整理 | 鄭麗媛

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

兩年前，紐約的軟件開發(fā)者 Dina 剛加入亞馬遜時，她的日常工作很簡單：寫代碼；而現(xiàn)在，她的大部分時間卻花在另一件事上——修復(fù)內(nèi)部 AI 編程工具 Kiro 生成的 Bug 代碼。

理論上來說，Kiro 本應(yīng)幫助開發(fā)者更快完成任務(wù)。但在 Dina 看來，這個工具經(jīng)常出現(xiàn)“幻覺”，生成的代碼不僅漏洞百出，還會引入新的錯誤。她不得不逐行檢查、修復(fù)，甚至干脆全部回滾重新寫。她形容自己的工作像是：“試圖用 AI 去解決一個由 AI 造成的問題。”

Dina 的經(jīng)歷并不是孤例。 最近，多名亞 馬遜員工向媒體透露， 一場圍繞 AI 的大規(guī)模轉(zhuǎn)型正在悄然展開 ： 公司正要求員工在幾乎所有工作流程中引入 AI，從寫代碼、產(chǎn)品設(shè)計到供應(yīng)鏈分析，都被要求 嘗試 “AI 優(yōu)先” 。

但不少員工都表示，這場看似宏大的技術(shù)轉(zhuǎn)型不僅沒有提升效率，反而讓他們的工作變得更加繁瑣。

“為了用AI而用AI”，各種“半成品”泛濫

在亞馬遜工作了十多年的供應(yīng)鏈工程師 Lisa，她對 AI 的態(tài)度其實并不排斥，并承認(rèn)在某些情況下，AI 確實能提供幫助。

但她的評價是：大約只有三分之一的情況下，AI 工具真的節(jié)省了時間。即便 AI 給出了結(jié)果，她還是需要仔細(xì)檢查，并與同事討論是否可靠——很多時候，這個過程反而比自己直接完成任務(wù)還要花時間。

在 Lisa 看來，問題不在于 AI 本身，而在于公司把 AI 變成了一種“必須使用的工具”。她用一個簡單的比喻來解釋這種邏輯問題：

“你會因為手里有一把錘子，就一直想著怎么用它嗎？正常做法應(yīng)該是：先看具體問題，再決定需不需要用到錘子�！�

但在亞馬遜內(nèi)部，如今很多任務(wù)開始時，管理層問的第一個問題就是：“能不能用 AI 更快做完？”

軟件工程師 Denny 也表示，這種壓力已經(jīng)改變了團(tuán)隊的工作方式，很多人開始“為了用 AI 而用 AI”。他曾看到團(tuán)隊里有人分享：一款內(nèi)部 AI Agent 幫他節(jié)省了一周開發(fā)時間。但當(dāng) Denny 查看代碼評審記錄時，卻發(fā)現(xiàn)同事留下了幾十條評論，指出各種基礎(chǔ)問題。

最終，這些錯誤還得工程師自己手動修復(fù)�！伴_發(fā)周期未必會變短，甚至可能更長�！被诖�，Denny 的結(jié)論很簡單：“這種壓力不僅讓代碼質(zhì)量變差，還讓每個人的工作變得更多�！�

除此之外，更讓員工頭疼的是，亞馬遜內(nèi)部的 AI 工具數(shù)量正快速增長，但很多工具并不成熟。

長期以來，亞馬遜都有季度 Hackathon 的傳統(tǒng)，以鼓勵工程師開發(fā)新項目。但從去年開始，許多 Hackathon 都變成了生成式 AI Hackathon，最終誕生的大量項目大多是所謂的“開發(fā)效率工具”——問題在于，這些工具往往只是“原型”。

Denny 說，公司經(jīng)理經(jīng)常會向團(tuán)隊推薦一些新工具，讓大家嘗試使用，但“很多其實就是 Hackathon 的產(chǎn)物”，還處在非常早期階段。這就導(dǎo)致他不得不額外花時間去測試這些 AI 工具、驗證輸出結(jié)果、再填寫內(nèi)部問卷反饋。

他坦言，“很多工具其實是半成品，但公司還是鼓勵我們?nèi)ビ盟鼈��！?/p>

4個月裁員3萬人，員工在焦慮中進(jìn)行“AI轉(zhuǎn)型”

而這一切，均發(fā)生在亞馬遜大規(guī)模裁員的背景之下。

過去四個月里，亞馬遜已經(jīng)裁掉約 3 萬名企業(yè)員工，接近其 35 萬企業(yè)員工總數(shù)的 10%。與此同時，公司仍在持續(xù)擴(kuò)大 AI 投資：亞馬遜表示，今年計劃投入約 2000 億美元建設(shè) AI 基礎(chǔ)設(shè)施，并宣布向 OpenAI 投資 500 億美元。

這種一邊裁員、一邊加碼 AI 的策略，也出現(xiàn)在其他科技公司身上。例如：

● 直接表示自動化和 AI 是重要原因；

● Pinterest 和 Autodesk 則表示，裁員是為了把更多資源投入 AI。

相比之下，亞馬遜在公開場合的表態(tài)則相對謹(jǐn)慎：一方面承認(rèn) AI 將提升效率并減少部分崗位，另一方面又強(qiáng)調(diào)近期裁員“并非由 AI 直接驅(qū)動”。

但在員工看來，這兩件事之間的聯(lián)系并不難理解。前亞馬遜產(chǎn)品經(jīng)理 Maria 認(rèn)為，這背后其實有一筆“沒說出口的賬”。她解釋說：

“如果 AI 可以幫一個人節(jié)省兩小時的工作時間，那最終就會被轉(zhuǎn)化為崗位成本的節(jié)省�！�

換句話說，當(dāng)效率提升被量化后，崗位減少往往會成為最終結(jié)果。

在這種氛圍下，不少員工自然會感到焦慮。如 Denny 所說：“如果我們不轉(zhuǎn)向 AI，就可能被公司認(rèn)為已經(jīng)過時，在下一輪裁員中被淘汰。”

還有一些員工甚至擔(dān)心，公司其實是在利用他們訓(xùn)練未來的自動化系統(tǒng)——一位軟件工程師 Sarah 就有這種感覺。Sarah 表示，她現(xiàn)在經(jīng)常需要為 AI 編寫非常詳細(xì)的操作流程，讓系統(tǒng)能夠理解工作步驟并生成更好的輸出：

“有時候，我感覺我的工作就是在訓(xùn)練一個最終會取代我的 AI�！�

AI還帶來了新的“職場監(jiān)控”

除了效率問題，亞馬遜員工還發(fā)現(xiàn)，AI 推動帶來了新的監(jiān)控方式。

據(jù)了解，亞馬遜內(nèi)部有一個系統(tǒng)叫 Amazon Connections。過去，這個系統(tǒng)主要用于收集員工對團(tuán)隊協(xié)作、工作滿意度等方面的反饋。但過去一年，這些問題越來越集中在 AI 上，比如：

● 你是否在日常工作中使用 AI？

● 使用頻率是多少？

● 你是否是 AI 的“重度用戶”？

此外，公司還推出了新的 AI 使用監(jiān)控儀表盤，管理者可以看到團(tuán)隊成員使用 AI 工具的情況，包括使用頻率和深度。一些團(tuán)隊甚至還設(shè)定了目標(biāo)：至少 80% 的成員要每周使用 AI 工具。

甚至，員工對 AI 的使用情況還出現(xiàn)在了晉升材料中。Lisa 就透露，亞馬遜的內(nèi)部晉升文檔現(xiàn)在多了一項問題：“這個人是如何利用 AI 的？”

以上種種跡象，不禁讓一些人懷疑：公司可能更愿意留下那些積極支持 AI 的員工。

CEO早就說過AI會減少員工，而“留下的人會被要求更拼命”

事實上，亞馬遜 CEO Andy Jassy 早在去年就已經(jīng)公開表達(dá)了類似觀點。

在去年一封發(fā)給全體員工的郵件中，他明確表示：隨著 AI 提升生產(chǎn)效率，公司未來的企業(yè)員工數(shù)量可能會減少。為此，他鼓勵員工主動擁抱 AI，包括學(xué)習(xí) AI 工具、參加培訓(xùn)，并在工作中盡可能多地嘗試 AI。

而在另一場全員會議上，Andy Jassy還提到希望亞馬遜像“世界上最大的創(chuàng)業(yè)公司”一樣保持精干，并提醒員工，公司的競爭對手包括那些每周工作7天、每天工作15小時的創(chuàng)業(yè)公司。

在一些老員工看來，這種說法無疑傳遞了一個明顯的信息：

“這其實是在暗示，留下來的員工需要工作得更久、更拼命�！�

如果公司增長不再像過去那樣迅猛，那么提升利潤的另一種方式就是從員工身上擠出更多利潤、提高其生產(chǎn)效率——而 AI，正是實現(xiàn)這一目標(biāo)的核心工具。

參考鏈接：https://www.theguardian.com/technology/ng-interactive/2026/mar/11/amazon-artificial-intelligence

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