說好的省時間呢？美國研究：AI使用者每天反而多工作90分鐘
記者蕭惟珊／編譯
根據美國職場生產力軟體供應商ActivTrak最新公布的觀察性數據，使用AI的員工，每天工作時間明顯比未使用AI的員工更長。該公司分析了2026年4月1日至9月25日期間，來自467家企業、9,140名知識工作者的數位工作活動。這項研究的核心發現，與AI普遍被賦予的承諾背道而馳：AI原本應該讓員工省下更多時間。
數據揭露的工作時間差距
AI使用者與非使用者之間，每天的數位工作時間最多相差90分鐘。AI使用者每天平均進行8.42至9.08小時的數位工作，相較之下，未使用AI的員工則為7.58小時，兩者最多相差約90分鐘。ActivTrak將重度AI使用者定義為每天至少使用AI工具5次，且累計使用時間超過45分鐘的員工。這群人的工作模式呈現出最明顯的差異。
重度AI使用者在正常工作時間以外額外工作18分鐘，切換應用程式的頻率比未使用AI的員工高出15.2%，平均每次不受干擾的專注時間僅37.8分鐘，而輕度AI使用者則為48.2分鐘。此外，重度AI使用者花在正式會議上的時間也較少，僅占工作日的3%，未使用AI的員工則為5%。這項細節顯示，單純以會議時間增加來解釋工時延長的可能性較低，但工作職務、資歷及企業文化等其他因素，也可能造成這樣的差異。
相關性不等於因果關係
ActivTrak的數據顯示，AI使用與工作時間延長之間存在關聯，但無法證明兩者具有因果關係。這些數據呈現的是相關性，而非因果關係。目前存在兩種相互競爭的解釋：原本就工作較長時間的員工，可能更傾向採用AI工具；或者，AI讓員工有能力承擔比過去更多的任務與責任。ActivTrak的資料屬於觀察性數據，且取自該公司自身的客戶群，因此研究結果未必能推廣至時薪制勞工、工會組織環境，或使用不同監測系統的企業。
柏克萊研究人員在職場現場發現了什麼？
質性研究呈現出更鮮明的情況：某家科技公司的員工在導入AI後，承擔的工作任務反而增加，而非減少。加州大學柏克萊分校哈斯商學院（UC Berkeley Haas）的研究人員Xingqi Maggie Ye與Aruna Ranganathan，在一家約有200名員工的科技公司進行了為期8個月的實地研究。他們完成超過40場半結構式訪談，作為研究AI實際導入情況的民族誌研究一部分。研究結果顯示，生成式AI並未讓員工獲得更多空閒時間。相反地，員工的工作速度加快、承擔的職責範圍擴大，甚至將工作延伸至過去原本用來休息的時段，而且通常並非受到主管要求才這麼做。
柏克萊研究團隊歸納出三種具體的工作強度增加模式：員工擴大自身職務範圍、在過去的休息時間使用AI，以及同時處理多項AI輔助工作流程。研究人員也提出對永續性的疑慮：如果認知負荷與工作績效期待持續同步提高，短期的生產力成長可能難以長期維持。
誰真正獲得了生產力提升的好處？
圍繞這些研究結果的政策辯論，核心在於誰能從AI帶動的生產力提升中受益，而非生產力是否真的有所提升。美國參議員伯尼・桑德斯（Bernie Sanders）曾提出每週工作32小時的提案，主張在不減少薪資或福利的情況下縮短工時。他認為，AI帶來的經濟利益與自動化成果，應讓勞工家庭共享，而非主要流向雇主與企業高階主管。ActivTrak與柏克萊的研究結果顯示，目前更明顯的現象是工作產出增加、工時延長，而不是工作時間縮短。真正的問題在於，AI帶來的效率提升，究竟會轉化為企業要求同一批員工完成更多工作，還是讓員工能以更少的時間完成工作。
任務效率與整體工作負荷之間的落差
當整體工作量同步增加時，即使個別任務完成得更快，也難以真正減輕員工負擔。如果待辦事項增加的速度比任務完成速度還快，那麼更快完成個別工作，其實也無法帶來多少幫助。綜合柏克萊與ActivTrak的研究結果，可以看出個別任務層級的效率與員工整體工作負荷之間存在落差。正是在這個落差之中，AI驅動的效率提升可能轉化為企業要求同一批員工創造更多產出，也可能轉化為員工完成工作所需的時間減少，而這正是AI效率承諾與企業實際運作方式之間最明顯的衝突所在。
資料來源：Yahoo!Tech
