Amazon 工程师谈 AI 冲击不再是写代码而是审查

自工业革命以来，劳工面临机器威胁的焦虑从未停歇，但科技对工作的影响往往不是「取代人力」，而是「重塑工作型态」。从汽车装配线、肉品加工到秘书打字，专业职能被拆解成高效率、低自主的重复任务。这一历程如今也悄悄降临在科技业的核心职位身上──软件工程师。

亚马逊工程师曝：AI 代码助手好得令人害怕

在亚马逊（Amazon），AI 并未真正「炒掉」工程师，却让他们的日常工作开始像仓储人员一样，进入了一种被计量、被监控的流程化节奏。一名工程师说：「以前一项新功能从设计到完成可能得花几周，现在我们要在几天内完成，没有 AI 根本不可能。」

这种转变的核心在于「工作降级（Work Degradation）」，根据劳动历史学者杰森‧雷斯尼科夫（Jason Resnikoff）描述，「工作降级」指的是高技能工作被拆解成低思考、高效率、重复性高的任务。

AI 工具的演进速度惊人，亚马逊的工程师发现，自己原本强调创造性的程式设计过程，如今变成依赖 AI 助理 Copilot 提供软件代码片段，再进行审核与修改。而亚马逊内部最新推出的自动化软件生成工具，不只辅助编写，还能一次产出大型软件。

一名工程师形容这些 AI 工具「好得令人害怕（scarily good）」，这也道出许多开发人员的矛盾心情： 当机器写得比人还快、还准确，工程师该感到惊艳，还是惊慌？

工程师「工人化」？从创造者变成旁观者、审稿人

「这份工作最有趣的是创造新东西，但现在我做的事情，大多是在看别人──或说机器──写好的程式。」资深开发人员西门‧威利森（Simon Willison）的这番话，精准说明工程师们面临的变化：从原本独立构思、设计、编写，变成更仰赖接受 AI 提案、进行审核与修正。

这不只影响工作乐趣，也让许多人感到与自己的专业能力「断线」。 AI 不仅能编写软件代码，还能协助编写技术备忘录、产品规划草稿，甚至进行单元测试。这些原是初阶工程师累积能力与经验的关键任务，现在部分工程师担心，这可能削弱新手累积技能与争取晋升的机会。

哈佛大学劳动经济学家劳伦斯‧卡茨（Lawrence Katz）指出，对初阶工程师而言，AI 让他们仿佛回到工业时代的流水线角色：不是你设计任务，而是任务流程在设计你。反观资深工程师，则可能因免除琐事、专注于复杂问题而受惠，显示 AI 对不同层级员工的影响截然不同。

亚马逊则强调，AI 只是用来扩增工程师的专业能力，而非取代其工作。不过，实际上绩效压力与产出速度要求的提升，让这份工作不再如以往自由与弹性。许多开发人员坦言，虽然 AI 是选择性使用的工具，但若不跟上，可能会在绩效与考核中落后同侪。

这种情况也出现在其他科技公司。例如 Shopify 明文将「AI 使用率」纳入绩效考核，Google 则举办以「提升日常效率」为主题的黑客松，鼓励员工开发内部 AI 工具，赢家甚至可获得高达 1 万美元的奖金。

从仓储机器人到代码助手：活在技术压力下的亚马逊员工

但在推动创新与效率的背后，亚马逊工程师的情绪压力也逐渐升高。

不少亚马逊工程师联想到公司仓储系统的自动化改革。过去仓储人员需要在巨大的仓库中走数公里找货，现在则是由机器自动送货架到仓储人员眼前，让他们快速拣货。看似效率提升，实则让工作变得单一、重复且疲劳。

「我们正走上同样的道路」，一名工程师这样说，由于公司鼓励他们使用 AI 来处理原本由初阶工程师负责的任务，如编写文档、测试软件等，他们担心这会让他们无法累积经验，并错失争取晋升的机会。

亚马逊前员工伊丽莎‧潘（Eliza Pan）表示，员工普遍担忧「他们的职涯会变成什么样」。工程师们也焦虑自动化部分工作会让他们「在自己的工作中成为旁观者」，他们讨论的不只是职涯，而是整份工作的品质。