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。」
这是亚马逊电商基础服务高级副总裁 Dave Treadwell 在 3 月 10 日发给工程团队的内部邮件开头。当天下午 ，亚马逊召开了一场紧急的「深度复盘」会议，议题是最近一连串的系统宕机事故。
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。
