的成果感。他引用了报告里的一句话：“AI解锁的速度，被原封不动地塞回了预期里。每一个基准都变成新的起点，而被要求达标的人，已经没有多少喘息空间了。”
“微笑式衰竭”：一边重生，一边耗尽
情绪光谱这部分的数据，给出了这场对话里少见的亮色。排名前两位的情绪是“好奇”和“兴奋”，这是两种彻头彻尾的正面情绪。人们确实为这项技术、为自己能做到的事而感到兴奋和好奇。但往下看，情绪列表迅速变得驳杂：压力、纠结、如释重负、疲惫、精疲力竭、不安、焦虑，直到最后才是“抱有希望”。
Noam提到一个他很喜欢的说法，来自Nikhyl Singhal此前在节目里的分享——“微笑式衰竭”（smiling exhaustion）。他解释说，过去的职业倦怠通常是纯粹阴郁的，来自脱离感和精疲力竭这类负面情绪。而现在这种新型倦怠更像是：人们一方面感觉自己“重生”了——又开始造东西了，能创造出以前想都不敢想的东西，行业从没这么令人兴奋过——但另一方面，这一切没有“关闭键”。规则每天都在被重写，节奏残酷到极致。于是大家一边微笑着，一边耗尽自己。
Lenny在这里提醒，不要因为看到大量负面情绪就忘了另一件事：确实有相当一部分人正处在职业生涯最好的状态里，拼命工作的同时也真心投入、真心兴奋。Noam进一步补充了一个更根本的观点：人们总是习惯用非黑即白的方式看待这个群体——要么是“炒作党”，要么是“末日党”。但真实情况是，每个人内心其实同时住着这两种声音，区别只在于比例不同。他特别想告诉每一个正在经历这一切的人：同时感到兴奋和不知所措是正常的，同时感到如释重负和疲惫也是正常的，这些情绪完全可以共存，不必被“非此即彼”的叙事说服自己哪里出了问题。
没有一个岗位愿意被推荐，尤其是设计师和研究员
调查里用了净推荐值（NPS）的方法来问一个问题：如果一个朋友或亲戚正在考虑进入科技行业，你会推荐吗？打分范围0到10,再换算成从-100到+100的净推荐值，0分代表整体中立——既不推荐也不劝退。
结果是，没有一个职能给出了正数。哪怕是这次调查里“最幸福”的群体——创始人，也没有给出正向推荐。销售/市场、PM、运营、工程，一路排下来，垫底的是设计师和研究员——Noam自己所在的那个社群。用他的话说，这就像是站在一片水域边说：“这水我泡着还挺舒服，但你们真的别下来。”
Lenny对这个结果的第一反应是意外——他原本以为创始人应该是最愿意“安利”这份职业的人，毕竟眼下有一种强势叙事在说“现在是做创始人最好的时代”，一个人靠AI就能撑起过去需要一个团队才能完成的事。但现实是，当下真正身处创始人这个角色里的人，反而不太愿意把这条路推荐给别人。
调查还发现另一层规律：级别越往下，推荐意愿越低。高管、VP相对更愿意推荐自己的岗位，IC（个人贡献者）则明显更不愿意。Noam给出了一种解释：处在金字塔顶端的VP们，更多是在“收割”AI处理信息、汇总知识带来的红利，工作因此变轻松；而IC们各自在公司内部拼命搭建各种微型SaaS产品，却没人知道别人在做什么，大量重复劳动，产品好做了但维护成本却更高了。他引用了一句话来形容这种状态——“油门踩到底，却挂在空挡上”：拼命往前冲，却感觉不到真正的推进。
Lenny联系到当下流行的一种焦虑叙事——“不要成为永久性底层阶级”。他的观察是，这次调查几乎印证了每一个职能里都有这种情绪：PM觉得自己入行“太晚了”，大门正在关上；而这种感觉几乎蔓延到了每一个角色身上。
关于设计和研究这两个垫底职能，Noam的回应带着明显的个人情绪。他坦言这个结果“挺伤人”的——研究这个共同体多年来一直背负着不安全感和创伤：担心自己在决策桌上没有一席之地，担心工作的意义被稀释，担心“研究民主化”最终演变成研究这份工作被取代。但他同时表示，自己相信设计和研究在当下这个节点反而应该变得更重要，而不是更边缘——AI大幅拉低了“做出东西”的门槛，却没有拉高“做出好东西”的天花板，这恰恰是设计和研究该发力的地方。他提到了Karri Saarinen（Linear联合创始人）、Katie Dill（Stripe设计负责人）、Jenny Wen（Anthropic旗下Claude的设计负责人）等人此前都在谈“品味”和“匠心”的价值，并表示希望明年这两个职能的情绪能有所反转。
值得一提的是，在“担心被AI取代工作”这一项上，最焦虑的其实不是设计师或研究员，而是数据分析师。Noam的解读是，数据分析领域AI能力的进步速度非常快，这一点他在研究领域也有同感——但他同时提醒，这份榜单反映的是“人们的感受”，而不是AI在这些岗位上真实能力的客观评估，二者之间未必是一一对应的关系。
创始人最快乐，但也没快乐到哪去
如果要问谁是这次调查里最幸福的人，答案两年保持一致：创始人，以及在小公司工作的人。Noam特意做了个说明：这里存在明显的幸存者偏差——受访的创始人都是目前正处在“活跃创业中”状态的人，不包括那些公司已经倒闭的前创始人。
即便如此，创始人在几乎每一项指标上都遥遥领先：71%的乐观度，最高的工作享受度，最低的倦怠水平，最低的裁员焦虑，最高的AI兴奋度。但Noam也提醒，即使拥有创始人这种少见的自主权和所有权，这份工作依然有它的极限——47%的创始人依然报告自己处于中度或以上的倦怠状态，而且，即便是创始人自己，也不太愿意把“当创始人”这件事推荐给别人。
公司规模这个变量也表现出高度一致且线性的规律：公司越大，乐观度越低，倦怠越重，裁员焦虑越高，推荐意愿越低。从1到10人的初创公司，到5000人、上万人的大型企业，倦怠水平几乎呈一条直线上升，中间没有任何“甜蜜点”，直到样本量最大的两档企业规模之间，差距才落入误差范围内。Noam特别提醒，哪怕是“倦怠最低”的那一档——小公司员工——绝对水平依然偏高，不能简单理解成“去小公司就没事了”。
Lenny在这里开了句玩笑：如果哪天能对非科技行业的人也做一次类似调查——比如空调维修工——说不定会得到完全不同的画风。Noam顺势接了一句：自己认识的暖通空调技师，现在日子过得相当滋润，佛罗里达那么热，空调需求短期内不会消失。
管理者是这场调查里最大的杠杆
这是Noam反复强调、也是他认为“最值得公司管理层认真对待”的一条发现——而且去年的调查已经验证过一次，今年再次得到证实。
调查询问了受访者如何评价自己的直属经理，结果显示：经理的有效性和员工的倦怠水平、工作享受度之间存在极强的相关关系。如果一个人拥有一位非常称职的经理，他所报告的工作享受度要高出大约65%，倦怠水平则明显更低。但供给端的现实是，只有约25%的受访者认为自己的经理“高度称职”，而36%的人认为自己的经理“不称职”——这个数字相比去年几乎没有变化。
Noam提出了两点值得警惕的背景。第一，当下整个行业正处在一种“大扁平化”和“创始人模式”盛行的阶段——管理层级被主动压缩，一位经理手下的直接下属数量比以往更多。他对这个趋势的可持续性持保留态度：扁平化确实有其道理，但考虑到“谁是你的经理”对个人幸福感有如此大的影响，这种趋势走向何方，值得继续观察。第二，前面提到的“同工不同酬式加压”这种squeeze感，真正的缓冲垫恰恰是经理——是经理在决定一个员工到底会被过度压榨到什么程度，也是经理在保护团队不被过度消耗。
调查还发现，评分最差的经理集中出现在数据分析和设计这两个职能。Noam的解释是，经理也是普通人——设计和数据分析领域的经理，自己本身也在经历行业性的低落情绪，而这种情绪很难不传导给团队，变成向下属释放的负能量。
Noam的建议非常直接：如果你是企业的决策者，请加大对经理培训的投入——这在他看来是企业能花的最值的一笔钱之一。如果你正在找工作，请认真考虑未来的经理会是谁，因为几乎没有什么变量，比这个人对你的职业幸福感影响更大。Lenny补充了一层现实的残酷：眼下各大AI实验室开出的“财大气粗”式挖角报价，让企业培养出一名优秀经理后，往往很快就会把人留不住，这让管理培训这件事变得难上加难。
“第二局，没人知道结局怎么写”
调查的最后一部分，是让受访者用一句话描述当下科技行业的状态，然后对几千条开放式回答做了词云聚类。Noam坦言自己一直很喜欢词云这种呈现方式，即使在研究圈里词云常常被嫌弃“不够专业”，他也不打算为此道歉——因为这次的结果确实精准地捕捉到了大家的感受：变化、混乱、速度、兴奋、动荡、炒作、缺乏稳定性、可能的泡沫，但同时又是疯狂的机会。一切都在演化，一切都不稳定，这一切都有代价，它更好，也更糟，它庞大，也令人困惑。
其中一条来自资深PM的回答让人印象深刻：“科技圈现在很躁狂。一半人已经脱离现实，还在死死抱住这波浪潮，盲目相信炒作；另一半人则被前一半人搞得筋疲力尽。”还有一句被反复引用的原话是：“我们正处在第二局，没人知道结局会怎么写，你能做的只是不断地挥棒。”
情感分析显示，词云里正面词汇占37%，负面词汇占37%，中性词汇占约26%——一个几乎完全对半的分布。Noam用一句话总结：“我们看到的是同一件事，但一半人觉得这令人兴奋，另一半人觉得这令人恐惧。”
对话临近结尾，两人谈到了这场变革的历史坐标。Lenny提到工业革命是最常被拿来类比的历史事件，而Noam则引用了Elon Musk的一个说法作为呼应——如果人类正好活在即将建成太空数据中心、AI智能即将追平人类大脑的这个节点上，这几乎像是活在一场模拟里。但Noam很快把话题拉回了他真正关心的东西：相比宇宙和物理定律，他作为一名受过学术训练的心理学者，始终更关心“人”本身。他的结语是：决定一家公司是否成功的，从来不只是它能不能用上最先进的模型，而是别忘了，这一切的背后始终是活生生的人——人们正在经历有生以来最剧烈的转变，同时感到兴奋、疲惫、抱有希望、也心怀恐惧，而所有人都在共同参与塑造这个“但愿仍有自己一席之地”的未来。
该怎么办：给员工和给管理者的建议
节目最后，两人把整份报告的洞察，转化成了两份行动清单。
如果你是一名员工，尤其是IC：第一，不要试图成为“什么都会一点”的全能通才。调查里那些感到“被放大”的人，往往是深耕了某几个具体任务、具体的“待办事项”，而不是试图用AI把自己的角色摊得又宽又薄——过度追求“全能”的人，更容易走向严重倦怠。第二，警惕“同工不同酬”式的加压——这份报告附带了一份倦怠自测（报告原文有链接），建议先测一测自己所处的倦怠水平，再据此和经理沟通、重新校准工作范围。第三，经理是决定你工作幸福感最重要的单一变量，值得投入精力去经营这段关系、建立顺畅的沟通、学会向上管理。第四，如果对小公司或独立创业感兴趣，这次数据显示确实存在一定优势，值得纳入考虑。第五，如果你处在职业早期、感觉“爬梯子的横档正在消失”，导师制依然是被证明极为有效的手段，值得主动寻找愿意投入培养你的团队和管理者。
如果你在带团队、带公司：第一，加大对经理的培养投入——这可能是能花的最值的一笔钱，因为它直接影响倦怠、留存和幸福感，而目前只有约四分之一的经理被认为“高度称职”。第二，主动管理“挤压感”——AI正在以不可持续的速度拉高期待，企业需要重新校准对产出和生产力的合理预期。第三，不要让“最底层的横档”烂掉，确保入门级员工有足够的成长空间——毕竟这批人往往是AI原生一代，对新工具的适应能力可能比经验丰富的老员工更强。第四，多关注设计、研究这类情绪偏负面的职能，他们正处在需要被托举、而不是被进一步边缘化的阶段。
Noam最后还提到一个此前没被公开讨论过的发现：一种“AI式愧疚感”正在蔓延，尤其集中在职业早期的从业者身上——用AI辅助工作，会让他们隐隐觉得像是在“作弊”，而这种愧疚感会随着资历上升而逐渐减弱。他还观察到，产品营销和数据分析这两个职能的从业者，愧疚感格外明显——这和经典的“冒名顶替综合征”有相通之处，只不过过去人们觉得“我的成功不该归功于自己，而该归功于别人”，现在这句话里的“别人”，换成了AI。他给出的建议很直接：AI是一项了不起的技术，它不会消失，与其带着愧疚感回避它，不如学会驾驭它。
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