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(shí),她的日常工作很簡單:寫代碼;而現(xiàn)在,她的大部分時(shí)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(gè)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(cuò)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(gè)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(jì)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(shí)并不排斥,并承認(rèn)在某些情況下,AI 確實(shí)能提供幫助。
但她的評價(jià)是:大約只有三分之一的情況下,AI 工具真的節(jié)省了時(shí)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(shí)候,這個(gè)過程反而比自己直接完成任務(wù)還要花時(shí)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(gè)簡單的比喻來解釋這種邏輯問題:
“你會因?yàn)槭掷镉幸话彦N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(shí),管理層問的第一個(gè)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(duì)的工作方式,很多人開始“為了用 AI 而用 AI”。他曾看到團(tuán)隊(duì)里有人分享:一款內(nèi)部 AI Agent 幫他節(jié)省了一周開發(fā)時(shí)間。但當(dāng) Denny 查看代碼評審記錄時(shí),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(cuò)誤還得工程師自己手動(dòng)修復(fù)。“開發(fā)周期未必會變短,甚至可能更長。”基于此,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(gè)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(lì)工程師開發(fā)新項(xiàng)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(xiàng)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(duì)推薦一些新工具,讓大家嘗試使用,但“很多其實(shí)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(shí)間去測試這些 AI 工具、驗(yàn)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(shí)是半成品,但公司還是鼓勵(lì)我們?nèi)ビ盟鼈儭!?/p>
![]()
4個(gè)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(gè)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(shí),公司仍在持續(xù)擴(kuò)大 AI 投資:亞馬遜表示,今年計(jì)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(dòng)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(dòng)”。
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(shí)有一筆“沒說出口的賬”。她解釋說:
“如果 AI 可以幫一個(gè)人節(jié)省兩小時(shí)的工作時(shí)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(shí),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(shí)是在利用他們訓(xùn)練未來的自動(dòng)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(shí)候,我感覺我的工作就是在訓(xùn)練一個(gè)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(dòng)帶來了新的監(jiān)控方式。
據(jù)了解,亞馬遜內(nèi)部有一個(gè)系統(tǒng)叫 Amazon Connections。過去,這個(gè)系統(tǒng)主要用于收集員工對團(tuán)隊(duì)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(duì)成員使用 AI 工具的情況,包括使用頻率和深度。一些團(tuán)隊(duì)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(xiàng)問題:“這個(gè)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(shí)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(diǎn)。
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(lì)員工主動(dòng)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(shí)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(gè)明顯的信息:
“這其實(shí)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(shí)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
【活動(dòng)分享】 "48 小時(shí),與 50+ 位大廠技術(shù)決策者,共探 AI 落地真路徑。"
由 CSDN&奇點(diǎn)智能研究院聯(lián)合舉辦的「全球機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)大會」正式升級為「奇點(diǎn)智能技術(shù)大會」。2026 奇點(diǎn)智能技術(shù)大會將于 4 月 17-18 日在上海環(huán)球港凱悅酒店正式召開,大會聚焦大模型技術(shù)演進(jìn)、智能體系統(tǒng)工程、OpenClaw 生態(tài)實(shí)踐及 AI 行業(yè)落地等十二大專題板塊,特邀來自BAT、京東、微軟、小紅書、美團(tuán)等頭部企業(yè)的 50+ 位技術(shù)決策者分享實(shí)戰(zhàn)案例。旨在幫助技術(shù)管理者與一線 AI 落地人員規(guī)避選型風(fēng)險(xiǎn)、降低試錯(cuò)成本、獲取可復(fù)用的工程方法論,真正實(shí)現(xiàn) AI 技術(shù)的規(guī)模化落地與商業(yè)價(jià)值轉(zhuǎn)化。這不僅是一場技術(shù)的盛宴,更是決策者把握 2026 AI 拐點(diǎn)的戰(zhàn)略機(jī)會。
特別聲明:以上內(nèi)容(如有圖片或視頻亦包括在內(nèi))為自媒體平臺“網(wǎng)易號”用戶上傳并發(fā)布,本平臺僅提供信息存儲服務(wù)。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.