原标题：硅谷AI工程师内卷崩溃记：996写代码项目被砍，连续熬夜只为讨好投资人！
【新智元导读】亚马逊工程师一个周末辛苦写出的代码，因为项目最终被降级而白白浪费了。AI爆火的背面，是一众硅谷大厂员工的疯狂内耗。越来越密集的活动日程表，越来越不可思议的deadline，为董事会准备毫无用途的AI产品展示……被迫「内卷」的大厂AI工程师们，已经感到窒息。
大家你追我赶，争取比竞家更快发布产品，一切都向速度看齐。领导疯狂发号施令，但对项目的实际影响漠不关心。
为了赶工AI项目，毫无经验、也未经受培训的成员被纷纷拉进来；而另一边，许多人都在deadline前疯狂内耗，即使旁边就是技术大牛，也根本没有机会向他们学习……
然而，当他收到一个Slack消息时，一切都变了：上司要求他，必须在周一早上6点前完成一个项目。
于是，他的周末计划就这样泡汤了。他不得不取消朋友们的聚会，夜以继日地赶工。
这件事情的结局，以项目被降低优先级而结束。这意味着，他的所有努力都白费了……
AI领域的专家们经常紧急开发出一个新功能，然而这些功能往往会突然被暂停，然后让他们去应对其他AI项目的紧急需求。
这位亚马逊工程师就透露，自己就曾在一个没有任何错误检测的环境中，为新的AI功能写了几千行代码。
然而，因为代码在缺乏必要测试的情况下极易出错，团队成员有时不得不在深夜互相联系，修复AI软件问题。
在他看来，亚马逊的高层更注重形式上的「我全都要」，然而当他们想要尽最大速度尝试复刻微软和OpenAI的产品时，产品质量就很难跟上了。
对于这些深陷大厂「内耗」的AI工程师，外媒给出了一个非常形象的比喻——「老鼠赛跑」（Rat race）。
在「老鼠赛跑」中，人们就仿佛试图获得奶酪奖励的老鼠，疲于奔命，但徒劳无功。为了获得眼前的奶酪，他们过着重复的生活，没有时间休息。
项目进度不断加快，每一个AI发布都拼命抢在竞争对手之前。更荒唐的是，领导层对许多项目的实际影响也并不关心。
谷歌的一名员工表示，在高强度工作了大约六个月后，她感觉自己终于能喘口气了。
一位亚马逊的AI工程师表示，为了赶工一个进度落后的项目，他的团队都被临时拉了进去。但问题是，成员既没有经验，也没有接受过相关的培训……
而管理层则为了push员工，经常举办「振奋人心」的演讲：「你们的工作将会革新整个行业！」
无论是工程师还是其他职位的人，AG九游会都有这样一种感觉：自己的工作越来越集中于满足投资者的期望，以及保持行业竞争力，而非解决用户的实际问题。
而且，为了追求开发速度，雇主们也忽略了监控上的影响，以及AI可能造成的其他负面效果。
因为长时间的工作、巨大的压力、不断变化的工作要求，他们普遍面临着职业倦怠。
许多员工因为无法忍受这种高压和快节奏的工作环境， 已经选择离开AI部门，或者正在寻找下家。
为了在未来十年内预计收入超过1万亿美元的市场中保持竞争力，科技公司正竞相开发着各种聊天机器人、AI智能体和图像生成器，为了训练LLM投入数十亿美元。
而大科技公司的高管们，也毫不避讳地向投资者和员工们宣扬着AI对自己重大决策的影响。
微软的首席财务官Amy Hood在今年的某次财报电话会议上提到，公司正在调整人手，优先专注AI。而且，微软还将继续优先投资AI，因为这是「塑造未来十年的关键因素」。
Meta CEO小扎也是如此。在最近的财报电话会议上，他大部分时间都谈论产品和服务，以及Llama 3的最新进展。
「我坚信，在未来几年里，我们应该大力投资，开发更先进的模型和世界上规模最大的AI服务，」小扎表示。
在亚马逊，CEO Andy Jassy也对投资者表示，生成式AI机遇空前，因此需要增加资本投入，绝不可错过这次机遇。
「我认为，我们中任何人在技术领域都很少见到这样的机会，至少自从云计算出现以来，甚至自从互联网问世以来，」Jassy给出这样的判断。
如今在AI竞赛中，这些大厂一边在裁员，一边在尽最大努力挖来更多AI专家。
曾在苹果工作四年的老员工Eric Gu，参与了包括Vision Pro头显在内的关键性项目。
他表示，自己越来越强烈地感觉到，自己的发展十分受限。虽然身边到处都是人才和大牛，自己却没机会向他们学习。
「苹果非常注重产品，因此我们总是面临着巨大压力，需要高效工作、快速推出产品、增加功能……」
终于，大概在一年前他选择离开苹果，加入了AI初创公司Imbue。在那里，他也能够参与野心勃勃的项目，只是节奏可以更平和。
而且，为了追求速度，微软也忽略了伦理和安全保障，这导致团队还没来得及考虑潜在后果，产品就在仓促之间被推出。
他还指出，由于所有科技大厂都能接触到几乎相同的数据，因此AI领域实际上并不存在真正的竞争优势。
的确，拥有超20万用户热门项目的独立软件工程师兼数字艺术家Morry Kolman表示，在AI技术迅速发展的今天，很难去判断哪些领域值得投入时间。
在谷歌，一名AI团队成员表示，职业倦怠主要来自于竞争压力、更紧迫的时间表和资源短缺，尤其是在预算和人员配置上。
尽管许多顶尖科技公司都表示正在追加对AI的投入，但在紧迫的时间表下，所需的人力往往难以实现，即使在谷歌也是如此。
Gemini图像生成工具在今年二月发布后，因为犯了历史错误而仓皇下线年初，谷歌员工也批评了公司领导层，尤其是CEO劈柴。明眼人都能看出，为了跟ChatGPT对打，谷歌匆忙推出的Bard明显处理不当。
这名十多年的谷歌老员工表示，不仅如此，行业普遍都在削减成本，众多公司也不得不为了满足投资者的期望、提高净利润而采取大裁员。
比起以前，这些活动的间隔大大缩短。对于一个需要按照会议时间线推出功能的团队来说，这意味着巨大的压力。
数据科学家兼AI政策顾问Ayodele Odubela提到，一些初创公司获得了大型风投的投资，正在趁热打铁地加班加点。
除此之外，大厂的AI工程师们，还有很大一部分工作只是为了使用AI而使用AI，而不是为了解决商业问题或直接服务于客户。
一位微软的AI工程师表示，在自己接触到的任务中，有不少就只是在为AI的炒作贡献素材而已，并没有任何实际的应用价值。
比如，对于明明不涉及生成式AI的问题，也要想办法用大语言模型去解决，即便这样会让效率更低、成本更高。
另一位在互联网大厂工作的软件工程师，也被调到了一个研究LLM新团队，原因只是「AI太火了」。
这位有多年机器学习经验的工程师认为，当前生成式AI领域的工作，充斥着大量虚假的承诺和过度的宣传。
此外，为了取悦投资者并获得资金，他还特地制作了一个网页应用。当然，这与团队正在进行的工作并无关系，而且在演示完成之后也再也没有人用过。
一位金融科技初创公司的产品经理表示，高层想要推出一些AI加持的解决方案，但却不知道针对问题是什么。AG九游会
一位在零售监控初创公司工作的AI工程师表示，公司总共只有40个人，而他是其中唯一的AI工程师。
在这里，他除了要负责处理所有与AI相关的任务外，还需要面对由那些完全不了解AI的投资者提出的「根本无法完成的需求」。
如今，饱受折磨的他一心只想离职去读个研究生，然后进行独立研究并发表成果。
正如前面提到的，各个大厂在快速推出产品的压力下，纷纷缩减常规测试，并搁置了对AI准确性的验证。
比如，当用户要求生成「1943年的德国士兵」时，它就会给出各种不同肤色的人穿着当时的德国军装的图像。
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