“穀歌有一半的白領員工實際上沒有做什麽真正的工作，我覺得這並不誇張。這個公司每年在很多毫無成果的項目上投入數十億美元，這些資金本可以返還給那些擁有退休賬戶的股東。”
這是矽穀著名風投公司 Andreessen Horowitz 普通合夥人 David Ulevitch 在接受外媒采訪時說的。“很多大公司雇傭了許多從事‘無意義工作’的員工，穀歌是典型。”
“我隻想說，這可能是我說過的、最不引起爭議的話之一。”Ulevitch 後來補充道。Ulevitch 曾是網絡安全創業公司 OpenDNS 的 CEO，在 2015 年將該公司以 6.35 億美元的價格賣給了思科。
像囤卡片一樣“囤員工”？
實際上，C3.ai 的億萬富翁 CEO Thomas Siebel 去年就曾說過，穀歌和 Meta 雇員過多，而實際上沒有足夠的工作讓他們做。“如果你想在家工作，比如穿著睡衣工作四天，那就去 Facebook。”
而在 Ulevitch 的推特下，Dioptra 創始人 Simon Ziegler 也說道，“任何在公司工作過的都知道這千真萬確。”還有網友表示，“基於我過去十年與穀歌打的交道，這可能是真的。”
Ulevitch 的話迅速上了頭條，穀歌截至目前尚未作出回應。大概率，穀歌不會承認，畢竟他們去年在 AI 方麵“高歌猛進”，怎麽會沒有足夠的工作呢。
大型科技公司過度雇傭人才是為未來項目考慮，並確保他們不落入競爭對手手中，這並不新鮮。去年，就有人告訴《財富》雜誌，他們被“人才圈養”：被科技公司以六位數的薪水聘用，除了時不時地完成一項 10 分鍾的任務之外，“什麽都不做”。
當時前 Meta 員工 Britney Levy 表示，該公司 “ 像囤 Pokémon 卡片一樣”囤積候選人。這名員工表示自己像是“被放入了一群沒有工作的人中”。“你必須努力找活兒幹”，她團隊的同事們花了幾個小時“喂狗”——在探索元宇宙中找 bug，隻是為了讓自己看起來很忙碌。
一些公司似乎還保留了臃腫的員工隊伍，而這些人實際上並沒有幫助推動公司前進。事實上，在某些情況下，它們的存在實際上阻礙了創新。Ulevitch 表示，大公司中的“一群人”正在從事“BS 工作”（bullshit jobs），而穀歌就是典型。
“當我們的社會和經濟傾向於偏愛大公司和巨頭企業時，無用的工作就像野草般瘋狂生長，”Ulevitch 說道，“如果你在超萬名白領員工的大公司工作過，你就很清楚，即使明天裁掉很多人，公司也幾乎感受不到差別，可能還會因為減少了幹預而運作得更加順暢。”
PayPal 前高管 Keith Rabois 去年時就將穀歌、Meta 等的裁員歸於人員過剩。穀歌去年的大規模裁員解雇了上萬員工， 而今年 1 月以來穀歌已經裁掉了超千人，然而穀歌的裁員還未結束。
企業囤積員工也有搶奪人才的考慮。而矽穀如今正在已經陷入瘋狂的“AI 人才戰”：紮克伯格親手寫信給 DeepMind 的研究員，誠邀他們跳槽到 Meta；為了挽留即將離職轉投 OpenAI 的員工，布林親自打電話要加薪送福利；馬斯克的 xAI 和特斯拉互搶……
這些現象的背後，或許說明了大廠們的“慌亂”，尤其是在如今搶奪 AI 地盤的關鍵時刻。
AI 工程師：我們要累死了
繼 2022 年底 ChatGPT 初次亮相之後，去年標誌著生成式 AI 熱潮的開始。此後，微軟、Alphabet、Meta、亞馬遜等公司一邊裁員，一邊積極招聘 AI 專家，並投入資源來構建他們的模型。
去年晚些時候，一位亞馬遜 AI 工程師在結束了一周的工作後，準備與從外地來訪的朋友享受周末。然而，一個 Slack 消息突然打斷了他的計劃。他必須在周一早上 6 點之前交付一個項目。這位 AI 工程師晝夜工作，放棄了周末，為了完成任務，然而這一切都是徒勞的。該項目最終被“取消優先級”。
這種情況並不少見。AI 工程師經常會在忙於構建新特性時突然發現當前項目被擱置，然後轉到另一個 AI 項目。這位工程師表示，自己不得不在零測試環境中編寫數千行代碼來創建新的 AI 功能。團隊成員們不得不在半夜協作修複 AI 功能的日子，因為如果測試被推遲，就無法發現代碼中的錯誤。
其他大型科技公司，包括穀歌和微軟的 AI 開發者同樣承受著類似的壓力。公司擔心在技術上落後於競爭對手，需要以極快的速度推出產品。而這就是英偉達 CEO 黃仁勳所說的“iPhone 時刻”。
在穀歌，一位 AI 團隊成員表示，疲勞是競爭壓力、緊迫的時間表和資源（尤其是預算和人員配備）短缺的結果。盡管許多頂級科技公司表示他們正在將資源重新配置到 AI 上，但所需的人員配備，特別是在時間緊迫的情況下，並不總是能夠得到滿足。這位 AI 工程師說，在穀歌也是如此。
穀歌因匆忙發布產品遭遇了一些尷尬。穀歌 Gemini 圖像生成器在二月份發布後很快就被下線，因為用戶發現了不符合史實和可疑的生成結果。2023 年初，穀歌員工批評管理層，尤其是首席執行官 Sundar Pichai，稱其“倉促”發布 ChatGPT 競品 Bard，並且“搞砸了”。
這位在科技行業有十多年經驗的穀歌 AI 工程師說道，她理解這種需要快速做出行動的壓力，因為生成式 AI 領域競爭激烈，但這一切都發生在行業正在削減成本的情況下，為滿足投資者的要求，公司紛紛裁員，卻被要求“提升利潤”。
還有技術大會的日程安排。AI 團隊不得不為 2023 年 5 月的穀歌 I/O 開發者大會做準備，隨後是 8 月的 Cloud Next，然後是 2024 年 4 月的另一次 Cloud Next 大會。穀歌工程師表示，這比正常情況下的大會時間間隔要短得多，對於團隊來說，他們“被大會時間表束縛”住了，這給發布新功能造成了壓力。
每個公司都有緊湊的時間表，與競爭對手追逐發布節奏以及公司領導對現實世界影響缺乏整體的關注。這些問題似乎在眾多大型科技公司中都很常見。
前蘋果員工 Eric Gu 在蘋果工作了大約四年，負責 AI 項目，包括 Vision Pro。他說道，在公司的最後那段時間裏，他感覺“被束縛住”了。“蘋果是一家非常以產品為中心的公司，這裏有一股巨大的壓力，你要立即變得高效並開始交付特性”。即使他周圍都是“優秀的人”，但沒有時間真正向他們學習。
Eric 去年離開了蘋果，跳槽到了一家 AI 初創公司。“說到底，你必須按照這樣的速度發布產品並完成任務。”但在新公司，他可以參與同樣雄心勃勃的項目，而速度則更為穩健。
微軟的一位 AI 工程師說，微軟正參與一場“AI 競賽”。在道德和保障方麵，微軟為了速度走了捷徑，匆忙推出產品，而沒有充分考慮接下來會發生什麽。人們開始意識到，由於所有大型科技公司都可以訪問大部分相同的數據，因此 AI 領域沒有真正的護城河。
那個周末加班換來項目擱置的亞馬遜工程師表示，高層似乎隻是為了“打個勾”，在試圖重造微軟或 OpenAI 的產品時，速度比質量更重要。
AI 領域的工程師和擔任其他崗位的人表示，他們工作的很大一部分集中在如何滿足投資者的訴求和不落後於競爭對手上，而不是解決用戶的實際問題。一些人為了支持快節奏的發布，被轉到了 AI 團隊，但沒有足夠的時間接受培訓或學習 AI，即使他們還是這個領域的新手。
他們共有的感受是巨大的壓力、長時間工作和不斷變化的任務導致的疲憊感。許多人表示，他們的雇主以快速發布的名義，忽視了監控問題、AI 對氣候的影響以及其他潛在的危害。一些人表示，因為難以維持這種工作節奏，他們或他們的同事正在尋找其他工作或離開 AI 部門。
這是生成式 AI 淘金熱的陰暗麵。技術公司正在競相開發聊天機器人、智能體和圖像生成器，並花費數十億美元來訓練自己的大型語言模型，確保它們在一個預測將在未來十年帶來萬億美元收入的市場中占有一席之地。
科技巨頭並不羞於向投資者和員工承認，AI 在很大程度上影響了他們的決策。
在 AI 迅速發展的時代，“很難弄清楚哪些地方值得你投入時間。”獨立軟件工程師和數字藝術家 Morry Kolman 表示，他曾開發過獲得超過 20 萬用戶的病毒式項目。“這很容易讓人精疲力竭，因為它讓人很難相信某些事情。對我來說最關鍵的在於它不再酷或有趣了。”
這種情緒不僅僅彌漫在大型的公司。一位政府機構的 AI 研究員表示，他感覺自己很匆忙，盡管政府的步伐總是慢於企業，但對生成式 AI 的追逐壓力“到處都存在”，因為每個人都想參與其中。
而這也發生在初創公司。數據科學家和 AI 政策顧問 Ayodele Odubela 表示，“一些公司獲得大型風險投資公司的資金支持，這些風投公司甚至期望獲得 10 倍的回報”。“他們想趁熱打鐵……”她說道。
“很多工作都是為了 AI 炒作”
“很多時候，你會被要求為一個不存在的問題提供解決方案，而且還要使用你不想使用的工具。”Kolman 說道。
AI 行業的人表示，不管雇主是誰，他們工作的很大一部分都是為了 AI 而 AI，而不是解決業務問題或直接為客戶提供服務。
那位微軟 AI 工程師說，很多工作都是為了“AI 炒作”，沒有實際用途。他回憶起他所在團隊的工程師曾經提出一個不涉及生成式 AI 的特定問題的算法。他說，這個解決方案會被擱置，取而代之的是使用大模型的解決方案，即使效率更低、更昂貴、更慢。
一家大型互聯網公司的軟件工程師表示，他所在的新團隊致力於 AI 進展的研究，隻是因為“這是當前的熱門話題”。這位工程師在機器學習領域工作了多年，他認為當今生成式 AI 工作中的許多東西都是“極大程度的空想和炒作”。每兩周就會有一個重大轉變，但本質上大家都在構建同樣的東西。
他經常需要在三周時間內向公司董事會演示 AI 產品，即使這些產品是“一堆無用的東西”。他說，公司為獲得資金，不斷努力討好投資者。他舉了一個為投資者開發 Web 應用的例子，盡管它與團隊的實際工作無關。他說演示完之後，“我們再也沒有碰過它”。
一家金融科技初創公司的產品經理表示，他的一個項目涉及將公司的算法轉成 AI。他還參與了為客戶開發 ChatGPT 插件的工作。該公司的高管從未告訴團隊為什麽要這樣做。這位員工感覺有點“失控”了。公司還沒明確定義問題，就開始使用 AI 解決方案。
一位在零售監控初創公司工作的 AI 工程師表示，他是這家 40 人公司唯一的 AI 工程師，他負責所有與 AI 相關的事情，這是一項艱巨的任務。公司的投資者對 AI 能力存在錯誤的看法，經常要求他構建一些“我不可能交付的東西”。
在技術領域，思考比以往任何時候都更為重要，但一些領先的公司似乎在反其道而行之。
那位穀歌員工用“邊飛邊造飛機”來比喻公司開發產品的方式。
亞馬遜 AI 工程師表達了類似的觀點，他所在團隊的每個成員都被拉來參與開發一個進度落後的產品，許多人“被迫參與其中”，但都缺乏相關的經驗和培訓。他還表示，管理層進行了“激勵性演講”，稱他們的工作將“徹底改變這個行業”，但 AI 的準確性和測試總體上已經不再是優先考慮的事項了，盡快推出產品才是最重要的。
“沒有時間進行批判性思考是非常有害的。”Odubela 說道。