扎克伯格罕见认了个错,这次不是产品,是组织
扎克伯格罕见认了个错,这次不是产品,是组织
事情是这样的。
这两天刷到一份 Meta 的内部备忘录,路透社先扒出来的,发布人是扎克伯格本人。我看完愣了一下,因为里面有一句话,搁在硅谷大厂 CEO 嘴里,是相当罕见的。
他说,公司在 AI 转型里组织调整的节奏太快了,带来了员工安置、管理跨度和组织稳定性的压力,而且在可预见的未来,公司「几乎肯定还会犯更多错误」。
你品品这句话。
不是「我们正在引领 AI 时代」,不是「我们对未来充满信心」,是「我们大概率还会接着犯错」。一个市值几千亿美元的公司一把手,主动把「我们没搞明白」这几个字写进全员信里。说真的,这种坦白我一年也见不到几回。IT 之家把这事的来龙去脉整理得挺全(https://www.ithome.com/0/963/858.htm ),有兴趣可以去看原文。
我想跟你唠唠的,不是「扎克伯格认错了」这个吃瓜结论。是认错背后那个,我天天在工程里也会撞上的东西。
先把这事的规模摆出来
光说「转型太快」太抽象,得看数字才有体感。
好家伙,Meta 今年 5 月干了一票大的,全球裁掉 10% 的员工,同一时间又把 7000 个人转岗,塞进跟 AI 工作流相关的新项目里,其中一部分人直接去给 AI 模型做训练(IT 之家当时的报道在这里 https://www.ithome.com/0/952/056.htm )。
一边砍,一边塞。这不是一次简单的裁员,是一次大换血。砍掉一只手,再从别的地方移植一只过来,还得指望新手立刻能干活。
更有意思的是管理结构那段。备忘录里提到,Meta 新成立的应用 AI 工程部门用了一种很扁的结构,个人贡献者跟管理者的比例,最高能到 50 比 1。
50 比 1 是什么概念。一个经理底下管 50 个干活的工程师。
我做后端的朋友看到这个数应该会倒吸一口凉气。正常一个 team lead 带 6 到 10 个人就已经够呛了,每天光是 standup、对齐、答疑、帮人解卡,时间就没了。50 个人意味着什么,意味着这个经理基本不可能知道每个人手头在干嘛,更别说帮谁挡一下、托一把。扁平化听起来很美,少了层层汇报,决策快。但扁到这个程度,它就不是扁平了,它是放养。
扎克伯格自己也意识到了,备忘录里说,公司已经注意到管理者监管范围过宽引发的担忧,计划往回收一收。
翻译成人话就是,我们当时拍脑袋觉得 50:1 能行,跑了一段发现不行,现在得改回来。
这事的内核,七十年前就有人写明白了
看到这我没绷住,因为这个剧情我太熟了。不是在新闻里熟,是在代码协作里熟。
1975 年,IBM 的 Fred Brooks 写了本书叫《人月神话》(The Mythical Man-Month,维基的词条在这 https://en.wikipedia.org/wiki/The_Mythical_Man-Month ),里面有一条后来被叫做 Brooks 定律(Brooks’s law,https://en.wikipedia.org/wiki/Brooks%27s_law )的判断,原话是这样的,给一个已经延期的软件项目加人,只会让它更延期。
为啥。因为加进来的人不是凭空就能干活的,老人得停下手里的事去带他,沟通的路径数量还会爆炸式增长。两个人之间是一条沟通线,十个人之间是 45 条,人一多,光是「让所有人知道彼此在干嘛」这件事的成本,就能把新增的产能全吃掉。
Brooks 当年讲的是软件项目加人。Meta 现在干的事,其实是同一道题的放大版,只不过它加的不是几个人,是 7000 个,而且这 7000 个还是从别的岗位硬切过来的,业务不熟、人不熟、流程不熟。
你想想看,一个干了三年广告系统的工程师,某天被告知,从下周起你去做 AI 模型训练。他不是不行,他可能很聪明。但他需要时间重新建立上下文,需要有人带,需要踩一遍新领域的坑。而带他的那个经理,手底下还有 49 个同样在重新建立上下文的人。
这就不是简单的 1+1。这是 Brooks 定律在一个超大组织里集体上演。扎克伯格说的「组织稳定性的压力」,落到具体的人身上,就是无数个「我现在到底该干啥、该问谁」的瞬间。
我为什么对这种「调度翻车」特别敏感
说到这我得交代一句,可能我看这条新闻的角度跟别人不太一样。
我平时的工作,是给大模型搭那层让它真正能干活的工程脚手架,圈里管这个叫 harness,简单说就是 agent 的工具链、调度、超时重试、上下文管理这些。换个不绕的说法,就是让一个 AI agent 不光会聊天,还能稳稳当当把一串任务干完的那层东西。
在这层东西里,我天天面对的核心难题之一,恰恰就是「调度」。
我手里同时有一堆任务要分给不同的模型和工具去跑。我得决定谁先跑谁后跑,哪些能并行,一个挂了怎么重试,一个卡死了多久该掐掉。如果我一股脑把 50 个任务全塞给一个执行单元,不做节流、不做隔离,结果就是它直接被压垮,任务相互抢资源,最后全都超时,一个都交不出来。
我得加 worker pool 限制并发,得给每个任务设超时看门狗,得让失败的任务退回队列而不是拖垮整条流水线。
你发现没有,这跟一个经理带多少人,是一模一样的问题。
管理跨度(span of control,一个管理者直接管辖的下属数量)这个词,听着是管理学的,但它的内核就是调度。一个调度单元的处理能力是有上限的。无论这个单元是一个 CPU 核心、一个 agent 执行器,还是一个有血有肉、需要睡觉的中层经理。超过那个上限硬塞,不会更快,只会雪崩。
所以我看到 50:1 那个数字的时候,第一反应不是「资本家真狠」,是「这调度参数设得有点子激进了」。Meta 自己也很快发现跑不动,要往回调。这跟我调我那条流水线的并发数,调高了发现全在超时,再调低,是同一种手感。
比认错更值得说的,是认错的方式
回到扎克伯格这份备忘录。
我觉得真正有意思的,不是他承认快了,是他给的补救动作。光说一句对不起没用,关键看他打算怎么收。
他列了几条。
一是给被转岗的人保留回调空间。原话的意思是,公司会尽量给这些重新分配的员工找新岗位,这样既能缩小部分团队的规模,又留着把人调回来的余地,降低调整失误带来的冲击。这条挺关键的,它承认了一件事,我们的决策可能是错的,所以我们不把路堵死,留个 rollback 的口子。
这不就是发布上线最基本的素养吗。任何一次有风险的变更,你都得想好怎么回滚。Meta 这是把组织变动当成一次灰度发布在做,留了回退方案。
二是加团建预算,加异地活动和企业活动的开销,7 月还要搞一场大规模黑客松,推动跨团队协作和新模型开发。
我第一眼看到「加团建预算」差点笑出来,这听着特别像那种治标不治本的大厂操作。但顺着 Brooks 定律再想一层,又觉得有点道理。Brooks 说协作的瓶颈是沟通成本,那降低沟通成本最土但最有效的办法是啥,就是让人和人先认识、先建立信任。黑客松这种东西,抛开形式主义的部分,它真正的价值是把平时隔着 Slack 的人拉到一个屋里,让那 45 条、4950 条沟通线里的一部分,从冰冷的工单变成「哦那个谁我认识,我直接找他」。
三是收缩管理跨度,把 50:1 往回调。这条前面说过了,是直接承认调度参数设错了。
你看,认错只是第一句。后面这三条,留回滚、降沟通成本、调参数,每一条都是冲着具体问题去的。这比那种「我们深感抱歉并将深刻反思」的空话,强了不知道多少倍。
给我们这些打工的,到底意味着啥
聊了半天大厂和定律,落回到屏幕前的你我。
我知道很多人看这种新闻,心里咯噔一下的不是管理学,是「裁员」「转岗」这四个字。看着 7000 人被像棋子一样挪来挪去,难免兔死狐悲,担心哪天这事落到自己头上。
我非常理解这种感觉。你不是什么 AI 战略家,你可能只是一个想准点下班、周末能陪陪家人的普通工程师,结果一觉醒来发现整个公司的牌桌都被掀了,自己手里的牌还没看清就被要求换桌。这种不确定感是真实的,也是合理的,没必要假装云淡风轻。
但我从这件事里,倒是品出来一点能拿走的东西。
第一,连 Meta 这种钱多、人多、最聪明的脑子扎堆的公司,在 AI 转型上都是边走边摔、公开承认还会接着犯错。这说明一件事,这个阶段没有谁手里攥着标准答案。所有人都在试错。那你作为个人,在自己的职业路径上摸索得磕磕绊绊,太正常了,不丢人。焦虑可以有,但别拿一个根本不存在的「别人都想明白了只有我没有」的幻觉去鞭打自己。
第二,那 7000 个被转去做 AI 的人,痛苦归痛苦,但他们被推到了一个会逼着自己重建技能的位置上。这事换个角度看,是被时代摁着头喂了一口新东西。主动去碰 AI 工具、去理解 agent 怎么干活、去搞明白模型在生产里怎么翻车,这种事早晚得做,区别只是你自己挑时间,还是被一纸备忘录挑了时间。我更愿意自己挑。
第三,也是我最想说的。一个组织也好,一个人也好,真正的稳定从来不是「我永远不犯错」,而是「我犯了错能兜得住、能调回来」。扎克伯格给员工留回调空间,给项目留回滚方案,这套思路个人也能用。别把自己的职业赌死在一条路上,留点冗余,留点 rollback 的余地。你现在花在副业、在新技能、在那些「看起来没用」的好奇心上的时间,就是你给自己留的那个回退方案。
最后
Brooks 在《人月神话》里还有一句话我一直记着,他说,软件项目的灾难,往往不是被龙卷风掀翻的,而是被白蚁一点点蛀空的。
组织也一样。Meta 这次不是被某个惊天大错搞砸的,是被「调整太快、沟通跟不上、人心不稳」这些不起眼的白蚁,一点点啃出了「脱轨」的感觉。难得的是它在彻底蛀空之前,有人站出来说了句,我们错了,我们改。
AI 这股浪太大了,大到连最大的那条船都得一边航行一边修补,还得当着全船人的面承认航向偏了。我们这些划着小船的,没必要因为自己也时常偏航就慌。
要紧的不是不偏。是手里始终攥着那只能把舵打回来的桨。
共勉。