上週，一封來自亞馬遜執行長Andy Jassy的內部備忘錄在公司內部流傳，儘管並未公開，但其核心思想已透過多個管道滲透出來。這份備忘錄的主軸，圍繞著生成式AI如何不僅僅是改變亞馬遜的客戶服務或雲端產品（AWS），而是將從根本上重塑其最核心、也最引以為傲的資產：營運（Operations）。Jassy的願景是，利用新一代的AI技術，打造一個「自我感知、自我優化、自我修正」的全球物流網絡。
這聽起來像是典型的企業高管宣言，充滿了時髦的技術詞彙。然而，若要理解其真正意涵，我們必須將其置於亞馬遜數十年來的發展脈絡中。亞馬遜從來就不只是一家零售公司或雲端公司；它本質上是一家以數據驅動的物流與效率機器。從第一天起，Jeff Bezos就痴迷於可測量性（measurability）。而Jassy的備忘錄，預示著這台機器的終極進化：一個由演算法全面管理的商業帝國。
這引出了一個遠比「亞馬遜將如何使用AI」更為宏大的問題：當企業能夠以前所未有的精細度，透過軟硬體結合的方式來量化、監控並「優化」員工的每一分一秒時，工作的本質將會發生什麼改變？這種源自於亞馬遜倉儲的極致效率哲學，是否會像AWS一樣，成為一種基礎設施，擴散到所有產業，甚至滲透進我們的日常生活？
要回答這個問題，我們需要解構三個層面：
- 亞馬遜的演算法管理原型：AI如何監控績效？需要什麼樣的硬體配合？
- 管理的擴散：這套模式如何從倉儲走向辦公室，從大企業走向中小企業？
- 兩種未來：樂觀與悲觀：這最終將引領我們走向一個更高效、更公平的社會，還是一個反烏托邦式的數字牢籠？
這不僅僅是關於技術，更是關於權力、經濟與社會契約的未來。
一、 亞馬遜的原型：極致量化與硬體之眼
要理解Jassy的AI願景，我們不必看得太遠。事實上，這個未來早已在亞馬遜遍佈全球的數百個物流中心（Fulfillment Centers）裡上演了多年。生成式AI的加入，並非從零到一的創造，而是從一百到一萬的放大器。
亞馬遜的倉儲管理哲學，可以被稱為「數字泰勒主義」（Digital Taylorism）。一百多年前，Frederick Winslow Taylor透過秒錶和筆記本，將工人的動作分解、標準化，以追求最高效率。一個世紀後，亞馬遜用AI和感測器取代了秒錶，將泰勒主義推向了極致。
a. AI如何監控員工績效？
亞馬遜的系統並非簡單地計算工人每小時撿了多少件貨。它是一個複雜、即時、無所不在的績效追蹤網絡。其核心指標是「Time off Task」（TOT），即「脫離任務時間」。
- 數據採集：每一位倉儲工人都配有一台手持掃描器。從工人拿起掃描器登入那一刻起，系統就開始計時。他們掃描的第一個貨架、第一件商品，都會被記錄下來。當他們將商品放入貨箱並掃描確認後，系統會立刻根據演算法，給出下一個任務指令：去哪個貨架、拿哪件商品。這兩次掃描之間的間隔，就是完成一項任務所需的時間。
- 演算法的期望值：系統的核心不在於記錄，而在於預期。AI模型會根據商品的存放位置、大小、重量，以及該名員工過去的平均速度、甚至當下整個倉儲的擁擠程度，來計算出完成下一個任務的「預期時間」。這個時間可能只有幾十秒。如果員工實際花費的時間超過了這個預期值，差額就會被計入TOT。
- TOT的累積與後果：TOT是持續累積的。去上廁所、喝水、與同事短暫交談，甚至因為找不到商品而短暫猶豫，都可能被計入TOT。當一名員工的累計TOT超過了每日的容許上限（據報導通常不超過30分鐘），系統會自動生成警告。警告會先發給該員工的主管，若情況持續，系統會自動生成解僱建議，甚至在某些情況下，可以直接發出解僱通知，無需人類主管的介入。
