亚马逊发布新工程指南：警惕“代币交易”陷阱，AI 使用量不等于生产力
据 Tom's Hardware 报道，亚马逊（Amazon）于 10 月 27 日更新了其内部工程指导方针，明确警告工程师和管理者不要单纯追求 AI 的“代币消耗量”。公司指出，高强度的 AI 使用并不自动等同于更高质量的工作产出，盲目追逐指标反而可能损害效率。
在新发布的备忘录中，亚马逊强调，若将 AI 采用率、代币消耗量、代码变更次数以及代码审查频率等输入型指标与最终实际成果脱钩，这些指标便会变得“严重缺陷”。公司将此类行为描述为对“节俭与简洁”（frugality and simplicity）企业价值观的背离，并指出这种做法不仅会导致计算成本飙升，还会不必要地增加软件系统的复杂性。
亚马逊提出，衡量 AI 价值的最佳标尺应是长期结果。公司在文件中写道：“我们相信，最好是以长期结果来衡量，并接受长期结果的衡量。”但这并不意味着管理者应完全忽视使用数据。相反，亚马逊建议在结合其他指标时，“谨慎且带有判断力地”审视这些数据。例如，管理层可以通过对比 AI 使用最少和使用最多的团队，来判断技术采纳是否真正转化为更好的交付表现。
此外，该指南还驳斥了“所有任务都必须使用 AI 工具”的观点。亚马逊明确表示，如果现有的工具无法对某项工作产生实质性帮助，这被视为一种“发现”，而非“失败”。能够清晰说明当前工具局限性的工程师，展现的是专业判断力，而非对新技术的抵触情绪。
