前言：这家社交媒体巨头的管理层正在其工程部门掀起一场人工智能革命，本文将梳理整个事件的来龙去脉。

过去二十年间，Meta一直拥有一支风格独特、执行高效的工程团队，这种状态持续到今年四月份左右。在公司成立的前二十年，Meta奉行“快速行动，打破常规”的企业文化，而到了2020年代初，这种文化向“保持稳定，快速行动”转变。我认识的Meta工程师们都有着充分的自主权，能够出色地完成工作，既能聚焦实际业务价值，也能在商业利益和扎实的工程技术之间取得平衡。

但在过去几周，一切都发生了变化。Meta管理层好像在照着一份详细的蓝图，以最冷酷高效的方式摧毁这套经过长期验证且行之有效的工程文化。

过去几周，我一直在分享这家硅谷顶级大厂内部工程师的糟糕处境。本文将梳理这件事情的来龙去脉，并探究管理层的真实想法：短短几周内，他们为何要将自2004年以来长期作为利润中心的软件工程部门，沦为如今备受诟病的成本中心。

本文将涵盖以下内容：

• Meta在人工智能出现之前的工程文化
• 投资AI，并强制工程师使用AI
• 核心工程人员感觉自己被当作垃圾一样对待
• 史上最尴尬的一次故障
• 内部混乱
• 自食其果
• “AI精神病”只是Meta独有的问题吗？

一、Meta在人工智能出现之前的工程文化

我将Meta的工程文化分为两个时代：一是“快速行动，打破常规”，二是“保持稳定，快速行动”。

1、“快速行动，打破常规”

2010年代，Facebook打破传统的工程文化在科技行业中颇具传奇色彩。因为它摒弃了传统工程文化的最佳实践，并取得了巨大的成功。

2012年，Facebook用户突破十亿大关时，公司制作了一本介绍其企业文化的小册子，并将发放到每位员工的办公桌上。这本小册子采用复古的宣传设计，被称为“小红书”，借用了毛主席的著作《毛主席语录》（1964年）的名称。

这本长达约70页的小册子，就是Facebook版的工程文化准则，核心就四条：速度、无畏、主动担责和跳出固有思维。

出自《小红书》，来源：本·巴里

当时，Facebook小红书中的箴言也在校园里广为流传，其中包括：

• 快速行动，打破常规
• 完成比完美更重要
• 失败得更惨
• 如果你不害怕，你会做什么？
• 每天都像一周那么长
• 莱特兄弟当年也没有飞行员执照
• 愚蠢的等待
• 机遇偏爱勇者

他们真正专注于打造优质产品，书中还提到：

更多来自Facebook小红书的内容

2、“保持稳定，快速行动”

2022年，我写了一篇关于Meta工程文化的深度分析文章。那时，情况已经发生了变化，过去那种鲁莽行事的风气大多已经消失，取而代之的是“保持稳定，快速行动”的原则。以下是我当时对Meta工程文化的描述：

“ Facebook的企业文化极其注重工程技术，远超大多数大型科技公司。或许是因为扎克伯格本人就是一名工程师，又或许是因为Facebook早期的很多创新都出自工程师之手。”

关注个人影响力。影响力一直是Facebook的核心关注点。自公司创立之初，这一点就始终如一，而对创造影响力的关注也从未改变。

和大多数大型科技公司一样，Meta的工程文化乃至整体公司氛围，都过于看重员工个人影响力。这就导致不少人只盯着短期、能量化的成绩，觉得团队合作、跨部门共享成果往往得不到足够的认可。

缺乏严格的流程。在所有大型科技公司中，Facebook的流程和标准化程度似乎是最低的。千万别拿它跟亚马逊的工程文化和数不胜数的流程规范相提并论，即便跟谷歌、微软或Uber这样的公司相比，Facebook的流程也宽松得多。这很大程度上是因为Meta以工程师为核心，而工程师本身就不喜欢繁琐的流程。

令人惊讶的是，Facebook对测试、文档和代码注释的重视程度很低。与其他大型科技公司相比，Facebook的自动化测试和文档编写水平低得惊人，行内代码注释也十分罕见。

Facebook是一家由工程师出身的创始人主导的公司。在大型科技企业里，Facebook是少数几家创始人是工程师出身并且至今仍然担任CEO的公司。另外一家是Netflix，其创始人兼联合CEO Reed Hastings在创业前也是软件工程师；亚马逊也曾是这样，但如今已不是；谷歌和苹果则从来都不属于这类。像Cloudflare这类规模稍小的公司也有类似情况，但它们的成立时间都比Facebook晚。

新人训练营。Meta有独特的入职流程，这与其它大型科技公司都不一样。

此外，Facebook作为一款产品，拥有业内最先进的自动上线系统之一。Instagram的底层架构更是久经考验，以至于推出Threads这种全新社交平台时几乎易如反掌，上线第一周就支撑起了上亿用户。

我认识的几位Meta内部工程师，能力强、有干劲，还很懂产品，他们的工作也得到了认可。CEO扎克伯格本身影响力就很大：他亲自编写了Facebook第一版代码，一直与工程团队保持密切联系，并且非常重视软件工程师。那里的工程师们都觉得自己所在的部门是公司的盈利核心。

二、投资AI，并强制工程师使用AI

在苹果、微软、亚马逊、谷歌以及Meta这五大科技巨头中，只有Meta没有自己的硬件平台或操作系统。苹果有iPhone、iPad和Mac电脑，谷歌有Android、ChromeOS和Pixel手机，微软有Windows，亚马逊有Kindle阅读器。

回顾过去，Meta在2010年代没有能够开发出自己的移动操作系统或移动电话。如今扎克伯格似乎下定决心不再错过任何一个平台发展的机会。

这也是Facebook在虚拟现实（VR）领域重金布局Oculus、在增强现实（AR）领域大力投入Meta眼镜的重要原因之一。2021年，Facebook将公司更名为Meta，当时VR以及元宇宙看起来前景广阔。Facebook投入数十亿美元，力图确保Meta成为该领域的市场领导者。然而，VR未能成为主流；疫情结束后，公众对VR的兴趣已大幅下降。

当人工智能在2022年成为一大趋势时，扎克伯格自然没有错过：他组建了内部的FAIR小组（基础人工智能研究团队）以及GenAI产品组织，并发布了一系列开源的人工智能模型：

• Llama 1 ：2023年2月发布，比ChatGPT晚三个月，由FAIR开发；

• Llama 2 ：2023年6月发布，由GenAI产品组织开发（包括所有后续的Llama型号）；

• Llama 3 ：2024年4月发布，该模型是Meta所有LLM中最具竞争力的，并在整个行业中广泛应用；

• Llama 4 ：2025年4月发布，但这款模型令人非常失望。

同年6月，Meta斥资148亿美元收购了Scale AI 49%的股份，重启AI战略布局，并聘请Scale AI的首席执行官Alexandr Wang负责Meta的AI战略计划。目前，Meta斥资20亿美元收购中国初创公司Manus AI的交易因中方叫停而不了了之。

从对Scale AI和Alexandr Wang的投资来看，Meta以及扎克伯格明显想要打造一款能够与最新版本的Claude和ChatGPT相媲美的顶尖大语言模型 (LLM)。但Meta几乎要从零开始，而能否成功则取决于Alexandr Wang的贡献。

Scale AI为Meta带来了非常专业的技术能力，是业内顶尖的AI公司之一，其专业领域包括：

• 训练数据和标注：Scale最初是为机器学习和人工智能训练提供高质量标注数据集的供应商，包括代码、文本、图像、视频等，目前仍是其核心业务。

• RLHF和微调：Scale运行的RLHF（基于人类反馈的强化学习）流程，是一套为基础模型提供反馈的人机交互数据引擎，很多顶尖AI实验室都用它来打造更优秀的大语言模型。

Alexandr Wang拥有充分的自主权可以深耕他擅长的领域：训练数据、数据标注和RLHF。这些工作都是动用Meta工程师团队的劳动力以及对其进行监督来实现的。

问题一：系统强制追踪键盘输入和鼠标点击操作，员工无法选择退出。4月下旬，Meta通知全体工程师，他们将被纳入一个强制追踪系统，记录每一次键盘敲击与鼠标点击操作，用于Meta的新AI生成训练数据，员工无任何退出权限。

毋庸置疑，这种做法侵犯了个人隐私，引发了诸多担忧：如果你登录个人银行账户，这个工具也会追踪吗？当你写私人邮件或接听私人电话的时候呢？Meta先前没有进行任何协商，也没有提供任何替代方案。这是一项自上而下强行推行的决定。

本月，路透社报道称，员工提出的诉求终于得到了重视：

“Meta于周二在一份内部备忘录中表示，在员工持续数周的强烈反对后，公司正在缩减此前计划中收集员工鼠标移动、键盘敲击和其它操作用作AI训练数据的相关内容。

Meta AI模型构建“超级智能实验室”副总裁Stephane Kasriel在备忘录中表示，Meta将新增控制选项，允许员工每次最长暂停数据收集30分钟，并可申请豁免参与该计划。”

从与Meta现任工程师的交谈中我了解到，由于数据保护法规的限制，日志系统尚未在英国上线。

问题二：核心团队中30-50%的工程师被强制调派到数据标注和RLHF部门，这让大家更加不满。此外，从4月下旬开始，产品工程团队接到上级指令，要求30-50%的工程师离开团队，加入Agent数据优化部门（ADO）。

考虑到Meta传统的工程师文化，强制调岗在这里是一个非常关键的背景。从2004年成立到去年为止，Meta一直充分给予工程师自主选择工作地点和工作内容的权利。这也是过去Meta运作模式的特征：

• 工程师并非被聘用到特定团队（除了少数情况下，高级工程师及以上级别除外），而是被聘用到公司；

• 在为期六周的新人培训营中，新员工先熟悉Meta的工程文化再选择想加入的团队；

• 团队匹配意味着与多个有人员编制的团队进行沟通，与他们开展一些小型合作项目，最终找到适配的团队；

• 内部转岗很容易，而且通常是由工程师发起的。

大约从2024年开始，通过新人培训营选拔团队成员的做法逐渐减少。但在Meta工作至少两年的工程师都知道，以前他们可以自己选择工作内容，也可以选择最有价值的项目。然而，现在却常常莫名其妙被分配到一个价值不明、工作内容琐碎的部门，而且长期从事这类工作肯定会影响到他们的职业发展。

数据标注是一项有重复性且更为复杂的工作。有些标注任务是创建一个网站，然后查看页面，判断其优劣并给出反馈，这是“典型”的数据标注工作。但这类工作相对少见，更复杂的AI训练任务则如下所示：

• 构思一个AI应该完成的任务；

• 编写测试用例来验证结果；

• 借助Harbor框架将这些内容打包到一个Docker容器中；

• 阅读AI编写的代码。这通常是基于多个模型的反馈来完成，并向其提供反馈。

这项工作并不轻松。也正因如此，才需要优秀的软件工程师来完成。但它很快就会变得枯燥重复。我采访过的大多数工程师都表示，他们很难日复一日地对这项工作保持热情。不过，我也和公司内部的一位工程师聊过，他说通过尝试不同的技术，不断挑战自我，反而会觉得这项工作充满动力也很有趣。这位工程师还认为，在当前模型训练阶段结束后，还会有更多的软件开发工作等着他。这也给我们一点启示：当生活给你柠檬时，你可以抱怨，但也可以像这位开发者一样，把它变成柠檬水。

这类模型训练工作在整个AI行业都属于保密内容，服务商为从事此类工作的开发人员给出每小时100美元以上的报酬。业内有传言称，OpenAI和Anthropologie在这些训练环境（旨在提升模型的编码能力）上的花费甚至超过了模型训练本身的成本。

基础设施和安全团队受人员调岗的影响尤为严重。我与几位基础设施部门的工程师交谈过，他们团队中有30%到50%的成员被调到了ADO部门。在某些情况下，离开的反而是最优秀的工程师。

有位工程师跟我说，现在整个局面就像电影《饥饿游戏》里那样：选手被随机抽中，强行带离原本的生活，扔进一个完全陌生的环境。只不过在Meta，受影响的人要多得多。一个10人的团队里，往往有3到5个人会被调走。前阵子他们还在做数亿人使用的产品，现在却天天对着AI生成的GitHub代码库反复给人工反馈。所以影响范围比《饥饿游戏》更广，只是后果没那么严重。

Meta的ADO部门大约有6500人，比OpenAI和Anthropic的员工总人数都多，其中大概有四五千是软件工程师。Meta总共有约2.5万名工程师，也就是说，每5到6个工程师里，就有一个现在可能在全职做数据标注工作。

可想而知，大家都在积极找新机会，没人会在LinkedIn这些平台上把自己的职位改成“Meta数据标注员”。

我跟这些岗位上的人聊过，他们都不喜欢这份工作，并且对这种自上而下的决策很不满。唯一的宽慰是，他们保住了工作，薪资没降，也没被裁。而且他们还有时间跳槽，去找一份薪资差不多、又不用做数据标注的工作。

三、核心工程人员感觉自己被当作垃圾一样对待

问题三：长达一个月的等待，加剧了公司内部的恐慌。4月20日，路透社报道称，Meta计划在一个月内裁员10%。Meta随后证实了这一消息，这意味着接下来的4周里，每个人都知道自己可能随时会失业。

员工被强制调到数据标注岗位的情况开始出现。正如我当时报道的那样：

“可以理解，对于这次重新调岗（到数据标注岗位），大家的心情褒贬不一，因为裁员即将到来。Meta将于5月20日星期三宣布裁员计划。或许那些被调去从事数据标注工作的人实际上比产品团队的同事更‘安全’一些。当然，这只是猜测，但如果Meta裁掉那些被调到数据标注工作的开发人员，那就太残忍了。”

问题四：Meta的绩效考核非常严格，导致开发人员会想方设法优化所有指标。据我了解，与谷歌和苹果相比，Meta的内部绩效考核流程（绩效总结周期，PSC）要严苛得多。Meta的经理们为了员工的薪酬相互博弈，甚至会“压低”其他团队工程师的薪酬，以提高自己下属的排名。在这个过程中，把各种指标当成博弈工具已经是常态：比如业务影响力、代码评审数量、代码行数等等，这些在AI出现之前就已经是这样了。

公司会向经理下达配额，将员工分成不同的绩效“等级”，经理们为了让自己的下属进入更高的等级，会开展激烈的内部斗争。

几年后，Meta的工程师们发现，避免获得低绩效评级的最佳方法是，所有指标（包括影响力、代码提交量和其他数据）都要高于其他同事。

问题五：Token也被纳入绩效考核，开发人员因此疯狂刷量。裁员消息确认后，工程师们得知管理层会在绩效考核中检查Token产出量。大家一下子慌了，担心Token太少会被判定绩效不达标，进而被裁掉。

那Meta的工程师会怎么做？大家本能的反应是：开始疯狂使用AI工具，就为了多刷Token。与此同时，Meta内部还有Token消耗排行榜，变相鼓励大家拼命刷量。正如我在4月16日所写：

据The Information报道，Meta员工在短短30天内，总共用掉了60.2万亿个AI Token。要是按Anthropic的公开API价格算，这笔开销高达9亿美元。当然，Meta作为大客户肯定有折扣，但即便打了折，成本也至少在1亿美元以上。究其根源，很大程度上是毫无意义的“Token刷量竞赛”导致的。

最大的问题在于：大家不再关心真正有价值的工作，而是全都一门心思搞表面功夫。我们来看看Meta管理层决定在公司内部推行的管理手段：

• 在法律允许范围内，监控所有工程师的键盘和鼠标操作；
• 把大批工程师强行转岗到数据标注岗位；
• 告知员工，他们当中将有10%的人被裁员；
• 形成一种风气：开发者只盯着绩效考核里的各项指标疯狂刷数据；
• 把Token使用量也纳入绩效考核。

这些因素叠加在一起，最终会变成什么样？结果主要有两点：

第一，所有人为了提高个人考核数据都在过度使用AI。整个工程师团队都在假装用AI干活，尽量少自己动手。这套激励机制特别扭曲：就算因为代码没好好审核导致线上故障，都不一定会被开除；但如果你不用AI写代码、自己手写，反而有可能丢工作。

第二，但凡在Meta待得久一点的资深工程师，要么已经在找新工作，要么至少在认真考虑跳槽。这些老员工对这些乱象早已见怪不怪了。我打个很形象的比方：

Meta公司几乎所有工程师都在寻找出路的原因（可视化呈现）

最新数据也印证了这一点：从5月开始，Meta工程师集体“找下家”的势头明显飙升。据interviewing.io 的创始人兼 CEO Aliner Lerner 分享的数据：过去一年半里，Meta工程师在该平台的注册量，5月同比出现了大幅增长。

Meta 上的 interviewing.io 面试准备服务注册用户。来源：interviewing.io。

我们在深度分析报告《2026年软件工程就业市场状况》中，引用了来自 interviewing.io 和其他数据源的更多数据。

客观来说，Meta还是给留下来的核心工程师发了很丰厚的留任股权激励。这笔钱确实让他们很难在外面找到同等水平的薪酬待遇。但我跟一位拿到了额外股权的工程师聊过，他说这笔钱反而让他下定决心尽快走人。因为失去自主权、一切都身不由己的感觉，让他心里特别憋屈。

四、史上最尴尬的一次故障

Meta的核心基础设施和安全团队现在突然面临严重人手不足的问题。大部分人都在提交AI生成的代码，而且也只用AI做代码评审，根本顾不上代码质量。毕竟，人人都面临裁员风险；一边要在核心骨干流失、团队编制砍半的情况下疲于救火，一边又清楚使用AI反而可能危及自己的工作岗位。

5月30日，Meta历史上最令人尴尬的宕机事件发生了。以下是软件工程师Siddharth Sundharam的总结（重点为笔者所加）：

“昨天，包括奥巴马白宫账号在内的一大批Instagram账号似乎遭到了黑客攻击。

说实话，我也不是刚入行的年轻人了。我在独角兽规模的公司中花了近十五年的时间排查各种漏洞和识别各种攻击手段，但这次的情况绝对是最离谱、蠢到难以置信的一次。

具体流程是这样的：

第一步：伪造位置并找客服申诉。攻击者只需要知道你的账号用户名就能动手。他们会连接到距离你所在城市较近的VPN或代理服务器，这样Instagram的安全算法就不会察觉到任何异常。（这些信息从你的公开主页、个人简介，或者随便一百种渠道都能轻松查到。）等系统判定申诉请求看起来是从正常地区发出来的，他们就去跟Meta的智能客服说账号被盗了，让系统把验证码发到他们自己控制的邮箱里。

第二步：完事了，真就这么简单。

这是我在实际生产环境中见过的第一个完全零验证的密码重置漏洞。系统似乎完全不检查确认这个提交的邮箱是不是用户之前用过的。AI把验证码发到攻击者的邮箱后，对方再把验证码输回去完成验证。随后平台就直接给一个全新的密码重置链接，攻击者就能完全接管账号了。”

这是一起安全漏洞事件，Meta把本该最坚固、防护最严密的大门直接敞开，任何人都能随意进出，而且事发时没有任何警报通知。直到用户开始在社交媒体上举报后，Meta才发现出了问题。

通过和Meta内部人员沟通，我了解到AI正是这次事故的罪魁祸首。AI生成代码、AI审核代码，再加上安全团队人手严重不足，共同酿成了这起极其难堪的安全事件。我多方了解后，整理出了以下信息：

• Instagram的信任与安全团队因为转岗做数据标注和裁员，人员流失了约50%。一些资深员工也被调去做AI训练的相关工作；

• 过去两个月里，完全由AI编写、且仅经过另一套AI代码审核的改动，在整个代码库中非常普遍。引发这次故障的代码修改，看起来就是其中之一；

• 正常情况下，信任与安全团队会严密监控安全漏洞并及时发出告警，但由于内部架构快速调整，整个团队目前已基本处于混乱状态。

Meta首席安全官在事故发生的第二天宣布辞职。此次故障于6月1日（周一）解决，公司也按严重故障流程启动了调查。周二，Meta公司的首席信息安全官（CISO）Guy Rosen宣布离职。

这是巧合吗？我对此深表怀疑。如果这位安全负责人此前就曾警告过不要大幅削减安全团队，却遭到管理层无视，进而对公司失去信任，那么他因此选择离职也在情理之中。而且我也不认为，把Instagram近半数安全人员调去做数据标注会是他的主意。

顺带一提，Meta此前最严重的一次故障发生在2021年，因DNS/BGP配置问题导致全平台下线7小时。那次宕机影响很大，但我认为Meta的后续处理做得不错，事后发布了复盘报告并公开道歉。但对这一次的Instagram大规模账号被盗事件，他们却没有这样做。

五、内部混乱

《连线》杂志（Wired）进一步披露了Meta目前内部的糟糕状况：

据《连线》杂志听到的一段录音显示，本周早些时候，有人打断了Meta一场仅限员工参加的直播演示，并爆粗表示“公司把我们当狗用”。随后，此人要求会议主持人给Meta某位负责AI的高管传话，直言“告诉他他就是个垃圾”。

这起事件发生在面向数千名员工的公开会议上，也反映出Meta应用人工智能团队内部日益积攒的不满情绪。该团队于今年3月成立，旨在为Meta超智能实验室的AI研究提供支持。三位现任员工向《连线》杂志透露，对于Meta组建这支约6500名工程师和产品经理团队的方式，以及公司安排他们做大量枯燥乏味的优化AI模型工作，员工内部普遍感到不满。

“这简直就是古拉格集中营，”一名员工说道。“你突然间失去了生活目标，几乎不跟任何人交流，每周就只有干不完的机械任务。”

还有更多内幕：据报道，Meta首席产品官Chris Cox向员工坦言，Meta的高层领导（也就是他的上级，即Meta的C级高管）才是造成这场烂摊子的罪魁祸首。同样来自《连线》的报道：

据《连线》杂志获得的一段录音显示，在本周一场面向Instagram全体员工的会议上，Meta首席产品官Chris Cox坦言，过去几个月里，公司一系列疯狂操作已经让工作环境变得艰难又残酷。Cox对Instagram团队在如此恶劣的环境下仍持续推出新功能、服务近20亿用户表示赞赏，并将现状形容为：“在冰雹中跑马拉松，队友不断被替换，还要被全程紧盯。”

“真是见鬼了，”他说道，引得众人大笑，然后又重复了一遍。“真是见鬼了。”

六、自食其果

那么，正如首席产品官Chris Cox所说，这场“公司乱象”的根源究竟在哪里呢？我采访过的工程师们都把矛头指向了两个人：扎克伯格和Alexandr Wang。扎克伯格对公司拥有绝对的控制权，他决定将大批工程师调到数据标注岗位，推出员工监控软件，并在Meta营收和利润创历史新高时仍然裁员10%。作为首席执行官，他显然要承担最终责任。

但有一点无法忽视：除了裁员之外，Meta所做的一切都是照搬Scale AI的策略，而这无疑出自Alexandr Wang之手：

• 强制记录键盘敲击和鼠标跟踪操作，用于生成训练数据；

• 强制调配超过4500名工程师从事数据标注工作，目的是为了产出高质量的RLHF数据，这明显是要服务于Meta正在研发的代码大模型；

• 从核心业务中调走最顶尖的工程师，这一决策无疑是得到扎克伯格批准的。他显然认为，训练代码AI比稳定运营 Instagram、Facebook、Messenger等核心业务更为重要。对了，我有没有提到，在6月12日，Facebook和Instagram再次发生了SEV0级别的全面宕机事故？

在这一切发生之前，Meta原本有望在年底超越谷歌，成为全球排名第一的广告业务公司。但不知道出于什么原因，扎克伯格却认为，开发代码大语言模型更为重要。

Meta的管理层目前正试图弥补他们造成的损失。《连线》杂志报道称，Meta的首席技术官Andrew Bosworth向员工承认，此次AI部门重组做得很糟糕，并承诺未来会加强沟通。

在我看来，扎克伯格显然不在乎工程师们对这场巨变的感受，而Bosworth大概率也对内部的混乱视而不见。与此同时，工程师们心里都很清楚：对公司业务而言，下一个AI模型远比他们自身更重要。Bosworth还表示，员工将可以使用AI辅助工具。考虑到当下的处境，这说辞可真是 “体贴入微”！

根据我了解到的所有情况，Meta的工程师文化已经名存实亡，因为管理层的各种操作已经表明，在这家公司里，工程部门只是一个成本中心。

美好的时光总是短暂的。

当然，我希望我的判断大错特错，但目前为止，我还没有看到扎克伯格和Alexandr Wang，这两位造成当前混乱局面的高管做出任何回应。或许短期内还有挽回余地：如果叫停数据标注任务、停止员工监控等举措得以落实，Meta仍有机会回归正常。但当前状况持续得越久，资深工程师必然会流失得越多。

七、“AI精神病”只是Meta独有的问题吗？

看到Meta这位技术出身的创始人如此痴迷AI，以至于忽视了那些撑起公司核心根基的工程师，实在令人唏嘘。但Meta真的只是个例吗？

Ghostty的开发者、HashiCorp创始人Mitchell Hashimoto表示，他在其它公司创始人身上也看到了类似的行为（以下为他的原话，重点已标注）：

我坚信现在有很多公司都陷入了严重的“AI精神病”，根本无法与他们进行理性的对话。我不能点名道姓，因为其中也包括我非常尊敬的朋友，但我很担心事态会如何发展。

当年行业向云与云自动化转型时，我亲历过基础设施平均故障间隔时间（MTBF）与平均恢复时间（MTTR）之间激烈的争论。如今，这些争论再次甚嚣尘上，只不过这一次，席卷的是整个软件开发行业。说实话，或许是整个世界。

这很可怕，因为那些陷入 “AI精神病” 的人几乎抱着一种绝对化的心态：“只要MTTR够快就行”。他们觉得 “上线带Bug也没关系，AI智能体可以以人类无法企及的速度和规模快速修复”。我们在基础设施领域早就明白，MTTR固然重要，但绝不能完全抛弃高可用、高韧性的系统设计。

主要问题是，我甚至不知道该怎么跟身边的人提起这件事。一旦聊起这个话题，立刻就会被反驳，比如 “不会的，代码有完整测试覆盖”“Bug报告数量在下降” 之类的说法，但这些根本反映不出全貌。

我们在基础设施领域已经吸取过一次教训：过度自动化，反而会把系统变成一台高效制造灾难的机器。从局部指标看，系统可能一切正常，但从全局看，它已经混乱到无法理解；Bug报告变少的同时，潜在风险可能在急剧飙升；测试覆盖率提升的同时，对代码语义的理解却在下降。变更迭代快到没人注意到底层架构正在慢慢腐朽。

我真的很担心。

Instagram这次宕机事件正是如此：工程团队放宽了AI生成、AI审核代码的质量标准，他们大概率以为就算出问题也能快速恢复。最后他们也确实恢复了，但此时损失已经造成：一些知名Instagram账号被盗，系统也遭到入侵，一切都在众目睽睽之下发生。

Mitchell特别指出，很多创始人高估了AI的实际能力，因此在代码上线到生产环境时，抛弃了本该有的安全合理防护措施。

八、要点总结

我们大多数人或许都能从Meta这场因过度痴迷AI而忽视员工（公司的核心）而导致的灾难性事件中吸取教训。好消息是，我听说此前在英国原定10%的裁员计划突然取消了。在法定协商期结束后，多个基础设施和安全团队得知，他们团队的工程师不会像原先预期那样被裁员。

Meta的业务蒸蒸日上，也早已凭借AI推动广告收入增长。与此同时，我的Facebook信息流里充斥着AI生成的虚假视频，下面有数百条机器人评论，还有很多用户似乎根本没意识到这些内容是AI制作的。对Meta而言，这些无非就是多了些投放广告的素材而已。

然而，尽管业务如此繁荣，Meta的管理层却执意对工程部门展开近乎毁灭性的整顿。如今他们现在才意识到，其中大部分做法都是徒劳。

如果你身处管理层，正想围绕AI对组织架构进行大刀阔斧的改革，不妨先冷静下来，看看Meta如今的处境。同时，如果你是一名工程师，所在公司的管理层正过度押注AI，可以考虑把这篇文章转发出去给他们作为参考。

如果你正在招聘深耕AI领域的优秀工程师，现在正是从Meta吸纳人才的最佳时机。我认识的每一位Meta工程师，都是AI的早期实践者，既懂产品搭建，也精通AI基础设施。这些人才已经对公司及其管理层感到失望。Meta流失的人才，将会成为其它初创公司和科技巨头们的收获。这大概是AI带来的一个意料之外的红利，尽管这并非是Meta的初衷。

昔日Meta这句“快速行动，打破常规”的口号，如今仿佛直接应验在了Meta的工程团队身上。公司急于在AI领域过度投资，以免错过科技行业当下这波AI浪潮。

作者丨Gergely Orosz 编译丨dbaplus社群

来源丨网址：https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/why-is-meta-destroying-its-engineering

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