亚马逊工程领导层关于人工智能时代开发者角色的最新进展

我们领导团队目前看到的最重大转变之一，是人工智能如何改变软件工程师（SDE）的工作方式，同时我们也意识到，作为一名 SDE 的核心要素保持不变。

来自亚马逊各地的工程领导层，包括杰出工程师和高级首席工程师，最近齐聚一堂，重新确认了在亚马逊担任软件工程师（SDE）意味着什么。基于对公司最成功的 SDEs 的关键学习和观察，他们制定了一份更新后的角色指南。我们最高产的工程师证明，开发者角色及其产出并不由是否使用 AI 来定义。我们现在进入了“文艺复兴式开发者”时代，将 AI 工具与人类判断力和领域专业知识相结合，以构建全新的事物。作为拥有数千名 SDEs 的代理式 AI 领导者，亚马逊认为分享我们对未来 SDE 角色的愿景可以为我们的客户树立榜样。

以下是亚马逊向全体软件工程师共享的一份备忘录。

-特克

亲爱的 SDEs 和 SDMs，
在为我们亚马逊的软件工程师（SDEs）开发新版角色指南时，我们面临一个重要问题：我们要多大程度地关注 AI？历史上，我们曾试图避免让 SDE 角色指南明确提及技术，这反映了亚马逊业务的多样性以及 SDEs 所做工作的多样性。尽管过去二十年的技术趋势（如云计算、微服务、无服务器架构等）重塑了 SDEs 的工作内容，我们仍坚持这一做法。在高级首席工程师和杰出工程师社区中，我们深入辩论过这次是否有所不同。AI 正在比之前的技术趋势更快、更根本地改变软件工程的工作。成为软件工程师的含义，甚至软件工程本身的定义，都在快速且持久地发生变化。

尽管变化速度惊人，但我们认为现在仍处于早期阶段。我们需要拥抱这一变革，并花时间学习，否则就有被落下的风险。我们才刚刚看到 AI 对软件工程的影响的开端。虽然我们对未来有清晰的愿景，但仍有大量新事物正在涌现。我们确信，无论未来的最佳实践如何演变，AI 都将成为软件工程实践的核心。如果你还没有这样做，你应该尽快花时间学习并将 AI 应用到日常工作中。如果你已经在用 AI，请继续投入精力寻找更好的实践方法，并持续学习。变化的步伐非常快。

很难以一种经得起时间考验的方式来定义良好的 AI 驱动工程实践是什么样的。我们现在编写的任何定义，到明年此时可能看起来已经过时。过时的定义有阻碍我们进步的风险，会在世界继续前进的同时将我们的工程实践冻结在琥珀中。为了解决这个问题，我们决定聚焦于在演进 SDE 角色过程中不变的东西。具体而言，是对我们客户、业务和团队的影响。即使输入、工具和技术的变化速度前所未有，但重要的结果并未改变。

这一结论使编写角色指南变得更加容易，但很可能让你、我们的软件开发工程师（SDE）和软件交付经理（SDM）产生一个关于应如何使用人工智能以及在团队和组织中如何衡量人工智能使用情况的重要问题。我们认为，最好以长期成果来衡量，并以长期成果作为衡量标准。但这些成果可能存在时间滞后、难以测量且很难从其他趋势中孤立出来。在某些情况下，我们通过使用输入指标（如令牌用量或人工智能工具的采用率）或吞吐量指标（如代码更改和审查数量）来解决这些问题。我们都清楚这些指标存在严重缺陷，主要是因为它们与真正重要的事物脱节。我们知道，如果将这些指标用作目标而非衡量标准，可能会导致负面结果，增加成本（最大化令牌使用量与节俭原则相悖），并增加复杂性（衡量代码行数与“发明并简化”原则相悖）。我们相信，这个拥有强烈主人翁意识和专注于交付成果的社区将帮助我们避免这些负面结果。

更积极的是，我们发现这些输入指标与重要产出高度相关，并且预计这种相关性将在一段时间内持续存在。这种效应既源于那些最拥抱人工智能的团队（我们称之为前沿团队）生产力和交付能力的提升，也源于那些未采用人工智能或未提高输出指标的团队和个人正在落后。在思考个人职业发展和组织绩效时，谨慎且有判断力地使用这些输入指标是恰当的。我们建议特别关注第10百分位（找出未能有效拥抱人工智能的团队并了解原因）和第90百分位（找出大量使用人工智能的团队并了解其是否实现了匹配的交付增长）。通过共同努力，随着时间的推移，我们将找到更好的指标并设定更明智的目标。

换句话说：优秀的领导者深刻理解团队的工作。他们投入巨大精力培养这种直觉。他们研究和理解许多轶事，并仔细跟踪产出，而不仅仅是表面指标。

如果你的工作未能从当前的 AI 工具中受益，这是一种发现，而非失败。记录原因，与你的同行社区分享，告知你的经理，并共同努力寻找解决方案。能够解释 AI 在何处尚未帮助其工作的工程师，正是在展示我们所要求的判断力。

作为技术或组织领导者，你的工作的一部分是确保你的团队或组织充分利用 AI 来改善为客户和业务的交付效果。这需要你自己深入理解这些技术，亲手操作使用它们，而不是依赖道听途说，并了解其他人如何使用它们。充分的理解意味着你已在生产工作中使用过这些工具，能够描述一个它们有帮助的任务和一个它们没有帮助的任务，并能向你的团队解释这种判断。在你的组织中部署 AI 需要谨慎平衡探索新的、更好的做事方式与加倍投入已有优势领域之间的关系。判断力和细心是关键。作为领导者，我们期望你主动承担起连接团队或组织中输入与输出的责任。

在我们纵观整个组织的过程中，我们发现影响力最大的领导者是那些加倍投入“学习并保持好奇心”的人。他们既花时间学习人工智能，也为下属留出同样学习的时间。我们看到，这种对组织的投资回报不成比例地巨大，那些追随好奇心（适当平衡“交付成果”和“坚持最高标准”）的团队从人工智能的采用中看到了最积极的影响。

我们还发现，与产品和业务联系更紧密的 SDE 和 SDM 能够最大限度地利用人工智能和代理式软件开发。随着亚马逊的发展，我们观察到部分 IC（独立贡献者）和 SDM 与客户及业务的联系有所减弱。我们希望扭转这一趋势。我们建议各级 IC 找到方法，深入融入客户以及所在团队或组织的產品方向。正如以往一样，随着你职级的提升，这种所有权的范围和深度也将相应增加。对于 SDM，我们也建议投入时间确保自己与客户和业务保持紧密联系，并帮助组织内的 IC 做到这一点。

这是我们行业变革的时代，也是软件工程师角色内涵发生变革的时代。我们认为，软件和软件工程师所面临的机会前所未有地广阔。我们对软件开发未来以及我们作为工程师的角色比以往任何时候都更加充满期待。我们将与那些强大、好奇且以客户为中心的拥有者携手合作，共同开创软件开发的未来。

随着人工智能对我们业务和工程实践的影响日益清晰，我们将在未来几年继续演进 SDE 角色。但我们相信，真正重要的东西不太可能改变：即对客户的痴迷，以及对长期交付成果的专注。

¹_{杰夫·贝佐斯在2012年接受沃纳·沃格尔采访时}
²_{杰夫·贝佐斯在2016年的致亚马逊股东的信中}