IT之家 10 月 28 日消息，当地时间 10 月 27 日，亚马逊更新了面向 AI 时代的软件工程师工作准则，强调对工程师的考核应看其为客户和业务创造了多少价值，而不是用了多少 AI。

从”用量指标”到”业务成果”

亚马逊副总裁兼杰出工程师特克·特科维茨（Terk Terkowitz）在备忘录中指出，相比云计算等以往的技术变革，AI 对软件开发的影响来得更快、也更深刻。但衡量工程师表现的关键，仍在于他们为客户和业务带来了什么成果，而非使用 AI 的频率或数量。他提醒：”我们都必须适应变化，花时间学习，否则就有可能被甩在后面。”

亚马逊将这一阶段称为”文艺复兴开发者时代”，认为人类判断力与机器智能相结合，可以更快、更高效地开发新产品与服务。

此前，亚马逊曾统计员工使用 AI 的次数、消耗的词元数量及编写的代码行数，还根据部分数据制作排行榜，对不同团队进行比较。但备忘录警告，拿这些数据衡量工作表现，与要求员工尽可能提高数据，是两回事。过度追求指标可能适得其反——例如为增加词元消耗量而滥用 AI，却没有写出更好的软件，也没有改善客户体验。

“刷量”的教训

据《商业内幕》报道，今年早些时候，亚马逊开始追踪工程师对内部 AI 工具的使用情况，部分团队推出了以词元消耗量为依据的排行榜。此举引发部分员工不满。据报道，亚马逊曾在今年 5 月关闭一个内部排行榜，原因是发现员工为了提升排名而大量消耗词元——这种现象被外界称为”tokenmaxxing”（刷词元）。

新版准则是亚马逊迄今最明确的一次公开承认，表明公司意识到了这种风险。亚马逊认为，详细规定工程师该如何使用 AI，很快就可能因技术进步而过时，因此重点放在客户和业务能够获得的长期成果上。

不唯指标，也不放弃 AI

亚马逊并未因此降低对 AI 应用的重视。公司强调，AI 应当成为”软件工程实践的核心”，并要求工程师在日常工作中使用这项技术；备忘录还要求管理人员亲自在实际项目中使用 AI 工具，了解其能解决什么、在哪些方面仍有不足，并向团队解释判断依据。

AWS 副总裁马克·布鲁克（Marc Brooker）向 CNBC 提出用”功能流速”（feature velocity）来衡量成效——即团队交付并真正上线到用户手中的功能与变更数量。亚马逊还建议管理者重点观察两端团队：排名后 10% 的团队，要了解他们为何没能高效利用 AI；排名前 10% 的团队，则要确认大量使用 AI 是否真的加快了交付。

对于暂时无法从现有 AI 工具中受益的岗位，员工可以记录原因、与同事和管理者交流，共同寻找办法。备忘录写道：”能够说明 AI 为什么暂时帮不上忙的工程师，恰恰展现了我们希望看到的判断力。”在 AI 全面渗透软件行业的当下，亚马逊给出的答案很明确：用 AI，但不要为了用而用。