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每天上班都用 AI 的人，大概都有同一種感受：以前要花一小時寫的電郵，現在叫 AI 起稿、自己修改一下，十分鐘就完成；做簡報、找資料、寫報告，樣樣都快了。照道理，我們應該愈來愈有空。
現實卻不是這樣。韓國央行今年一項全國打工仔問卷研究發現，使用 AI 後平均每星期省下約 1.5 小時；但當研究者追問這些時間有沒有變成真正的生產力，答案竟然是沒有。時間的確省了，卻沒有變成更多成果。為甚麼？
一、個別任務快了，工作流程未必
以寫報告為例，整件事不只是「寫」：要搜尋資料、寫初稿、交同事看、修改，最後由上司批核。以前最慢的可能是寫作，要幾個小時；今天用 AI 半小時就寫完，聽起來快了十幾二十倍。但寫完之後仍然要有人看、改、批，整件事最多由幾個小時變成三、四個小時——是進步，卻遠非帳面上的十幾二十倍。
原因很簡單：**一條工作流程的速度，往往由最慢的步驟決定。** 寫作加快了，審批就變成最慢；審批也用上 AI，最後的批核步驟依然卡住整個流程。
寫程式更明顯。美國國家經濟研究局（NBER）一份追蹤超過 50 萬名程式員的研究發現，使用最新的 AI coding agent 後，提交的程式碼多了 240%，但真正推出的軟件只增加約 30%。程式碼寫快了，測試、review、上線仍然要靠人手。AI 並沒有消滅樽頸，只是把樽頸搬了位置。
二、做事容易了，我們反而做得更多
另一個原因是：AI 令以前費時費力的工作突然變得非常容易，於是大家不知不覺做多了。以前想一個方案要花幾天，你會逼自己想清楚哪個最值得提出；今天叫 AI 給你十個方案，幾分鐘就有，你自然想多選幾個呈上去。簡報由一個版本變成 A、B、C 三個版本；一篇 paper 變成一次過搜尋十幾篇再做 summary。
做多了本身不是壞事，但所有東西最終都要有人看、有人比較、有人拍板。你一星期由交一份 proposal 變成交三份，自己快了三倍，省下的時間卻可能只是轉移成別人的時間成本；反過來，同事用 AI 生成的東西，也會令你更忙。UC Berkeley 一項跟進約 200 名員工八個月的研究發現，AI 沒有減少工作，反而令工作加劇：做得更快、接得更多、放工時間延長，而且往往根本沒有人要求他們這樣做。
三、甚麼是「核實稅」？
由此引申出一個 AI 時代的新概念——核實稅（Verification Tax）。
在 AI 時代，任何人都可能用 AI 生成內容，而接收一方很難分辨一份報告是人寫還是 AI 寫。以往一份有圖表、有 references、寫得精美的報告，某程度上代表對方下過功夫；今天同樣精美的報告，可能是兩天的心血，也可能只是 AI 幾分鐘的產物，單看外表無從判斷。
設想以前我花 90 分鐘準備一份 proposal，你花 20 分鐘看完，兩人合共 110 分鐘。現在我用 AI，20 分鐘就完成，而且更完整：有背景、有多個方案、有優缺點比較和風險分析。但你收到後反而要問更多問題：這些數字是否 AI 生成？連結有沒有打開過？三個方案中哪一個才是你真正的建議？AI 做錯了，責任由誰承擔？
問題不在於假定同事懶惰，也不在於假定 AI 一定出錯，而在於我們無法確定收到的資訊究竟有沒有人真正核實過。這個落差，就是核實稅。Stanford 大學與另一機構合作的調查發現，40% 受訪者表示過去一個月曾收過這類「看似完整、實則未經核實、把思考時間推給收件人」的 AI 文件。
即使 AI 九成準確，核實稅也不會消失，因為你事前不知道錯的是哪一成。而核實往往不止於自己多看一遍：追問數字來源、對方回覆電郵、再追問、再修改，最後可能還要開會。一份十分鐘生成的文件，背後可以拖出一連串電郵、WhatsApp 和會議。
四、個人層面：少交稅，也別令人交稅
核實稅不會完全消失——只要出錯要有人負責，重要的東西就一定要有人看。重點是怎樣少交一些稅：
1. 你發出去的東西，你就是第一個核實的人。 發送前至少做三件事：重要數字自己核對、引用連結自己打開、結論自己真心同意。
2. 講清楚 AI 做了甚麼、你做了甚麼。 一兩句交代就夠，讓收件人知道哪裏可以放心、哪裏要小心。
3. 不要用 AI 製造又長又累贅的資訊。 太長的報告，別人可能連看都不看就當作 AI 產物，應盡量濃縮。
4. AI 給你十個選擇，揀選是你的責任。 篩選和判斷，正正是你在 AI 時代最有價值的地方。
如果你是收件人，可以先找出最影響決定的幾個數字和判斷優先核實；文件太長又不清楚，就直接請對方指出重點或提供精簡版本。你也可以叫 AI 列出文件中需要核實的數字、來源和假設，但出事要由你負責的話，最後仍要自己核對清楚。
五、公司層面：真正要改的是工作流程
個人做得再好，也只能減少一部分核實稅。現時很多公司只是讓員工各自用 AI 寫報告，後面的覆核和審批全部照舊，於是樽頸只是退到核實的環節。
歷史上有相似的例子：百多年前工廠由蒸汽機轉用電力，頭幾十年生產力沒有明顯改變，因為大部分工廠只是把中央的蒸汽機換成電動馬達；直至有人重新設計工廠，每部機器配備自己的馬達、生產線和工序重新排列，生產力才真正起飛。韓國央行的研究亦發現，自僱人士、專業人士和最常用 AI 的人較能把省下的時間轉化為實際成果，因為他們有較大自主權決定自己的工作流程。
公司可以考慮五個方向：
- 訂立清楚的 AI 使用規則：哪些情況鼓勵用 AI、哪些部分必須由人核實，並且由發出的人負責，「AI 做錯不關我事」不再成為藉口。
- 共用一個 AI，減少重複核實：團隊在同一份 AI 文件上工作，由一人負責核實並標明修改之處，其他人在此基礎上作判斷。
- 資源跟著樽頸走：程式寫快了，就投資在測試和 review；內容產量多了，就加強審稿能力，而不是繼續增加生產。
- 量度成果，而非產量：以最終成果的滿意程度評核員工，讓員工有誘因覆核自己的工作。
- 重新分工，令工作更垂直：由同一人用 AI 由初稿做到最終成果，權責清楚，核實稅自然減少。
結語：真正稀缺的是判斷力
AI 的確能令每個工序更有效率，但「一個任務做快了」和「整件事做快了」是兩回事。生成之後，仍然要有人看、判斷、核實、拍板。AI 時代真正稀缺的，可能不再是產出多少，而是人的時間、注意力和判斷力。
核實稅提醒我們：用 AI 為自己省時間的同時，要小心不要只是把工作轉嫁給下一個人。如果 AI 真的會帶來一場生產力革命，關鍵或許不在工具本身，而在於我們是否願意重新設計整個溝通和工作流程。
下一次你把一份 AI 生成的文件發出去之前，不妨問自己：我替收件人交了多少核實稅？
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