如果你在三月 5 号左右的凌晨，打开亚马逊，可能会怀疑自己输错了网址——满屏都是各种小狗图，和巨大的“Sorry”。

这是亚马逊的“招牌”，在网站崩溃的时候，掏出萌萌的小狗图，滑跪道歉，安抚用户。

“大家可能都听说了，最近我们的系统和相关的基础服务，有点不太好。”

这些事故指向了同一个地方：AI 辅助写出来的程序，突然出 bug 了。

这在去年 12 月时就发生过，亚马逊内部的 AI 编程助手 Kiro 在修复一个环境问题时，自行决定“删除并重建整个环境”，导致 AWS 区域性宕机 13 小时。一开始亚马逊官方称这是“使用错误，不是 AI 错误”。

安全研究员 Jamieson O'Reilly 出来反驳说，“至少没有 AI 时，人类需要手动输入一整套指令，在这个过程中有更多时间发现自己的错误。”

人呢？偌大的亚马逊没有工程师了吗？

人越来越少了，亚马逊正在经历三年来最大规模的持续裁员。

AI 上岗的闭环

2025 年 10 月砍掉 14000 个企业岗位，2026 年 1 月再裁 16000 人，3 月初机器人部门又裁了 100 多名机器人部门工程师，这个部门的 VP 不久前还说机器人是“战略重点”。

三年间，亚马逊累计砍掉超过 57000 个企业职位。与此同时，亚马逊集团内等多个事业部也在筹谋进行大规模人员调整，内部将其定性为“AI-first development”转型的一部分。

CEO Andy Jassy 公开表态：企业员工会持续减少，但 AI 会带来的效率提升的。

可是，这样的 AI 要由谁来造呢——不还是那些工程师吗？

在硅谷的社交媒体和技术论坛上，一个反复出现的叙事模式是：被裁员工发现，自己此前被要求系统性地记录工作流程、决策逻辑和操作规范——管理层称之为“知识管理”或“流程优化”——而这些文档最终被用于训练 AI 系统。

部分团队在使用 AI 工具大幅提升了生产效率之后，整组被裁撤。

这些个案的细节难以逐一验证。上周在社交媒体上广泛传播的一则关于亚马逊裁员的“内部爆料”，已被证实为 AI 生成的虚假内容。

但虚假叙事能获得 200 万次浏览，恰恰是因为它描述的结构性恐惧是真实的：当企业要求员工系统性地文档化自己的工作，而文档的最终用途是训练一个用来取代他们的 AI——这不是“自动化取代重复劳动”。这是要求工人亲手打造一个可以取代自己的工具。

训练数据的价值在于：一旦被提取，人就可以被丢弃。工业革命时期，卢德运动者砸毁纺织机，但至少纺织机不是由纺织工人自己设计的。2026 年的工程师面对的是一个更精巧的困境：你的专业知识、判断逻辑、处理边缘情况的直觉——这些构成你不可替代性的东西——被转化成了训练数据。

甚至，这里还藏着一重悖论。

拒绝使用 AI，你因为“效率低”被裁；积极拥抱 AI 并提升了效率，你等于亲手证明了 AI 能做你的工作——所以你也被裁。

一位去年被裁员的签署者表示：“人工智能一引入，就要求更短的工时，人们被要求在更快的时间内完成更多的工作——我们被暗示会按照使用人工智能的方式被打分。”

唯一的“安全”位置似乎是成为那个管理 AI 的人。但当亚马逊让高级工程师充当审核员的时候，他们的工作本质已经从“创造”变成了“审查”，后者，恰恰是一个更容易被标准化、进而被自动化的任务。

当你的工作定义从“工程师”变成“审查员”，你就变成了通道，而不是目的地。

一边在加速裁人，一边 AI 开始把系统搞崩，然后让剩下的人去兜底。

人类把决策权交给 AI，AI 不承担后果，后果回到人类头上，但那时候能兜底的人已经被裁掉了——闭环了。

员工清除计划

亚马逊的员工们不想坐以待毙，他们发起了联合签名行动，不仅鼓励员工们参与， 也呼吁外部人士加入进来，目前已经有超过四千多人参与。

David Graeber 在《Bullshit Jobs》里写过：现代工作中最残酷的不是劳累，而是你清楚地知道自己的工作正在消解自己存在的理由——只是你不能停下来。

亚马逊不是孤例。Jack Dorsey 的 Block 在 2 月裁了 4000 人。Orgvue 的调研显示超过一半的企业领导者在用 AI 替代员工之后感到后悔，但裁员的结果是不可逆的。亚马逊的案例之所以值得一提，不仅是因为裁员规模， 57000 个岗位完全触目惊心，更是因为它可能展示了一个循环：

文档化工作 → 训练 AI → 用 AI 提升效率 → 证明人可以被替代 → 裁人 → AI 出问题 → 让剩下的人审查 AI → 继续裁人。

亚马逊的泄露内部文件显示，公司的长期目标，只是这个更大的“裁员增效计划”里，微不足道的一小步。

这一小步完成了，更大的计划还在运行，不会停下。