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日期: 2025-05-27 | 來源: 量子位 | 有0人參與評論 | 字體: 小 中 大萬萬沒想到，大廠程序員真要成流水線工人了。
這不是誰危言聳聽，而是亞馬遜不少程序員最近的親身感受——很早開始，亞馬遜官方就鼓勵大伙兒在工作中用AI。
結果發展到今天，“鼓勵”更像是一種變相強迫：高層認為AI能提效，所以不少團隊人員直接砍半，項目ddl卻大大提前。
搞得不少程序員已經不只是讓AI打下手了，為了效率只能讓AI直接寫程序。
但眾所周知，AI編程根本做不到100%正確。
最近，微軟著名開源項目.NET Runtime，不就因為新出的Copilot代碼Agent嘗試幫忙自動修Bug，結果越幫越忙，從而被全球程序員吃瓜嘲笑麼！
亞馬遜這邊也是，內部工程師用AI寫代碼，不僅正確率堪憂，還迫使程序員們變成了“代碼審核員”，必須得花大量心思去查bug、修bug。
壓根兒不是想象中“用AI解放自己，抽身去做更多高級任務。”
事到如今，亞馬遜工程師們的工作更繁雜了，但苦勞是自己的，功勞是AI的，都不知道今後職業晉升之路要怎麼走了……
換誰誰不愁？
有時不得不直接讓AI寫出完整程序在過去一年裡，亞馬遜管理層鼓勵內部工程師們使用微軟Copilot和亞馬遜自己的AI助手等工具。
原因很簡單，當然是以“提高了生產力”為目標了啦。
但這種“鼓勵”，似乎在實際工作中成為了一種變相的“不得不”。
一方面，由於種種原因，一些團隊的人員幾乎減半，但是大家需要產出的代碼量並沒有減少。
這意味著每個人必須寫比以往更多的代碼。
另一方面，因為有了AI來幫忙，管理層非常“貼心地”提前了每個項目的ddl。
也就是說，原本需要幾周時間開發的代碼，現在幾天之內就要交付。
沒辦法，開發者們有的時候只能直接讓AI寫出完整程序。
這帶來的結果就是，員工表示他們必須依賴AI才能跟上項目進度，否則績效就會受到影響，甚至可能被畢業。
面對這種情況，很多人都苦不堪言。
有不願意透露姓名的亞馬遜工程師直言，“我們基本上必須被迫接受用AI來生成代碼，減少關於項目和代碼的討論時間，並立即將解決方案投入生產。”
寫代碼比讀代碼有趣多了。
但當你用上AI工具，讀代碼（審核代碼）就替代寫代碼，成為你的主要工作。
而且現在的AI編程工具顯然不是十全十美的，他們經常發現一些編程上面的問題反反復復出現……
盡管如此，還是有一位亞馬遜現任工程師在采訪中表示，現在的備忘錄和測試軟件，很多都交給AI來寫了。
但傳統工作流程中，這些工作一般都交給初級工程師，讓他們在實際任務中積攢經驗。
大家擔心，這些環節因AI而變得自動化後，工程師將失去重要技能，晉升的機會也將大大減少。
針對這種情況，哈佛大學教授Lawrence Katz也表達了自己的不贊同。
在他看來，過度使用AI可能會阻止初學者掌握基本技能，“如果AI為他們撰寫初稿，他們可能永遠不會掌握編程的基礎知識”。
在亞馬遜內部，一個名為“亞馬遜氣候正義員工”的組織開始為憂心忡忡的工程師們發聲，主要圍繞“AI對工作帶來的影響”“AI時代工程師們的職業前景”等等話題展開。
亞馬遜官方：AI為我們節省了數千年的開發時間亞馬遜不是唯一一家出現這個情況的大公司，谷歌、Shopify等內部都發生著類似的事情。
已經有技術史學家將這一現象與19世紀時發生的事情進行對比。
當時，工匠們被分配到具體崗位上，只專注處理某一個小規模片段的工作，而且是不斷重復的那種。
帶來的結果就是工作節奏過快，同時工作質量下降。
這和今時今日在寫代碼過程中運用AI帶來的感覺一樣：快速、模塊化的任務替代了深度、獨立的思考。
但公司和管理層們顯然不這麼認為。
亞馬遜CEO Andy Jassy曾對微軟等在2023年的一項研究發現表示贊賞。該研究顯示，AI助手可以提高25%以上的程序員生產力。
當時，Andy Jassy就說“速度”是一家公司保持競爭優勢的關鍵，還稱贊生成式AI真的會節省很多成本。
面對此次內部工程師們的抱怨，亞馬遜發言人Brad Glasser告訴《紐約郵報》，AI的目標是增強工程師的專業能力，而不是取代他們；公司內部的晉升通道仍然十分清晰，並且仍然會基於個人表現酌情考慮。
亞馬遜官方表示，公司會定期評估團隊，並根據實際需要增加員工；隨著AI技術的發展，亞馬遜會繼續適應把AI整合進工作流的變化。
官方還說，亞馬遜員工對公司在AI上的投資給予了積極反饋（手動狗頭）。
確實，並不是所有人面對AI大規模介入工作而持悲觀態度。有人就覺得，AI讓自己從繁瑣的任務——比如更新舊代碼、編寫測試什麼的——中解脫出來，從而能夠專注於高級開發。
“AI為我們節省了數千年的開發時間。”Andy Jassy在致股東的信中寫下這樣一句話。
網友對此進行了激烈的討論。
有人說，用上AI寫代碼，只是看上去節省了時間，但其實根本不省事。
用了AI編程過後，你得自己去排除bug……總之最後總是需要手動采取老辦法來完成編程。
當然也有人站在另一方：
不是我說，軟件工程師們普遍對通用人工智能的力量一無所知。
當然這種說法很快被覺得AI編程不好用的人駁斥了。
反駁理由是：
你這麼說，肯定因為你不專業，只是寫一些很業余的代碼，來完成很小的項目哦～- 新聞來源於其它媒體，內容不代表本站立場！
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