AI大躍進。用AI的次數成了業績考核的標準

AI大躍進”

亞馬遜人力資源主管貝絲·加萊蒂（Beth Galetti）曾在一份致員工的備忘錄中表示，此次裁員將幫助公司“通過進一步減少官僚主義、精簡層級、轉移資源，確保我們投資於最重要的領域，滿足客戶當前和未來的需求，從而變得更加強大。”

根據美媒報道，加萊蒂提到的“最重要的領域”，便是人工智能。亞馬遜一直在加碼對於人工智能係統的數據中心的投入，今年的支出預計超過1200億美元，比去年增長近50%。

很顯然，全世界的熱錢都在往AI領域集中。美股的“科技七巨頭”（蘋果、微軟、穀歌母公司Alphabet、亞馬遜、英偉達、特斯拉和Meta），隻要傳出AI相關消息，便能帶動股價的波動。巨頭們也不惜向其砸下重金。

微軟計劃在2025財年，在AI數據中心投資800億美元；Meta也在年初宣布，今年的AI相關資本支出將達到600億～650億美元。

千萬級、億級美金從四麵八方湧入AI這片獎池，變成股市裏跳躍的數字。而在數字背後，無數工作細節正被悄然重塑，“人”的角色也被重新洗牌——有人被算法替代，有人被算法加速，更多人則被算法推著一路狂奔。

從去年開始，AI逐漸滲入亞馬遜的每一個工作流程。給領導的匯報郵件，由AI自動生成初稿，改改就能發；以往依賴人工的審核流程，也轉為AI自動判定。

變化不止於流程——工作內容本身也在係統性AI化。公司鼓勵各業務環節引入AI工具，每當新工具上線，各部門會選派一兩名員工去培訓，再由他們教會整個團隊。

在裁員前一周，公司甚至將AI使用次數納入製度性考核。通過內部係統，每個人的使用次數被實時監測，並成為一項硬性KPI——具體的次數還會隨著時間增長而翻倍。以張兆林的程序員崗位為例，平均每天要使用AI至少80次，“可能再過幾個月或者半年後就要翻倍，達到160次”。在他如今的工作中，幾乎每一行代碼都是AI寫的。

AI的深度介入的確帶來了效率的躍升。比如編寫測試代碼，過去人工需耗費一小時，如今AI幾分鍾就能生成，稍作修改就能用。但效率提升的背後，是人力結構的悄然調整。張兆林曾聽老員工談起，在AI普及之前，一個項目通常需配置一名資深工程師與四名初級工程師；而如今有了AI參與，同等工作量僅需一名資深工程師和一名初級工程師就夠了。

可是，到了今年上半年，不少人感受到，公司對AI的推動明顯“有些離譜了”。內部員工私下戲稱為“AI大躍進”，全員陷入一種“都在推大模型”的氛圍中。

更關鍵的是，AI的使用開始與職級晉升隱性掛鉤。負責AI研發的李林峰發現，晉升評估中多了一項軟性指標：使用AI工具為工作帶來了多少效率提升。盡管不是硬性規定，卻為員工“內卷”開辟了新賽道。如今他在項目匯報中，有時也要加入對比說明：同一項工作，平時完成要花多長時間，AI參與後又會花多長時間。

當AI與晉升綁定，一些“動作變形”也隨之出現。有老員工觀察到，部分同事開始將重心從本職工作轉向“蹭AI”——跨部門參與多少AI項目、推動多少外部資源使用AI。這些與本職無關的內容都被包裝成個人績效寫進述職報告。

更荒誕的是，連與技術無關的部門也被卷入AI研發。各組推出新產品後，總會群發郵件希望其他部門支持使用。李林峰記得，從去年開始，公司郵件中的“AI濃度”持續攀升，到今年下半年，“所有人寫郵件都在不停地說AI”。就連賣鞋的業務模塊也在後台部署了大模型用於自動回複，“感覺不管你做什麽，最好都要跟 AI 看齊。”

當李林峰被AI淹沒的時候，整個矽穀其實都在經曆同樣的思維轉換。

蘇凱曾在亞馬遜和Meta等公司做程序員。2022年通過校招進入亞馬遜時，ChatGPT剛剛推出，他和周圍同事都還沒有頻繁使用，隻是偶爾借助它寫代碼。但到了去年，情況驟然改變——不管走到哪兒，AI這個詞幾乎無處不在，“每天至少會聽到三四十次”。

今年二月入職Meta後，蘇凱發現Meta的各個部門也明確設有AI的使用指標，如果有人使用頻次過低，就相當於在拖團隊後腿，部門經理會來談話，“如果不幹的話，可能就會被勸退”。