科技 CEO 们的「AI 精神病」：当演示幻觉取代了工程判断

原文来源：TechCrunch — Julie Bort 报道，Box CEO Aaron Levie 提出了一个颇具洞察力的概念：科技 CEO 们正集体患上"AI 精神病"。

什么是「AI 精神病」？

2026 年 5 月，TechCrunch 发表了一篇引人注目的文章。记者 Julie Bort 引用了 Box 首席执行官 Aaron Levie 的一个说法——科技 CEO 们正在集体患上"AI 精神病"。

Levie 的定义是：

"CEO 特别容易患上 AI 精神病，因为他们离最后一英里的实际工作足够远。那些工作仍然需要真人才干得出来。"

简单来说：高管们看着 AI 演示视频，看到模型能写诗、能写代码、能画图，然后就开始下结论——我们可以用 AI 取代整个客服部门、整个写手团队、整个设计师团队。

但他们忽略了那个"最后一英里"。

在这个叙事里，CEO 们看到的 AI 成果是精英模型在最佳条件下跑出来的 demo。但实际部署到生产环境，面对真实用户数据、边缘情况、遗留系统集成——那个"90% 的准确性"很快变成了"35% 能用"。

这不是 AI 本身的问题，而是对 AI 能力的系统性高估。

我们看到一些真实案例：

2026 年初，ClickUp 进行大规模裁员后，CEO Zeb Evans 在全员信中直言，公司正在"用 AI 替代大量人力工作"——但实际上，被裁掉的岗位中有相当一部分是 AI 根本无法独立完成的工作。
多家科技公司宣布了"AI 替代计划"，但在随后几个季度又悄悄招聘了同样数量的员工。

Levie 的观点一针见血：

"距离实际执行层越远的人，对 AI 能力的估计就越乐观。这是组织信息差带来的系统性偏差。"

这引出了一个更深层的问题——AI 生产力悖论。

一方面，有充分的证据表明 AI 编码工具提高了个别工程师的生产力。2026 年 5 月，Uber CTO 透露公司 25% 的代码提交来自 Claude Code。GitHub 也分享了一些令人瞠目的平台数据。

但另一方面，把这些微观效率转化为宏观业务成果——利润、市场份额、产品质量——那条线很难画。

Uber COO Andrew Macdonald 在 Rapid Response 播客中恰好点明了这问题：

"你怎么把 25% 的代码来自 Claude Code 这个数字，和'我们现在多发布了 25% 的有用功能'连起来？这个联系目前还不存在。"

这正是 AI 精神病中"精神病"的部分——将工具的进步自动等同于生产力的提升，再将生产力的提升自动等同于商业成功。每一步都是跳跃。

这篇文章还暗中指向了另一个群体：卖铲子的人。

如果 CEO 们相信 AI 能取代整个部门，他们就更容易批准数百万美元的 AI 基础设施采购。云厂商、AI 平台公司、咨询公司——都有强烈的动机让 AI 看起来无所不能。

就像 Aaron Levie 在另一场合提到的：

"当你只有锤子时，所有的组织问题看起来都像钉子。现在所有 CEO 手里都有一把 AI 锤子。"

当然，不是每个人都买了账。工程师和一线经理普遍比高管们更冷静。

Simon Willison 在同一天发表的文章（恰好登上了 Hacker News 榜首）中给出了一个更平衡的判断：AI 确实找到了产品市场契合点——但不是以取代人类的方式。它是作为一个强大的辅助工具，由高薪酬专业人士用来完成更有价值的工作。

这可能才是更准确的描述。

AI 很强大，而且越来越强大。但它不会像某些 CEO 想象的那样，在一夜之间取代整个部门。它更像是那些改变了工作方式的技术——电、互联网、智能手机——一样，其影响是渐进的、复杂的、不均衡的。

"AI 精神病"这个说法之所以引起共鸣，是因为它精准地描述了 2026 年科技行业的一种集体心理状态。技术本身没有疯，但对技术的期望确实偏离了现实。

真正健康的态度是：承认 AI 的巨大潜力，同时尊重最后一英里的复杂性。

好消息是，那些最了解 AI 的人——构建它、使用它、调试它的工程师们——大多保持着清醒头脑。只要组织内部的信息流动不彻底断裂，"AI 精神病"或许只是短期的过度反应。