我们采访了亚马逊 CTO，但 AI 不是重点

采访 | Kevin

文 | Tina

编辑 | 王一鹏

令人意外的是，作为亚马逊的 CTO，Werner Vogels 的意见和杨立昆存在某些共通之处，他们看起来都不是大模型的狂热追捧者，相反认为当下的生成式 AI 和过去的 AI 在本质上都依赖数据，有某种共通点。对于企业而言，用好数据，可能比盲目追寻一些“新概念”更有意义。

因此在 re:Invent 2024 期间，Werner 的会后采访上，大模型本身甚至未能成为全场提问的焦点。

那么，Werner 究竟关注什么呢？ 他更关注的是新一代年轻人对职业发展的期望，以及技术对社会产生的深远影响。这种关注，在一定程度上受到了当下年轻一代对工作价值观的转变，以及技术高速发展的双重影响。

考虑到本就焦灼的人才竞争，因为 Gen AI 的兴起变得更加夸张（无论在硅谷，还是在国内），Werner 会注意到年轻人的职业选择问题，也合情合理。

对此，他的思考可以总结为：关注社会责任感的公司，似乎正在获得人才与大趋势的双重青睐，可谓占据了人和与天时，而只重视商业利益的公司，至少在人才竞争方面，将处于明显劣势。

抢尖人才，靠的是“使命感”

现在的地图市场竞争激烈，各大科技公司都想把地图这个生意做大。我们平时用手机导航已经习惯了，但是这些大公司只关心大城市，一些偏远地区，特别是那些缺乏商业价值的区域，往往被商业地图公司所忽视。

在这样的背景下，一位年仅 24 岁的大学生借鉴了维基百科和 Linux 的成功模式，于 2004 年创办了一个名为 OpenStreetMap（OSM） 的非营利开放地理数据库。这个平台允许志愿者将全球地理信息上传到一个共享的公共存储库中，构建了一幅完整的世界地图，并且几乎免费向公众提供这些数据。

菲律宾是这项公益行动的典型获益国家之一。这个国家地处环太平洋火山带，频繁遭受台风、地震和火山喷发的侵袭。然而，由于缺乏商业价值，有 80%的地区都没有详细的地图。

在这种情况下，像 OSM 这样的组织就显得尤为重要。他们号召志愿者带着手机，深入这些地区拍摄，绘制详细的地图。这些地图不仅标注了道路和建筑，还包含了当地居民的宝贵信息，比如哪里有更坚固的房屋、医院诊所都在哪里，以便在灾难发生时为人们提供指引。这样一来，这些由志愿者及其他非营利组织创建的开放数据，就能指导救援人员或者红十字会前往他们原本无法触及的区域。

二十年后的今天，OSM 已经聚集超过 1000 万名贡献者，注册用户更是一直指数级增长。连那些平时互相竞争的科技巨头，比如 Facebook、苹果、亚马逊和微软，都看中了它的价值，纷纷加入投资和合作的行列。

采访中，Werner 对这类开放数据组织赞不绝口。

他观察到使命驱动的人才正在崛起：“跨行业、跨世代的从业者的价值观和偏好发生了明显转变，越来越多的人寻求能够对社会和环境产生有意义影响的职位”。

也就是说，赚钱很重要，但上班只为了赚钱，是不够的。“社畜”终究只是句调侃，是个阶段性状态，人工作的目的不能永远只停留在“活着”上。

尤其是 Z 世代和千禧一代，他们是全球劳动力的主力军，自出生起便与网络信息时代无缝连接，深受数字技术、即时通讯和智能设备的影响。这些年轻一代对不同民族、不同国家的人们，有着惊人的同理心，而科技可以为解决不平等、心理健康以及气候变化等全球性问题提供解决方案。

“这表明职业理想和社会价值观正在发生根本性的转变。”Werner 指出，“这种转变对企业来说是一个不容忽视的信号。”

“那些认识到并利用这种转变的组织才能在未来几十年蓬勃发展。为了吸引和留住这些有理想、有抱负的年轻人，各行各业的企业都必须调整发展战略，创造一个更具社会责任感的工作环境。”

与之相对应的是：现在有许多公司倡导成为绿色企业，包括亚马逊，绿色企业的价值观就会强调“企业成长的同时还是要与生态环境共存共荣”。而且以可持续发展为重点的职位是美国和欧洲增长最快的职位类别之一。

Werner 还说他一直非常有兴趣关注那些致力于解决人类真正棘手问题、真正重大问题的公司，比如经济平等，无论是食品还是全球医疗保健。

“一些罕见病，因为受众群体太小、没办法支撑起几十亿美元的市场规模，那项目就得不到跟进。以渐冻症为例，药企其实从来没有开发过相关药物，因为患者数量不够多。如今那些纯营利性质的药企已经开始探索这些没有商业价值、但却极具现实意义的问题。总之要想让当下最聪明的头脑为你工作，那就得想办法证明自己能为社会产生积极影响。”

如今，愿意在这些组织做志愿者的技术工人数量也正在大幅增加。过去，五年、十年前，你得求人来。现在，人们会主动上门。“过去四到五年，我注意到有一代新的员工愿意减薪，如果可以为一个有可持续发展目标的公司工作。”事实上，哈佛商学院最近的一项研究确实表明，大学毕业生愿意牺牲薪水来从事具有亲社会影响的工作。

我们需要认识到人才关注的焦点，本身正在出现变化，无论经济情况多么不乐观，新生代并非只关注商业利益，这是个既定事实。

马云曾说，员工离职要么是受了委屈，要么是钱给少了。

这句话现在来看，有点过时了。

当下许多企业与员工正陷入“资方看绩效、劳方谈福利”的僵局。

企业老抱怨自己的员工只关心薪资是否到位、加班多少、年假如何等，但如果一家公司总是把商业利益放在首位，员工自然也会对等的把个人利益放在心上。并且传统老板画的“上市就暴富、升职如坐火箭”等虚无缥缈的饼，已经无法打动新一代员工，他们更渴望为社会做出贡献，实现自我价值。

中国公司喜欢看硅谷的风向，来确定市场机会，那么这次不妨在人才战略上也参考下硅谷——年轻人更喜欢贡献人类社会真实价值的公司，越优秀的人越是如此。

回归专注时代

我们身处一个比从前更“沸腾”的时代，Werner 谈到的“人才在求职上的偏好”，只是个缩影和预兆。

过去 10-15 年间，技术对我们生活的世界产生了巨大影响，传递这种影响的媒介，叫做 APP。这些移动应用，一方面方便了生活，一方面在注意力经济上，杀得你死我活。

“我认为我们需要重新评估如何运用这些技术”，Werner 指出。因为如今的应用程序基本上都是为了黏性和上瘾而设计的，并且这已经成为了一个价值数十亿美元的产业。科技公司为了吸引用户，在 APP 的设计上可谓是煞费苦心。每一次刷屏、每个推送、每一条消息，都是一场精心设计的注意力争夺战。来自 TikTok 的内部文件显示，用户在使用 35 分钟后可能会成瘾。这种无休止的刺激，让我们的大脑越来越难以集中注意力，甚至导致焦虑、抑郁等心理问题。

短视的科技，同样在吞噬下一代。

“我们成年人或许能够应对这些挑战，”他补充道。“如果一个四岁的小孩坐在车后座上，以前他们可能会唱歌或不停地问‘到了吗？到了吗？’但现在父母们通常会递给他们一个 iPad。短视频的兴起让孩子们习惯了短时间内多巴胺被反复激发，于是 3、4 岁时就出现了上瘾症状。”青少年更是重度手机用户，数据表明，从 2009 年到 2022 年，青少年每天在社交媒体上的使用时间几乎翻了一倍：从 50%飙升至 95%；72%的美国高中教师认为学生手机分心是一个重大问题。

现在人们开始意识到这一问题，并采取了一些措施，比如澳大利亚的新规试图禁止 16 岁以下的孩子使用社交媒体，有的高中禁止学生们使用手机。但是，如果我们直接禁止孩子们做某件事，他们反而可能会出于逆反心理，更加想去尝试。所以与其一味禁止，不如从源头上解决问题。科技公司应该担负起社会责任，通过技术手段来防止青少年过度使用手机，保护他们的身心健康。

一些创新者留意到了这个现象。

越来越多的以目标为导向的新设备开始出现，它们的设计初衷就是帮助我们更专注，少分心。就像以前我们看电子书时，Kindle 就能让我们沉浸在阅读中，不受打扰一样。现在，这种“专注”的设计理念变得越来越流行了，出现了只提供通话和短信功能的极简主义手机、注重拍照技巧而非分享的相机，以及让我们可以不受信息和通知的干扰享受音乐的独立音乐播放器。

与此同时，我们也需要改进内容推荐机制。Werner 提到，他与 Netflix 的交流中了解到，有高达 80%到 87%的用户观看内容是平台自动推荐的。这种被动式的消费方式，很容易让我们陷入信息茧房。未来的技术应用，应该更尊重用户的选择，而不是一味地向用户推送内容。

Werner 相信，在 2025 年及以后，科技将成为我们提升专注力、进入“心流”状态的助力。

用今天的人工智能解决明天的问题

虽然大模型并没成为这次采访的重点，不过作为当下最热门的技术话题之一，AI 的话题是避免不了的。

Werner 起初认为生成式 AI 只是炒作，但随着 AI 搜索的出现，他开始觉得“这似乎确实有些价值”。

在他看来，无论是之前的机器学习还是现在的生成式 AI，核心本质并没有太大区别，一切的基础依然取决于我们掌握的数据。比如说上世纪 90 年代，那会存储容量非常昂贵，我们只能存储那些跟已知重要内容相关的东西。但随着存储成本越来越低，我们已经可以保留自己收集到的全部内容，所以突然之间就有了一大堆非结构化数据。太多的数据反而让人失去焦点，因此机器学习或 AI 技术的目标变成了从大量数据中找出隐藏的模式。

总之，尽管人工智能取得了进步，它依然只是用来增强人类决策能力的工具。而生成式 AI 更像是大数据背景之下的新型操作系统，允许我们剖析自己的数据并据此创建出新的数据。这才是 AI 的力量所在。

关于下一波的大创新，Werner 认为不太可能是“聊天机器人”，此外 AI 的应用不应仅局限于盈利领域，也可以在非盈利领域发挥重要作用。

如今，年轻一代的企业家希望借助 AI 打造强大的解决方案，以应对粮食安全和医疗保健的重大挑战。根据联合国的数据，到 2050 年，地球上将新增 20 亿人口。当前人类社会面对的最大挑战之一，就是如何在未来二十、三十甚至四十年中提供粮食保障和医疗保障。

AI 可以帮助我们分析农业数据，找到提高粮食产量的方法。一家公司就利用 AI 技术养殖鱼类，通过分析超过 10 亿条鱼的数据，大大提高了蛋白质的产出效率，同时减少了对环境的影响。

Werner Vogels 从放射科医生转型为亚马逊的 CTO，这段职业经历让他始终对医疗领域保持高度关注。尽管如今专注于技术创新，他对医疗保健的兴趣从未减退，这也促使他在技术与医疗结合的领域投入更多思考与探索。

全球约有 1.5 亿人，主要生活在最贫困地区，几乎无法获得医疗服务，基本处于“医无所依”的状态。在巴西，一家私人医疗组织通过创新举措改变了这一现状。他们在贫民窟及周边地区设立了 200 多家诊所，并借助 AI 技术降低医疗成本，使服务变得便宜且负担得起。他们追踪患者的全流程，通过 AI 管理药品价格，确保药品成本得到有效控制。此外，这家组织特别重视预防性医疗，利用患者数据和相关知识提供精准的健康建议，从而显著降低整体医疗成本。

在发达国家，AI 也在改变医疗行业。比如瑞典曾发布一份报告，提到大多数西欧国家都设有医疗保健计划，要求 50 岁以上的女性每 2 年进行一次胸部 X 光检查以便尽早发现乳腺癌症状。可负责查看这些图像的放射科医生每天都查看几千张这样的图像，人都要累垮。而且 AI 检测出的乳腺癌病例比单一放射科医生高 30%，与一人初检、一人复检的双人组合基本相当。

延伸阅读：

https://www.allthingsdistributed.com/2024/12/tech-predictions-for-2025-and-beyond.html

https://techcrunch.com/2024/12/05/amazon-cto-werner-vogels-on-fighting-misinformation-tech-addiction-and-small-nuclear-reactors/

https://www.youtube.com/watch?v=1oPIUTtGnNY