Amazon çalışanları, AI kullanımı baskısı altında gereksiz işler üretiyor

 (fastcompany.com)
1 puan yazan GN⁺ 2 시간 전 | 1 yorum | WhatsApp'ta paylaş
  • Amazon çalışanları, işlerine daha fazla AI eklemeleri yönünde baskı görüyor; ancak bunun nereye uygulanacağı belirsiz olduğu için gereksiz işler ortaya çıkıyor
  • Bazı çalışanlar, kurum içi araç MeshClaw’ı üretkenliği artırmaktan çok AI etkinlik hacmini yükselten ajanlar oluşturmak için kullanıyor
  • Çalışanlar, AI token tüketiminin takip edilmesinin kalite yerine kullanım miktarını öne çıkaran bir atmosfer yarattığını düşünüyor
  • Amazon, şirket genelinde AI metrikleri ya da kurum içi bir liderlik tablosu bulunmadığını söylese de çalışanlar %80 kullanım hedefi ve takip olduğunu belirtiyor
  • OpenClaw ve MeshClaw, yerelde çalıştıkları için daha bağımsız; ancak aşırı erişim yetkisi verildiğinde riskler büyüyebiliyor

AI kullanımı baskısı ve MeshClaw kullanımı

  • Amazon çalışanları, iş akışlarına daha fazla AI dahil etmeleri yönünde baskı altında; ancak bunun tam olarak nerede uygulanması gerektiği net olmadığı için AI kaynaklarının gereksiz işlere harcanma ihtimali artıyor
  • Financial Times haberine göre bazı Amazon çalışanları, şirket içi AI aracı MeshClaw’ı üretkenliği artırmaktan çok AI etkinlik miktarını yükselten gereksiz AI ajanları oluşturmak için kullanıyor
  • Bir çalışan, “Bu araçları kullanmamız yönünde çok fazla baskı var” diyerek, bazılarının token kullanımını maksimize etmek için MeshClaw kullandığını söyledi

Kullanım metrikleri etrafındaki çelişkiler

  • Çalışanlar, Amazon’un AI token tüketimini takip etmesi nedeniyle bazı iş arkadaşlarının teknoloji kullanımında kalite yerine miktara öncelik verdiğini düşünüyor
  • İsmini vermek istemeyen birden fazla Amazon çalışanı, AI kullanımına yönelik beklentiler arttıkça çalışma ortamının kötüleştiğini düşünüyor
  • Amazon’un çalışanlara AI kullanım istatistiklerinin performans değerlendirmelerine dahil edilmediğini söylediği anlaşılıyor; ancak tüm çalışanlar buna inanmıyor
  • Bir başka çalışan, kullanım takibinin çarpık teşvikler yarattığını ve bazı çalışanları aşırı rekabetçi davranmaya ittiğini düşünüyor
  • Röportaj verilen çalışanlar, şirketin her hafta geliştiricilerin %80’inin AI kullanmasını hedeflediğini ve çalışanların token tüketiminin kurum içi bir liderlik tablosunda takip edildiğini söylüyor
  • Bir Amazon sözcüsü, AI kullanımına ilişkin şirket genelinde metrikler olmadığını ve çalışanların birbirleriyle karşılaştırıldığı kurum içi bir liderlik tablosu bulunmadığını söyledi
  • Amazon’a göre çalışanlar, kişisel panolarında kendi AI kullanım miktarlarını görebiliyor

OpenClaw ve yerel çalıştırmanın riskleri

  • Bazı Amazon çalışanlarının AI kullanım miktarını şişirmek için kullandığı MeshClaw, başka bir AI aracı olan OpenClaw’dan ilham alan bir araç
  • OpenClaw ve MeshClaw, diğer AI modellerinden farklı olarak kullanıcının kendi donanımında yerelde çalışıyor; bu da onlara daha yüksek bağımsızlık sağlıyor
  • Bu yılın başlarında Meta Superintelligence Labs’in hizalama direktörü, OpenClaw’un e-posta gelen kutusunun tamamını neredeyse silmesine yol açan olayla gündeme gelmiş ve AI’ya aşırı erişim yetkisi verildiğinde ortaya çıkabilecek riskleri göstermişti

İlgili okumalar

1 yorum

 
GN⁺ 2 시간 전
Hacker News yorumları

  • Sadece Amazon değil, büyük teknoloji şirketlerinin genelinde ve bazı küçük şirketlerde de aynı anda topluca çıldırılıyormuş gibi hissettiriyor
    Bir CEO’nun bir gün çıkıp “Seyahat masrafı harcamalarını teşvik etmemiz gerekiyor, o yüzden mümkün olduğunca çok iş seyahati ayarlayın ve olabildiğince para harcayın. Uydu ofise giderken birinci sınıfta uçun, Uber yerine limuzin kullanın, lüks restoranlarda yiyin. Yeterince seyahat masrafı yapmazsanız performans değerlendirmesinde düşük not alırsınız” demesine benziyor
    Şu an tamamen anormal bir çağdayız

    • Bu yüzden yeni CLI aracı Burn, Baby, Burn’ü yaptım: https://github.com/dtnewman/burn-baby-burn/tree/main
      Amazon başkan yardımcısı olsam satın alma tekliflerini de değerlendirirdim; ek özelliklere sahip bir enterprise sürümü üzerinde de çalışılıyor
      Show HN: https://news.ycombinator.com/item?id=48151287
    • İşte AI’ı daha fazla kullanması söylenen biri, sadece token yakan bir ajan yapmış; en çok kullanan bir sonraki çalışandan yaklaşık 10 kat fazla kullanmış
      Azarlanacağını sanmış ama tam tersine takdir edilmiş, hatta başarısının nasıl olduğunu diğer çalışanlarla paylaşması için kısa bir sunum yapması istenmiş
    • Bizim şirkette AI harcaması performans değerlendirmesine dahil ediliyor ve “tekillik” gelmiş deniyor
      Artık altyapı harcamalarının %20’si token, geliştirici başına haftalık pull request sayısı da 4,2’den 5,1’e çıktı
      Bunların önemli bir kısmı ajanın bir iki satır config dosyası değiştirmesinden ibaret, o yüzden her şey büyülü düşünce gibi görünüyor
    • Babam 90’ların başında kendi seyahat acentesi olan bir şirkette çalışıyordu; acente daha fazla para kazansın diye daha pahalı uçuşlara rezervasyon yapıldığı çok oluyordu
      Başka uçuşlarda birinci sınıf daha ucuza mümkün olsa bile şirket politikası gereği birinci sınıfta uçamıyordu
      Biz hep anormal zamanlarda yaşadık
    • Bazı şirketler, AI’ın tüm çalışanları 10.000 kat daha üretken hale getireceği ve milyarlarca dolar tasarruf sağlayacağı pazarlamasına kanmış olabilir
      Bu olmayınca da çalışanların o büyülü AI’ı yeterince sık kullanmadığını varsayıyor gibiler
      Kendi AI ürünlerini yapan şirketler, çalışanların AI’ı olabildiğince çok kullanmasını isteyip sonunda çalışanların çoğunu ya da tamamını değiştirecek eğitim verisini elde etmeyi amaçlıyor da olabilir
      Kendi AI ikamelerini eğitmeyi reddeden çalışanları cezalandırmak, bugün maliyetli olsa bile ilerideki tasarruf çok daha büyük olacak diye bakarlarsa onlara mantıklı gelebilir

  • Yaklaşık 6 ay önce bir AWS çalışanından bizim kullanım senaryomuza uygun bir AI aracı sunumu dinledim
    Sunum sırasında aniden ekran paylaşımında “Bu ay ne kadar token kullandığıma bakın. Opus’u deli gibi çalıştırıyorum” dedi ve sayı utandıracak kadar büyüktü
    O anda “Acayip bir övünme. Bu zaten çok pahalı; çok kullanıyor olmak başlı başına bir tehlike işareti değil mi?” diye düşündüm
    AWS altyapısını yönetmek ve ayarlamak için Claude Code kullanım örnekleri gösterdi ama internetten daha yaşlı gri sakallı bir sistem yöneticisi olarak bana göre bunlar “AI ile tek bir komutun yapacağı şeyi yapmış” gibi görünüyordu
    O yüzden bu hikâye mantıklı geliyor. Demek ki 6 ay önce bile hunharca kullanmaları teşvik ediliyormuş

    • Cursor önerilerinin büyük kısmı zaten linter’ın otomatik düzeltmesi gereken şeyler
      Ama tab tuşuna basınca o satır AI tarafından düzenlenmiş satır olarak sayılıyor
      Kalanların da önemli bir kısmı, çoklu imleç, vim gezintisi ve makroları öğrenmiş olsan zaten benzer hızda yapabileceğin işler
      Gerçekte bunları kullanmasan da ekrana kod dökme hızının darboğaz olduğu kadar yavaş hiç olmadığım için öğrenmemiştim
    • Bu örneklerle, üretken yapay zeka ajan destekli geliştirmenin özellikle startup’larda artık tek çalışma biçimi olduğuna dair anlatıları nasıl bağdaştıracağımı hâlâ bilmiyorum
      Muhtemelen ikili bir durum değil ve çeşitli etkenlere göre değişiyor, ama birbirinden bu kadar farklı raporların aynı anda dolaşması garip
    • Büyük yatırım şirketlerinin çoğu, pek çok teknoloji şirketinin yanı sıra OpenAI ve Anthropic ile de derinden bağlantılı olabilir
      O zaman bu tür talimatların nereden geldiği ve neden temkinli ya da dengeli olmadıkları biraz daha anlaşılır oluyor
    • Zamanla soyutlama katmanları biriktikçe sonraki kuşaklar alttaki katmanları anlamaz hale geliyor
      Bu, sistem geliştirmede büyük bir zayıflık ve saldırganlar için devasa bir saldırı yüzeyi olabilir
    • “AI ile tek bir komutun yapacağı şeyi yaptı” demek aslında iyi bir şey
      AI değerinin önemli kısmı tam da burada
      Artık o komutu bilmek zorunda değilsin; sadece işlevsel sözleşmeyi bilirsen gereken işi yapabiliyorsun
      Bu muazzam bir değişim

  • “Token kullanmak zorundaydım diye gereksiz yere yaktım” türü çok hikâye geliyor; iklim acil durumu varken bu inanılmaz bir davranış
    Biraz daha zorlarsak 3 derecelik ısınmayı da görürüz herhalde
    Kimsenin yemek istemediği balina eti kotasını tutturmak için Sovyetler’in balinaları neredeyse yok oluşa sürüklediği hikâyeyi hatırlatıyor

    • Ekonomi ne kadar yukarıdan aşağıya hale gelirse o kadar Sovyet usulü olmaya başladığını görüyorsun
      Fiilen merkezi planlama oluştu ve o sistemin patolojileri de aynen burada; Sovyetler’den farkı sadece bizim GOSPLAN’ı tesadüfen zengin olmuş ya da doğru kişilere rüşvet vermiş birkaç kişinin yönetmesi
    • Yeni veri merkezi yapacağız diye ormanları dümdüz kesmelerinin sebebi bu mu diye düşünmeden edemiyor insan
      Gerçek bir verimlilik artışı için değil, sadece token tüketmek için yani
    • Endişeye gerek yok. Kâğıt pipet kullanmaya devam ediyoruz, çünkü gerçekten önemli olan bu ya
      Token yakmazsan KPI’larını tutturamazsın ve Luddite damgası yiyip, AI işini elinden almadan önce bile kapı önüne konabilirsin
      Bu gidişatın ve savaş çığırtkanlarının dünyayı mahvettiği konusunda hemfikirim
    • Sovyetler, dünya balina avcılığının sadece yaklaşık %15’inden sorumluydu; birinci Japonya’ydı
      “Kimse yemek istemiyordu” sözü de pek temellendirilmiş görünmüyor
    • Yine de ne yapabilirsin ki diye düşünüyorum. Ben de işte ceza almak istemem
      Neyse ki uygulama yönetimi tarafında çalışıyorum ve sadece son kullanım tarihinin görülebildiğini öğrendim; günde bir sorgu atınca yeterli oluyor
      Ama bu AI çılgınlığından gerçekten yoruldum

  • Bir FAANG şirketinde çalışıyorum ama Amazon değil; hem içeriden hem dışarıdan bu tür çok hikâye duydum
    Ama önemli olan kişiler, yani liderlik, bunu resmen söyledi mi dersen bir kez bile duymadım
    Hep söylentilerle ya da içeride birilerinin yaptığı dashboard’lar ve metriklerle başlayıp büyüyor
    Liderlerin “Bizim baktığımız şey bu değil, pahalı tokenları israf etmeyin” dediğini de duydum
    Elbette geçmişte satır sayısı ya da commit sayısı gibi saçma metrikleri kullandıkları zamanları tamamen inkâr etmiş değillerdi ama bunun ne kadar çok token o kadar iyi kadar basit olduğuna inanmıyorum

    • Ben de FAANG’deyim ve haftalık yönetici toplantısında liderlik token kullanımının artırılmasını teşvik ediyor
      İtiraz ettiğimizde liderlik de token harcamasının iyi bir metrik olmadığını ve insanların bunu suistimal etme ihtimalinin yüksek olduğunu kabul ediyor, ama hemen ardından yine ekiplerin token harcamasını artırması söyleniyor
      Liderliğin baktığı bir token takip dashboard’u var ve toplantıda doğrudan gösterildiği için bunu biliyorum
      Henüz herkese bir sıralama tablosu gibi açmadılar, bari o var
      Token harcamasının performans değerlendirmesine gireceğine dair çok söylenti var; liderlik inkâr ediyor ama hemen ardından token harcamasını artırmanın ne kadar önemli olduğuna dair yeni toplantılar yapıp dashboard’da görülen eksikleri konuşuyor
    • İçinde olduğum geniş mühendislik yöneticileri grubunda, AI tokenlarının aşırı kullanımı giderek büyüyen bir sorun
      Token kullanım sıralaması yapan ya da AI araçlarını kullanmayı reddeden mühendislerin işten çıkarılabileceğini ima eden şirketlerde sorun patlıyor
      Sonra hayatta kalmak için mümkün olduğunca çok token kullanma yarışı başlıyor
      Özellikle sosyal medyayı çok takip eden geliştiriciler arasında daha da şiddetli
      Twitter, Threads, Mastodon, LinkedIn gibi yerlerde AI-native olunması ve AI’ı yeterince kullanmayanların kovulması gerektiğine dair viral anlatılar dönüp dolaşıp yeniden servis ediliyor; kaygılı geliştiriciler de kaçınılmaz işten çıkarmalardan kaçmak için meslektaşlarından daha hızlı token yakmaları gerektiğini düşünüyor
    • Yakın zamanda FAANG’den ayrıldım; ayrılmadan hemen önce organizasyon direktörümüz, organizasyonun token kullanımının düşük olması nedeniyle bağlı olduğu VP tarafından azarlandı
      Sonrasında organizasyondaki bireysel katkıcılar, yaptıkları her işte AI kullanmaları gerektiğini ve bunu yapmazlarsa kariyerlerinde olumsuz etkiler olabileceğini duydular
    • Enterprise danışmanlık tarafında da giderek komikleşiyor
      Günlük işlerde AI kullanımını motive etmek bahanesiyle zorunlu eğitimler, workshop’lar ve hackathon’lar arka arkaya geliyor
      Shell script ile kolayca yapılacak işler için bile “Bunu nasıl bir ajana dönüştürebiliriz?” diye soruluyor
    • Bizim şirkette bu gerçekten liderlikten gelen bir iş
      Copilot’a çok para harcandığı için insanların kullandığını görmek istiyorlar

  • Belki de amaç zaten insanların metriği oynamasını sağlamaktır
    AI’ı daha fazla kullanmaya zorlarsan insanlar dener, deney yapar, “zaman kaybederek” öğrenir
    Nihai amaç da budur
    Şu an faydasız işlerde token harcayıp nerede işe yaradığını arıyorlar; nerede işe yaramadığını da ancak böyle öğrenebilirsin
    Bizim şirket de aynısını yapıyor

    • meshclaw kurup deli gibi token harcamalarını söylersen iş değişir
    • Asıl mesele tam da bu
      İsraf olabilir ama AI’ın iş dünyasında gerçekten nerede işe yaradığını keşfetmenin en hızlı yolu bu
      Çalışanların %80’i token israf etse bile kalan %20 bir yol buluyor
    • Kusura bakma ama bu delilik
      Parayı yakacak kadar çoksa daha kötü harcama yolları da düşünülebilir ama ciddiye alınca düpedüz aptalca
      Şirketlerin milyonlarca dolar ve insanların zamanını harcayıp “bu araç ne işe yarayabilir” diye araştırdığı başka bir araç oldu mu
      Bu, sorunu arayan çözümün ta kendisi
      Bu aracın başta hangi problemi çözdüğü net değilse bırakıp geçmek gerekir
      Artan para da çalışanlara ve hissedarlara verilse daha iyi olur

  • Ne yazık ki AI için artık bir evrensel temel iş programı var ama insanlar için hâlâ yok
    Şirketler AI’a çukur kazsın diye para ödüyor, sonra başka bir AI gelip o çukuru doldursun diye tekrar para ödüyor
    [1] https://locusmag.com/feature/cory-doctorow-full-employment/

    • Böyle şeyler daha önce de oldu
      Sovyetler çok önce %100 istihdamı yakalamıştı[0], ona eşlik eden yoksullukla birlikte
      Bu vergiyle yürüyen bir sistem değil, dolayısıyla birebir aynı değil
      Özel şirketler kendi paralarıyla deney yapıyor ve maliyetlerin artıp müşterilerin başka yere gitmesi riskini de üstleniyor
      Verimlilikten bağımsız biçimde zorla toplanan vergilerle insanlara para vermekten çok daha iyi
      [0] https://nintil.com/the-soviet-union-achieving-full-employmen...

  • Amazon içinde Kiro kullandığında token kullanımı oyunlaştırılmış durumda
    Çünkü ekibine AWS’deki gibi maliyet yazılmıyor ya da eski sistemlerdeki gibi kapasiteyi açıklaman gerekmiyor
    İnsanların, daha herhangi bir iç sıralamayı gören olmadan önce bile bu metriği oynadığına dair epey güvenilir şeyler duydum; aşırı hevesli kullanıcıların türlü türlü iç proje yapıp paylaşması da çok yaygın
    İç sunumlarda N00% üretkenlik artışı gibi şeyler duyan yöneticilerin baskı yapması kesinlikle oluyor ama benim bulunduğum yerde gerçek iş yerine sahte iş üretmeye kalkarsan bunu oldukça hızlı fark ederler
    Baskı daha çok agresif deadline’lar ve yıllık OP1 sürecinde daha çevik bir yönteme geçilmesinden geliyor

  • AWS’den ve AWS dışı başka FAANG çalışanlarından da benzer hikâyeler duydum
    Tüm token sıralama tablolarında “Bu performans değerlendirmesine yansıtılmaz” şeklinde bir feragat notu var ama arkasından örtük bir göz kırpma hissi geliyor
    Duyduğum bir organizasyonda GasTown’ı 7/24 çalıştırıp token tüketen biri var
    Pek katkısı yok ama rahat rahat birinci sırada duruyor

    • Birçok orta ölçekli organizasyonda da token kullanımı ve AI benimsemesinin performans değerlendirmesinin merkezi haline geldiğini birkaç kişiden duydum
    • 400 kişilik şirketimizde benim yöneticim tam olarak böyle biri
      GasTown çalıştırıyor ve ajanların codebase’in her yerine dokunmasına izin vererek günde 50 civarı commit çıkarıyor
      Uyumluluk sürümleri, formatting falan
      Ama sorun teknoloji değil, kişinin kendisi
      LLM’lerden önce de zaten böyleydi
      Repository’yi daha küçük repository’lere “refactor” edip bir anda bütün kodun üstünde kendi adı görünür hale getirirdi; üstünkörü bakınca şirket codebase’inin büyük parçalarını o yazmış sanırdın
      Benim yapmak istediğim işleri reddedip sonra kendisi yapardı
      Pull request’lerimde durmadan kusur bulur ya da o işin hiç yapılmaması gerektiğini söyler, sonra dönüp kendisi uygular
      Kodumu kopyalayıp yapıştırmıyor ama benim PR açmamdan sonra, daha önce reddettiği aynı fikri tekrar hayata geçiriyor
      Çok zeki ama çok dürüst olmayan biri ve dürüstsüzlüğünü iyi gizliyor
      Sorarsan “bu yol daha derli toplu görünür diye düşündüm” gibi cevaplar veriyor
      Dışarıdan bakıldığında bir yaklaşımın diğerinden daha iyi olduğu savunulabildiği için dürüstsüzlük net görünmüyor ama ben onun ne yaptığını %100 gördüğüm için örüntü tamamen açık
      Ek olarak bir keresinde belli bir hafta izin alacağımı söylemiştim; açıkça reddetmedi ama The Thing’i teslim etme baskısı çok yüksek, izni erteleyebilir miyim diye sordu
      Ben de “hayır, ertelemeyeceğim” dedim, o da onayladı ama o hafta geldiğinde kendisi de aynı hafta izin aldı
      Bunu hiç gündeme getirmedim. Kendisi için asla kabul etmeyeceği şeyleri başkalarından istemekten utanmadığını anlamam için zaten yeterince örnek vardı

  • Amazon sözcüsü şirket genelinde AI kullanım metriği de, çalışanları birbiriyle kıyaslayan iç sıralama tabloları da olmadığını ve kişisel dashboard’da yalnızca kendi kullanımını görebildiklerini söylediyse düpedüz saçmalıyor
    Kiro/QuickSuite(eski Amazon Q) kullanımını token bazında çalışan bazında sıralayan küresel bir dashboard var
    Dashboard’un kendisi QuickSight’ta ve QuickSight da zaten QuickSuite’in bir parçası haline geldi
    Veriler herkese açık olmakla kalmıyor, sıralama, günlük, haftalık, aylık ve yıllık kullanım bazında sıralanabiliyor
    Şu anki çalışanlar ve eski çalışanlar da dahili alias’larıyla dahil
    Üstelik PhoneTool profilinde görünen dahili bir “ödül” sistemi de var; her çalışan Kiro/AmazonQ/QuickSuite unvanları olan “Blaze”, “Thunderstorm” gibi etiketler alıyor
    Aynı ödülü alan başka kişileri de tek tıkla görebiliyorsun
    Bu arada PhoneTool, diğer çalışanlara bakabildiğin dahili profil dizini
    Öte yandan düzgün kodu kendi başına yazamayan ya da bir şeye doğrudan entegre edemeyen birkaç kişi tanıyorum
    Sürekli elinden tutulması gereken bu insanlar, Kiro/AmazonQ ile inanılmaz hacimde şey üretiyor ve bugünlerde SDE’lerden daha üst sıralarda yer alıyor
    Bunlar daha çok SDE’den ziyade SysDev, destek mühendisi ya da TPM gibi kişiler
    Bu tek başına mutlaka iyi ya da kötü demek değil ama token kullanımına göre stack ranking yaparsan “iyi” kod yazmaya çalışan iyi mühendislerin, özlü çözümler üretmeye çaba göstermeyen insanlardan daha aşağı değerlendirilmesi çok olası
    Sonunda kalite düşecek ve liderlik ne olduğunu fark ettiğinde iş işten geçmiş olacak
    Amazon-Q/Kiro ile ilgili arızaları şimdiden gördüm ama yine de inkâr ediyorlar

  • Bizim işyerine de bu dalga geliyor
    Her gün MS Office Copilot kullanmazsan öfkeli bildirimler gönderiyor, ben de sadece Hello yazıyorum