亚马逊程序员吐槽 AI 提速：写代码变审核，工作像在仓库打螺丝

十年前，亚马逊把像割草机一样的仓储机器人搬进仓库。工人们不用再在货架间每天走上十几公里，但代价是必须站在原地，以每小时几百件的速度不停从机器人送来的货架上抓取商品。

现在，类似的故事正在高薪的软件工程师身上重演，只不过推动流水线运转的机器换成了生成式 AI。

据纽约时报等媒体报道，亚马逊内部多位软件工程师透露，在管理层全力推行 AI 辅助编程的一年里，写代码这项曾经充满创造性的智力工作，正迅速演变成节奏极快、不断重复的「流水线装配」。

人手砍半，活儿越要越急

在很多科技高管眼里，AI 是降本增效的终极武器。微软和多所大学的一项研究显示，使用类似 GitHub Copilot 这样的 AI 编程助手后，程序员的关键产出指标提升了超过 25%。

亚马逊首席执行官 Andy Jassy 在致股东信中毫不掩饰对这项技术的偏爱。他表示生成式 AI 正在为公司带来巨大的生产力回报和成本规避，并明确提到 AI 将改变写代码的常规规范。去年他还透露，亚马逊靠 AI 工具自动化升级旧软件，直接省下了相当于 4500 个开发人员一年的工作量。

但这套提效逻辑落到一线工程师身上，变成了沉重的 KPI 枷锁。

三位亚马逊工程师透露，过去一年里主管一直在施压要求使用 AI。一位工程师提到，自己所在的团队人数相比去年几乎缩水了一半，但管理层要求借助 AI 维持原有的代码总产出。

以往开发一个网站新功能通常需要几周时间，现在几天内就必须上线。为了赶上紧迫的截止日期，工程师不得不砍掉以往用来讨论方案、探索其他技术路径的会议，转而把大段代码交给 AI 生成。

这种风气正在硅谷蔓延。Shopify 首席执行官在 4 月份向全员发备忘录，明确把使用 AI 列为员工的基本要求，甚至将其加入绩效考核。Google 也在近期面向全员举办黑客松，专门设立 1 万美元奖金鼓励员工开发提高日常生产力的 AI 工具。

程序员成了「人形审核机」

除了劳动强度的提升，更让工程师感到失落的是工作性质的改变。

以往程序员的大部分时间花在构思架构和敲代码上，而现在的 AI 已经能直接生成大段完整程序。资深程序员兼博主 Simon Willison 指出，写代码很有趣，但做代码审查从不是一件让人开心的事，而现在的 AI 工具硬生生把程序员变成了专职的审查员。

一位亚马逊工程师表示，面对 AI 一次性给出的庞大代码，团队其实心存顾虑，因为这需要反复检查和确认。但为了完成考核指标，大家只能硬着头皮接受。

连写技术方案备忘录、编写测试用例这些原本需要深入思考的环节，现在也大量被 AI 生成的初稿替代。哈佛大学劳动经济学家 Lawrence Katz 指出，这非常像 19 和 20 世纪手工业向工厂流水线过渡的阶段，知识工人的工作被强行加速，雇主自然会塞进更多任务。

前奥巴马竞选团队首席技术官 Harper Reed 提出了另一种看法。他认为大家不必把深入理解每一行代码看得过于神圣，就像现代汽车工厂里工人们不再需要像铁匠那样手工敲打每块铁皮一样，机器接管细节是必然的。

不过对于初级工程师来说，这种转变可能是残酷的。多位员工担忧，如果日常的基础编码和排错都被 AI 包办，年轻人将很难积累晋升所必需的底层硬实力。

为什么重要

AI 正在把软件开发从一门手艺拆解成工业装配线。

对开发者和个人创业者来说，这种工具的红利确实肉眼可见。正如 Simon Willison 所说，如果你是在做产品原型的阶段，AI 简直是天上掉下来的礼物，几小时就能把一个点子搭出雏形。普通开发者完全可以用它来解决琐碎的语法和脚手架搭建，但这建立在你自己具备分辨代码优劣的前提下。

对科技行业而言，这场变革的实质是生产关系的重构。大公司推动 AI 编程的目的，看起来并不是为了做出架构更优美的软件，而是为了让更少的人在更短的时间里交出更多的代码。当 Shopify 把 AI 列入绩效、亚马逊以减员提效为目标时，其他科技公司如果不跟进，在人力成本和交付速度上就会处于劣势，这会倒逼全行业加速把知识工人「计件化」。

我们认为，大厂目前的做法短期内非常精明，报表上的研发效率数字必然好看，但长远来看埋着巨大的隐患。当团队为了赶进度而频繁接受自己没彻底吃透的 AI 代码，系统的隐性技术债务正在加速堆积。更关键的是，把原本需要深度思考和技术试错的岗位变成紧盯屏幕的快速纠错员，不仅会抽干优秀工程师的工作热情，还会切断新人成长为架构师的上升通道。