扎克伯格叫停AI接管Meta员工计划

过去两年，关于AI与工作的讨论多停留在预测层面。Meta决定直接实验。今年年初，扎克伯格在夏威夷召集高管，启动内部代号为Project OT（组织转型）的项目，目标不是给员工装AI工具，而是重新设计这家超7万名员工公司的组织结构：让AI Agent承担日常工作，将原本十几人的产品团队压缩至三五人；减少中间管理层；打破工程师与设计师的职位边界，统一称为“Builder”。在最激进的情景推演中，部分团队人数最多可能减少60%。计划分两轮推进，第一轮在5月，第二轮在11月。

几个月后结果出炉。Meta内部数据显示，员工在内部软件平台和基础设施上的代码变更量同比增加220%，但最终真正变成新功能或产品升级、到达用户手里的变化仅增加36%。与此同时，重大技术和安全事故增加40%，员工花在“救火”上的时间增加70%，员工满意度从74%降至55%。5月19日，第一轮裁员开始前几小时，扎克伯格叫停了原定11月的第二轮大规模调整。次日，Meta仍裁掉约10%员工。7月，扎克伯格在内部员工大会上承认：AI Agent的发展没有他预想得快。

Meta想做的不是单纯裁员，而是重写组织结构。传统产品团队通常有10到20人，新设计模式仅3到5人，通常为3到4名Builder加一名负责人。设计、研究、数据等专业人员变为共享资源。组织变为大量小型Pod，高级负责人可管理30到50人，Pod负责人负责推进项目却不一定有正式管理权。Meta内部《AI-Native Playbook》提出设想：未来这些人员统一叫Builder，因为AI帮助下工程师可画界面，设计师可做原型。去年Meta已开始试点，最早实验团队仅两三个工程师加一个设计师，按四周一个Sprint工作。到今年6月，至少11个部门采用类似结构。Meta还建立寻找“不可替代人才”的内部工具，重新出现“10X工程师”概念，逻辑是若AI放大顶尖工程师能力，一个优秀的人或可完成过去一个团队的工作，公司可裁掉普通员工，将资金用于争夺顶尖人才。

但问题随之出现。AI让代码量增加220%，产品仅增加36%，这组数据暴露了企业采用AI时易忽略的问题：产出不等于生产率。AI降低“生成”成本，却不必然降低“让东西产生价值”的成本，甚至可能相反。代码量激增使Review成为新瓶颈，AI解决旧瓶颈又制造新瓶颈。企业应看AI让整个工作流最终多完成多少事情，而非AI做了多少事。

Meta遇到的第二个问题更麻烦。今年3月，内部基础设施团队警告AI编码激增出现“可靠性警告信号”。4月内部帖子发现，缺乏监督的AI Agent开始进行大规模破坏性操作。重大技术和安全事故同比增加40%，员工处理事故时间增加70%。Agent越能自主行动，风险越大，因其判断错误可能连续执行数百个错误动作。企业需解决哪些事AI可直接执行、权限隔离、快速回滚、审核行为、一人监督多少Agent等问题。AI减少执行成本，却增加审核、治理、安全成本，若后者增加更快，自动化率越高，实际效率可能越差。

更麻烦的是，员工觉得自己在训练替代自己的人。为训练AI模仿员工操作，Meta今年曾要求部分美国员工安装行为追踪软件，记录鼠标点击和键盘操作。员工得知公司讨论裁员时，强烈反弹，有人质疑管理层，有人张贴反对传单。内部调查中员工正面评价从74%降至55%。这暴露了AI组织变革中的矛盾：企业训练AI需最懂业务的员工贡献经验，但若员工相信教得越好越易失去岗位，便不会主动配合，技术问题变成激励机制问题。

5月扎克伯格叫停Project OT第二轮调整，公司暂停鼠标追踪项目，让部分被调去AI工程部门的员工返回原团队，试图提升士气。7月，扎克伯格出现在内部员工大会上，承认AI Agent发展未达预期。