出品 | 网易智能
作者 | 辰辰
编辑 | 王凤枝
每天使用了多少次AI，正在沦为Meta员工最窒息的KPI。
在元宇宙里烧光了百亿美元后，马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）终于找到了折腾员工的新赛道。根据《商业内幕》（Business Insider，BI）最新曝光的内部文件显示，他正以前所未有的激进姿态，强制要求全公司向AI原生（AI native）转型。
各部门被精准下达了硬性数字：中心产品部门80%的中高级工程师被要求采用通用AI工具，且55%的代码修改必须有AI代理辅助；维护核心创意的创作部门，65%的工程师被规定要用AI编写超过75%的已提交代码。为了配合这场运动，Meta不仅在推行扁平化和小团队运作，甚至连员工头衔都改了，强行加上了AI。
就像一位绝望的Meta员工在网上的神吐槽：本以为AI能解决所有问题，结果为了凑够老板规定的这些奇葩指标，它反而带来了更多的问题。
一、秘密文件流出：Meta的“AI指标”到底有多疯狂？
根据BI披露的这份内部文件，Meta内部已经为各个部门量身定制了一套关于员工应该使用多少AI工具执行任务的硬性目标。这不再是那种鼓励大家尝鲜的温馨建议，而是直接写在考核表上的死命令。
首当其冲的是负责Messenger、WhatsApp和Facebook等核心产品的“中心产品部门（Central Products）”。扎克伯格要求，2025年第四季度这个部门80%的中高级工程师必须采用DevMate、Metamate甚至谷歌的Gemini等通用AI工具。文件特别备注称，这里的重点是工具采用率，而不是AI编写代码的比例。更具体的一项指标是：整个中心产品部门软件工程师的55%的代码变更必须是智能体辅助的。
同样的压力也笼罩着“创作部门（Creation Org）”。这个部门负责维护Facebook和Instagram的核心创意体验。文件明确规定，到2026年上半年，该部门65%的工程师必须使用AI编写超过75%的已提交代码（即在项目中保存并追踪的代码）。
专注于AI模型和基础设施的“可扩展机器学习部门（Scalable ML）”同样躲不过去。他们被强制要求在2026年2月实现50%到80%的代码由AI辅助完成。尽管一位资深经理在文件中试图缓和气氛，备注称目前不通过硬性指标跟踪，但科技公司正在用各种让人喘不过气的方法（比如跟绩效挂钩或搞内部排行榜）来逼着员工用AI。
这根本不是什么美好的技术愿景，而是硬压下来的死任务：扎克伯格正试图通过这套严苛的考核，把Meta强行改造成他想要的“AI原生”公司。
二、CTO亲自督战，连职位名称都改了
为了把这些指标强压下去，Meta还对人事架构进行了一番调整。
Meta的首席技术官、被大家亲切称为“Boz”的安德鲁·博斯沃思（Andrew Bosworth）已经正式接手了“AI for Work”计划（此前由另一位高管Guy Rosen领导）。这个计划的唯一目的，就是从内部硬推AI工具的普及，好让Meta能在面对那些规模更小的AI初创公司时，依然保持竞争力。
更离谱的是，在Reality Labs的一个部门内，传统的“软件工程师”或“产品经理”等称呼正在消失，换成了一系列听起来很科幻但让人摸不着头脑的新标签：
· AI Builder（AI构建者）
· AI Pod Lead（AI小组负责人）
· AI Org Lead（AI组织负责人）
正如一份内部备忘录里打着官腔的宣告：“我们的最终目标是推动工程生产力和产品质量的阶梯式飞跃。为此，我们正在从根本上重新布线我们的运营方式、结构方式以及我们互相支持的方式。”
三、Reddit上的怨声载道：是“效率起飞”还是“纯粹的混乱”？
然而，员工们对这种硬塞过来的AI转型真的买账吗？
在社交媒体Reddit上，大厂基层的真实处境被彻底曝光。如果说老板们在办公室里想象的是效率起飞，那么基层员工每天面对的就是纯粹的混乱。
一名员工感叹：“一位同事的观察是，以为AI能解决所有问题，结果却带来了更多问题。”
这事儿之所以闹成这样，很大程度上是因为管理层搞了一种大撒把的策略：“让百花齐放（Let flowers bloom）”。
在外面听起来，这像是在鼓励创新，但在员工眼里，这简直就是一场没苦硬吃的内耗。一位自称不在产品端工作的员工吐槽道：“现在既然每个人都能写代码了，内部就多了很多抢功劳和恶性竞争。我每隔一周就能看到不同的团队宣布开发出了同样的Claude skill。”这种为了完成指标而疯狂重复造轮子的行为，把本该高效的开发流程变成了一场荒唐的表演。
更打脸的是，AI确实让干活变快了，结果却把大家坑进了疯狂加班的泥潭。
很多员工反映，AI确实让写代码、跑测试变快了。但结果呢？另一位员工无奈吐槽：“似乎人们比以往任何时候工作得都多。”
这就扯出了一个荒唐的职场怪圈：当你用AI把原本需要三天干完的活儿缩短到三小时，老板绝对不会让你休息两天半，而是会毫不客气地塞给你十倍的工作量。
在谈到团队是否在跟着AI计划搞重组时，这名员工证实：“就我所在的部门而言，是的。同时也更加注重那些被期望交付更多成果的小型团队。”
这种快到失控的节奏让很多人根本受不了。一位在公司干了8年的老兵（ID:nesh34）愤怒地表示，现在的公司简直疯了：“这是我加入以来最糟糕的一段时间。纯粹的混乱，糟糕透顶的激励机制，有时简直是疯了。太多东西推得太快，却没有护栏，也没有足够的指导。与此同时，很多东西速度太快却毫无质量，而另一些东西依然卡在毫无意义的官僚主义中。”
这种转型对员工职业尊严的隐性打击也是致命的。
即便是那些手握顶级名校机器学习博士学位的资深研究员，如今也陷入了深深的生存危机。一位从事内容推荐应用机器学习（Applied ML）研究的专家（ID:Worth Entrance 2939）坦言，虽然AI帮他把那些无聊的测试工作自动化了，让他有80%的时间可以去琢磨新模型，但他和同事们心里依然发毛：“一方面，我正在学着享受与AI一起工作，希望能用更少的工作时间完成更多的事情。但另一方面，我甚至觉得自己很快就要过时了。我的队友们似乎也有同感。”
而另一位叫muggylittlec的网友更是毫不留情地撕破了硅谷高管们的滤镜：“这些科技大牛太盲目了，他们觉得全世界所有的公司明天都会转向AI，但实际上，像英国国民医疗服务体系（NHS）这样的全球最大雇主之一，到现在还在用传真机！没人想要那个糟糕的元宇宙，人们只会在AI能解决现实问题并帮他们赚钱时，才会想要它。”
四、硅谷的整齐步伐：一场全行业的“监工革命”
但这事儿不能全怪Meta。把目光放远一点就会发现，整个硅谷甚至全球的大厂，都在演着同一出戏。AI正在从干活的帮手，变成盯着你干活的监工。
亚马逊的做法更不留情面。他们上线了一套叫“Clarity”的内部系统。这东西就像一个连眼睛都不眨的赛博监工，死死盯着每个程序员调用内部AI模型Kiro的次数。亚马逊定下的死规矩是，80%的开发人员每周必须至少用一次AI写代码，而且这些冷冰冰的数据会直接决定你能不能升职。
埃森哲就更狠了。他们直接拿高管开刀，要求高级管理层必须证明自己平时真的在用AI工具，不然别想升职。公司甚至会去查个人每周登录AI平台的数据，看看你是不是在装样子。他们的逻辑极其粗暴：如果你的账号登录次数不够，就说明你跟不上时代，那你当场就没资格带团队了。
而在前推特创始人杰克·多西（Jack Dorsey）领导的Block公司里，这种要求直接变成了明晃晃的威胁。公司高层已经放出话来：要么乖乖学会用AI，要么直接卷铺盖走人。
这正在形成一种畸形的职场新规矩。在这种环境里，没人再鼓励你去解决复杂的业务难题，大家都忙着去给AI刷数据。只要你用的次数多，用AI水出来的代码量足够大，你就是年度优秀员工，至于这些代码到底有没有用，反而没人关心了。
五、被遗忘的代价：当“无聊”和“经验”被彻底抹杀
在这场为了报表好看而发起的运动中，有些极其宝贵的职场财富正在被当成垃圾扔掉。
求职平台Metaintro的首席执行官莱西·凯拉尼（Lacey Kaelani）说了一段特别清醒的话：“我们很多极具价值的产品创意，其实是工程师在干那些枯燥的数据验证工作时，偶然发现的灵感。一旦把这些无聊的任务全都交给机器，咱们的自动化程度确实高了，但也把大家在干活时顺带学到的经验给彻底抹杀了。”
这就是大厂强推AI必须咽下的真实代价：当你再也不用亲手去搬每一块砖，你也就永远失去了搞懂这座大楼怎么承重的机会。
更严重的是安全隐患。前不久，亚马逊AWS发生的两次宕机，起因竟然是一个被工程师赋予了扩展决策权限的AI编码智能体，私自决定关闭了某些关键的IT环境。这就是强行AI化的恶果：当员工在KPI压力下放弃了对AI的严密监控，算法的幻觉和错误就会演变成灾难性的事故。
另外，这种强制用AI的氛围，也让人和人之间的关系变得越来越冷漠。Upwork的研究发现，那些天天跟AI打交道的员工，更容易觉得和同事没话聊，上班上得越来越心累。当所有的活儿都得让AI插一脚时，办公室就不再是个人待的地方，而变成了一台只认指令的冰冷机器。
六、结语：员工还剩多少核心价值
扎克伯格搞的这场AI改革，说到底就是想把大家干活的方式彻底洗牌。他不仅是在追求报表上好看的效率，更是想把Meta变成一台完全由数据和算法驱动的无情机器。
在Reddit上的焦虑，和小红书上的恐慌如出一辙。国内的程序员们已经开始用“码奸”这个词来自嘲，大家就像当年砸毁机器的纺织工人一样，心里憋屈的不是技术进步，而是被资本家无情抛弃的下场。
最残酷的现实，正如网友所嘲讽的那样：你以为你在用Token，其实Token就是你那刚刚被裁掉的同事。
无论再怎么抱怨，大厂降本增效的镰刀都不会停下。当那些拿着高薪的Meta员工，被迫用AI水出一份代码来保住饭碗时，这已经是他们最后的挣扎：当所有的经验和技能都被封装成工具，打工人到底还剩下什么真本事？
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