硅谷AI工程师内卷崩溃记录：996代码项目被砍掉，连续熬夜只是为了取悦投资者。

亚马逊工程师辛辛苦苦写了一个周末的代码，因为项目最终降级而浪费了。AI走红的背后，是硅谷大厂员工的疯狂内耗。越来越集中的活动时间表，越来越不可思议的演示，为股东大会准备无用的AI产品展示...被迫「内卷」大型工厂的AI工程师，已经感到窒息。

在AI爆红之后，硅谷的工程师们已经被「内卷」让人疲惫不堪，痛苦不堪！

放弃整个周末辛辛苦苦写出来的代码，因为项目减少优先。

每个人都在互相追逐，争取比竞争对手更快地发布商品，一切都向速度学习。领导们疯狂地发号施令，但对项目的实际影响却漠不关心。

为了赶上AI项目，没有经验和培训的成员被陆续拉进来；另一方面，很多人在deadline之前都是疯狂的内耗。即使他们旁边是技术大牛，他们也没有机会向他们学习...

上述，就是硅谷大厂生成式AI爆红，正在发生的各种怪相。

「内卷」永不停歇

比如一个亚马逊工程师。

去年年底，他已经完成了几个星期的工作，原本打算快速度过一个周末。

但是，当他收到Slack的消息时，一切都变了：领导要求他在周一早上6点前完成一个项目。

所以，他的周末计划就这样泡汤了。他不得不取消朋友的聚会，夜以继日地工作。

这个问题的结局，以减少项目优先级而告终。也就是说，他所有的努力都是徒劳的…

事实上，这种情况对他来说已经司空见惯了。

在AI领域，专家们经常紧急开发新的功能，但是这一功能通常会突然被暂停，然后让他们来应对其它AI项目的紧急需求。

亚马逊工程师透露，他还在一个没有任何错误检查的环境中，为新的AI功能编写了数千行代码。

但是，由于代码缺乏必要的检测，很容易出错，有时候团队成员要在深夜互相配合，修复AI软件问题。

对他来说，亚马逊的高层官员更注重形式。「我全都要」，但是，如果他们想尽可能快地尝试复制微软和OpenAI的产品，那么产品质量就很难跟上。

对这种陷入大厂的类型「内耗」AI工程师，外媒给出了一个很生动的比喻。——「老鼠赛跑」（Rat race）。

在「老鼠赛跑」中间，每个人都像老鼠一样试图得到奶酪的奖励，四处奔波，但这是徒劳的。为了得到他们面前的奶酪，他们过着重复的生活，没有时间休息。

谷歌，微软工程师，都麻木了。

谷歌和微软的工程师也有同样的抱怨和痛苦。

因为担心起步比对手晚，他们总是悬着这根弦，需要快速推出工具。

英伟达CEO老黄表示，AI正处于「iPhone时刻」。

也就是说：整个硅谷都处于巨大的压力之下。

随着项目进展的加快，每一个AI发布都在争夺竞争对手之前。更加荒谬的是，领导对很多项目的实际影响也不在乎。

上述并非某个特定公司的做法，而是整个行业的普遍趋势。

一位谷歌员工说，经过大约六个月的高强度工作，她感到自己终于可以喘口气了。

但在公司「边飞边造飞机」在产品开发战略下，压力仍在增加。

一位亚马逊的AI工程师说，他的团队被暂时拉进来，以赶上一个进展落后的项目。但问题是，成员既没有经验，也没有接受过相关培训...

而且管理人员经常为push员工举办，「振奋人心」的演讲：「您的工作将创新整个市场！」

工程师和其他职位的人都有一种感觉，他们的工作越来越专注于满足投资者的期望，保持行业竞争力，而不是解决用户的实际问题。

而且，为了追求开发速度，用人单位也忽略了监控的影响，以及AI可能产生的其它负面影响。

他们普遍面临职业倦怠，因为他们工作时间长，压力大，工作标准不断变化。

许多员工因为无法忍受这种高压、快节奏的工作环境， 已选择离开AI部门，或正在寻找下一个家。

是啊，这就是生成式AI淘金热不为人知的一面。

为了在未来十年内保持市场竞争力，预计收入超过1万亿美元，科技公司正在争相开发各种聊天机器人、AI智能体和图像生成器，并投入数十亿美元训练LLM。

另外一面，是硅谷大厂员工卷入窒息。

巨人们，纷纷为AI疯狂

而且大型科技公司的高管们，也毫不犹豫地向投资者和员工宣传AI对自己重大决策的影响。

Amy，微软首席财务官 Hood在今年的一次财务报告电话会议上提到，公司正在调整人力，优先考虑AI。而且，微软还会继续优先考虑AI，因为这是「未来十年塑造的重要因素」。

Meta CEO小扎也是如此。在最近的财务报告电话会议上，他大部分时间都在讨论产品和服务，以及Llama 最新进展3。

「在接下来的几年里，我们应该大力投资，开发更先进的模型和世界上最大的AI服务，」小扎表示。

在亚马逊，CEO Andy Jassy还告诉投资者，生成式AI机会是前所未有的，所以需要增加资本投入，千万不要错过这个机会。

「在我看来，我们中的任何一个人在技术领域都很少看到这样的机会，至少自从云计算出现以来，甚至自从互联网问世以来，」Jassy给出了这样的判断。

速度，一切都是为了速度！

现在，在AI竞赛中，这些大公司正在尽最大努力挖掘更多的AI专家，同时裁员。

Eric，一个在苹果工作了四年的老员工。 Gu，包括Vision在内的参与 关键项目包括Pro头显。

他指出，他越来越强烈地觉得自己的发展非常有限。虽然身边到处都是人才和大神，但他们没有机会向他们学习。

「苹果非常重视商品，所以我们总是面临着巨大的压力，需要高效率的工作，快速推出商品，增加功能…」

这种快节奏的压力使Eric Gu不堪重负。

最后，大约一年前，他选择离开苹果，加入了Imbue，一家AI创业公司。在那里，他也可以参与雄心勃勃的项目，但节奏可以更平静。

一位微软AI工程师还透露，该公司正处于激烈的AI竞争之中。

而且，为了追求速度，微软也忽略了伦理和安全，导致团队在考虑潜在后果之前就匆忙推出了产品。

由于所有的科技厂商都能接触到几乎相同的数据，所以AI领域实际上并没有真正的竞争优势。

的确，独立软件工程师和数字艺术家Morry拥有超过20万用户的热门项目。 在AI技术飞速发展的今天，Kolman表示，很难判断哪些领域值得投资。

而且这样很容易导致职业倦怠，因为你很难对一件事保持持续的热情。

在谷歌，一位AI团队成员表示，职业倦怠主要来自竞争压力、更紧迫的时间表和资源匮乏，尤其是预算和人员配备。

尽管许多顶级技术公司都表示，他们正在增加对AI的投资，但是在紧急时间表下，即使在谷歌，也很难达到所需的人力。

仓促的输出导致谷歌多次面临尴尬的翻车。

今年二月发布的Gemini图像生成工具，由于犯了历史错误，仓促下线。

但是到了2023年初，谷歌员工也对公司领导层进行了批评，尤其是CEO劈柴。明眼人都能看出，谷歌急忙推出的Bard为了与ChatGPT对抗，显然处理不当。

这位十几年的谷歌老员工说，不仅如此，行业一般都在降低成本，很多公司为了满足投资者的期望，提高纯利润，不得不裁员。

会议日程安排紧凑，也让团队面临巨大压力。

在2023年5月的Googlee上，AI团队的日程表 I8月份的Cloud开发者大会 2024年4月Next和Cloud的另一场比赛 Next会议。

与以前相比，这些活动的间隔大大缩短。对一支需要按照会议时间线推出功能的队伍来说，这意味着巨大的压力。

政府部门和初创企业也存在着同样的压力。

一位政府部门的AI研究员表示，虽然政府行动缓慢，但他仍然意识到需要快速跟进的压力。如今，生成式AI的影响力已经打破了圈子，蔓延到了各个圈子。

创业公司也是如此。

Ayodelelelele数据科学家兼AI政策顾问 Odubela提到，一些创业公司已经投入了大规模的风险投资，正在乘热打铁加班。

这类投资者所期望的，是高达十倍的投资回报。

使用AI是为了使用AI

此外，大型工厂的AI工程师大多使用AI只是为了使用AI，而不是直接为客户处理商业问题或服务。

一位微软的AI工程师说，当他接触到自己的任务时，他们中的许多人只是在为AI的炒作提供材料，没有任何实用价值。

举例来说，对于明显不涉及生成式AI的问题，也要想办法用大语言模型来解决，即使这样会使效率更低，成本更高。

另外一位在网络大厂工作的软件工程师，也被调到了一个研究LLM的新团队，原因只是「AI太火了」。

这个有多年机器学习经验的工程师认为，目前生成式AI领域的工作，充满了许多虚假的承诺和过度的宣传。

从外面看，似乎每两个星期都会有重大突破，但事实上，每个人都在重复同样的工作。

举例来说，他便经常要在三个星期内，为公司股东大会准备一个全新的AI产品演示，即使这种产品实际上是「毫无用途」。

此外，为了取悦投资者并获得资金，他还专门制作了一个网页应用程序。当然，这与团队正在做的工作无关，演示完成后也没人用过。

一家金融科技创业公司的产品经理说，高层希望推出一些AI加持解决方案，但是他们不知道问题是什么。

举例来说，他曾经参与的一个项目就是重新包装公司一直使用的算法。「人工智能」。此外，还开发了ChatGPT插件供客户使用。

一位在零售监控初创公司工作的AI工程师说，公司里只有40个人，他是唯一的AI工程师。

在这里，他不仅要负责处理所有与AI相关的任务，还要面对完全不了解AI的投资者提出的任务。「完全不能满足的需求」。

现在，饱受折磨的他一心一意只想辞职去读研究生，然后进行独立的研究和公布结果。

速度太快，容易翻车

如前所述，在快速推出商品的压力下，各大厂商纷纷减少常规检测，搁置了对AI准确性的验证。

但是，为赶上竞争对手而急促推出的AI项目，却很容易「翻车」。

或者是不止一次陷入「歧视」Gemini图像在事件中生成为例子。

举例来说，当客户要求生成时「一九四三年德国战士」同时，它还会给人一种不同肤色的人穿着当时的德国军服的形象。

但在生成「一九世纪的美国参议员」同时，黑人、拉丁裔和土生土长的女性形象也被赋予。

不过，1922年，美国第一位女参议员是一名白人女性。

很明显，这是对种族和性别歧视的真实历史的浪费。

对于这一点，Odubela表示，随着AI技术的快速迭代，谨慎的探索和严格的评估比以往任何时候都更加重要，但是一些大厂商似乎不仅不在乎，甚至在做相反的事情。

本文来自微信微信官方账号“新智元”（ID：AI_era），作者：Aeneas 好困，36氪经授权发布。

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