摘要：毫无疑问，现在绝大多数企业的老板们都成功被 AI 的“流水线式效率”所说服了，比如一项由微软和三所大学研究人员合作完成的最新研究发现，使用 AI 编码助手 Copilot 的程序员，其关键产出指标提升超过 25%。

AI 的到来，也许会让程序员告别重复劳动，走向创意巅峰。

但在亚马逊，代码的世界，似乎也正步入流水线时代。

一些开发者却感受到另一种“穿越回18世纪机器工厂”般的现实：节奏更快、思考更少、压力更重。

“现在的编程工作与仓库的工人无异！”

事情是这样的。

毫无疑问，现在绝大多数企业的老板们都成功被 AI 的“流水线式效率”所说服了，比如一项由微软和三所大学研究人员合作完成的最新研究发现，使用 AI 编码助手 Copilot 的程序员，其关键产出指标提升超过 25%。

但有了 AI 工具，虽然干活效率提升了，但另一个让人揪心的事实是：在担心自己被 AI 取代之前，自己的工作已经变得索然无味、工作体感直线下降。

最先感受到变化的，自然是代码工厂中的一线程序员。以积极押注生成式 AI 的亚马逊为例，过去一年，公司持续推动软件开发者使用 AI 辅助工具，比如 Copilot 和内部生成式 AI 系统。

亚马逊 CEO Andy Jassy 在致股东信中直言：

“速度至关重要，谁能更快地满足客户，谁就能赢。”

然而，这种“提速”并不是没有代价的。多位亚马逊工程师私下表示编码文化已经变天了：

亚马逊一位工程师坦言：“我们好像成了自己工作的旁观者。”

但这些改变的“规范”并非人人欣然接受。三位亚马逊工程师透露，过去一年里，公司管理层愈发强硬地要求他们在工作中使用 AI。

这几位工程师说，公司提高了产出目标，对截止日期也更为苛刻。甚至在即将举行的内部 Hackathon 编程比赛中，也鼓励工程师们开发新的 AI 效率工具。

对此，亚马逊回应称公司定期审查团队是否人手充足，必要时会扩大团队规模。发言人Brad Glasser 表示：“我们会持续调整，将生成式 AI 融入我们的流程中。”

程序员们的担忧，并不只是关于技术，而是工作的本质正在改变。

在亚马逊，许多工程师像微软员工一样，使用可以推荐代码行的 AI 助理。但最近，公司开始推出能够自动生成大段程序的新型 AI 工具。一位工程师形容这些工具“好得令人发毛”。不过，他们也指出，许多同事对这些新工具依然抱有保留态度，因为使用时仍需大量检查，同时也希望能保有更多控制权。

一位工程师表示，“节奏变得越来越快。过去构建一个网站功能可能需要几周时间；现在，常常几天内就得完成。”

他说，这只能通过借助 AI 自动化编码、并大幅减少与同事开会交流、获取反馈和探索替代方案等过程来实现。

另一位工程师补充道，她使用 AI 所带来的效率提升比较有限——不同团队对 AI 工具的依赖程度也有所不同。

如今许多公司采用的新式编程方式，实际上削减了开发者在“思考自己正在做什么”上花的时间。

哈佛的卡茨教授表示：“过去你做的是一个复杂项目，有很多缓冲时间——可能要花一个月，也可能两个月，而且没人能真正监控你的进度。”

“但现在，整个过程都能被监控，而且速度要快得多。”

诚然，AI 工具确实能写出不错的代码，但它无法完全替代开发者的思考。尤其是在创意、架构设计、团队协作等环节，依然需要人类判断。

长期程序员兼博客作者、AI 爱好者 Simon Willison 一针见血地指出：“

“写代码有乐趣，读代码却很痛苦。如果你被要求去做 code review，那永远不是工作中最有趣的部分。而现在，跟 AI 工具配合时，大部分时间就是在干审稿人，而不是创作者。

AI 让编码变得高效，却也让一线工程师失去了创作的成就感。

几位软件工程师表示，在公司强烈鼓励使用 AI 的当下，他们脑中时常浮现仓库机器人对蓝领工人的影响。他们说，虽然在技术上使用 AI 是“可选项”，但若不跟上产出节奏，就无法达成绩效目标——而这直接影响他们的绩效考评。

几位亚马逊工程师表示，管理者鼓励他们使用 AI 来撰写“一页纸备忘录”，提出某项软件问题的解决方案——而现在，AI 可以根据一些零散的想法自动生成草稿。

他们还会用 AI 来测试自己开发的软件功能，这是一项繁琐但原本能促使工程师深入思考代码质量的工作。一位工程师担心，如果连这部分都被自动化，新人就会失去本应借此积累的经验，难以获得晋升。

亚马逊则表示，公司仍将“协作与实验”视为关键能力，并强调 AI 是用来“增强”工程师能力的工具，而不是取代人类专业性。同时，公司也已清晰向员工传达晋升的要求。

曾担任奥巴马总统连任竞选团队首席技术官的程序员兼博主 Harper Reed 也承认，在 AI 主导的世界中，工程师的职业发展确实是个挑战。但他提醒，不必对“深刻理解自己写的每一行代码”这件事过度执着——如今这已不再是确保程序能正常运行的必要前提。

他说：“你不可能指望汽车工厂里，每个人都拿卡尺去测量每一个角度是否精确。”

“现在机器来干这些活儿，像过去那样靠十个人一锤一锤敲打金属的时代已经过去了。”

这不是亚马逊第一次做这种事。

对于亚马逊的工程师来说，编码的自动化具有特别的意味——他们亲眼见过蓝领同事们如何经历了相似的转变。

多年来，亚马逊仓库员工每天需走上数英里来寻找商品。但过去十年，亚马逊越来越依赖所谓的“机器人仓库”：在那里，分拣员只需站在原地，货架由机器人送到手边，大幅提升了每小时处理的订单量。

虽然人并未被机器人取代，但工作节奏明显变得单调、机械、重复——这是工程师们如今正亲身经历的过程。

历史总是惊人地押韵：工业革命也是这般。自从工业革命以来，工人们一直担心机器会取代他们的工作。

但当技术变革了汽车制造、肉类加工，甚至是文秘工作时，企业的回应通常不是裁员，而是“降级”这些工作——将它们拆解成简单、重复、高速完成的任务。那些由熟练技工组成的小型车间，变成了流水线上数百名工人；个体秘书被打散为打字员和数据录入员的“打字池”。

哈佛经济学家 Lawrence Katz 指出：

“这就像 20 世纪的工厂转型：从手工艺走向机械化，知识工作者正面临加速式压榨。”

想要剥夺员工的快乐吗？你只需要把他们工作流水线化：加快他们的节奏、增加他们的强度、把他们的工作内容打散并降级。然后，剩下的就是，不断给他们加码任务量。

当然，AI 对员工并非全然负面，这种转变对员工来说并非全是坏事。在亚马逊和其他公司，管理层主张 AI 可以减轻员工的繁琐任务负担，让他们腾出精力去做更有趣的工作。

Jassy 在去年曾写道，亚马逊通过 AI 完成了大量老旧软件的升级工作，从而“节省了等同于 4500 个开发者年”的人力投入。

再比如，之前我们报道过的，让大模型帮助撰写技术方案文档，自动生成一页备忘草稿；用 AI 工具测试代码，提高准确性……

亚马逊强调：AI 不是为了替代程序员，而是增强他们的能力。

但正如前文所提及的。AI 听起来无懈可击，但有经验的开发者却提醒，AI 的强大，也可能剥夺年轻工程师“成长的机会”。

“如果 AI 自动测试、自动写文档，那初级程序员该从哪里练习基本功？”一位工程师问道。

Katz 进一步指出，对于一部分经验丰富的程序员来说，剥离这些琐碎工作或许是件好事。然而，对那些刚入行的年轻工程师而言，AI 的引入就像 19 至 20 世纪从“工匠手工”向“工厂流水线”的过渡。

越来越多亚马逊工程师将自己的焦虑汇聚到一个组织：“亚马逊气候正义员工联盟”（Amazon Employees for Climate Justice）。除了环境议题，如今他们也讨论 AI 对工作节奏、职业发展的深远影响。

该组织发言人、前亚马逊员工 Eliza Pan 表示，他们定期与几百名亚马逊员工保持联系，员工之间关于 AI 使用带来的工作压力和不确定性的讨论也越来越多。

“他们真正关心的是：未来的职业会变成什么样子？”Pan 说，“不仅是职业轨迹的问题，更是工作质量的问题。”

有员工问：“我们的职业，还能自己掌握节奏吗？”

这一问题，让人想起 1936 年通用汽车工人的罢工。当时，流水线速度越来越快，工人不再能决定自己的劳动节奏，最终促成了美国汽车工会的成立。

在 AI 驱动的时代，“快”和“多”变成了新的工作常态。也不止亚马逊，其他科技公司也在朝同一个方向努力。

4 月，Shopify 首席执行官在一封内部备忘录中宣布，“使用 AI 现在是基本要求”，并表示公司将把“AI 使用情况”纳入员工绩效考核中。

据一份内部通知，谷歌也即将举行一场全公司的 Hackathon 编程马拉松，其中一个竞赛类别就是开发能“提升日常工作效率”的 AI 工具。获胜团队将获得 1 万美元奖金。谷歌发言人指出，目前公司超过 30% 的代码是由 AI 提出并被开发者接受的。

但这些效率提升的数字背后，是否牺牲了工作的乐趣、成长的空间，甚至自我认同？

诚然，现在还有很多开发者喜欢各种 AI 编程神器，但我们也该意识到一部分程序员正在失去编程快乐的真谛。

正如一位工程师所说：

从 Hackernews 上的评论来看，网友对于亚马逊的“加速 AI 编程”的做法褒贬不一。本质上还是在于，AI 究竟给我们带来增益，还是负担？

有网友认为可以理解。比如，一位网友表示“ AI 帮自己做到了以前做不到的重构。”

但很快就有网友质疑道：

如果你本身没法搞定问题的复杂度，你怎么能确定 AI 给出的改动是合理的？有没有遗漏了你都没意识到的关键模式？

这听起来就像是，如果后面几个月某个严重 bug 暴露出来，你只能再靠 AI 来修补。这要是真这样，那问题就很大了。

支持派继续回怼道：

现实中，项目根本不会给你充足预算让你一直玩“打地鼠式的测试修 bug 游戏”。

一位网友澄清补充说，

这个问题的核心是：你是不是不理解代码的逻辑，还是你不敢动它，因为你一改动，可能就像拉线头一样，整块毛衣都散了。

这个争论似乎不太好一锤定音。所以——

AI 编程工具到底是在解放程序员，还是在压缩他们的存在感？各位怎么看？欢迎在留言区聊聊你的看法，或者分享你团队的真实体验。

来源：51CTO一点号