純靠AI“太不靠譜”了，福特緊急招350名老工程師！

整理 | 蘇宓

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

近年來，AI 引發的職位焦慮不在少數。有人擔心自己的崗位已經或者會在不久的將來被 AI 取代，一些科技公司高管也不斷預測，未來大量白領工作都會被 AI 自動化。

不過，全球汽車巨頭福特最近卻重新把目光投向了「人」。

過去幾年，福特曾大力推進 AI 在產品研發和質量管理中的應用，希望借助自動化手段改善長期存在的質量問題。然而實踐證明，僅靠 AI 并不足以替代資深工程師積累多年的經驗。

福特高管坦言，公司此前在這件事上的判斷出現了偏差，這也讓企業付出了數十億美元的代價。為了扭轉局面，福特已經聘用、晉升或重新召回約 350 名經驗豐富的技術專家，希望重新建立經驗傳承體系。

此舉也讓不少人開始反思：「取代潮」甚傳的背后，AI 究竟發展到何種程度了？

AI 沒能解決質量問題，福特：我們判斷失誤

作為全球最大的汽車制造商之一，回看福特過去幾年來，為了精簡生產流程、實現品控標準化，其此前決定，全面加碼 AI 驅動自動化檢測系統，逐步弱化、調離掌握核心制造經驗的資深工程師，試圖依靠算法完成零部件缺陷識別、整車質量校驗全流程工作。

但現實并沒有像預期那樣發展。

福特首席運營官庫 Kumar Galhotra 坦言，企業過度依賴自動化質檢體系，卻忽略 AI 無法處理復雜工況下的細微異常：面對材料批次差異、裝配隱性缺陷、多代車型累積的非標故障，算法缺少人類工程師獨有的精細化、經驗化判斷力，大量隱蔽質量問題流入產線，引發大規模車輛故障與召回，直接造成公司數十億美元虧損。

“我們越來越依靠自動化質量系統，卻始終得不到預期的品控效果。” Kumar Galhotra 表示，在此背景下福特啟動大規模返聘計劃，召回技術專家前置介入零部件審核，在零件進入生產車間前提前排查潛在故障隱患。

福特車輛硬件工程副總裁 Charles Poon 復盤轉型失誤時直言，企業陷入認知誤區：“人工智能是絕佳工具，但性能上限完全取決于訓練數據質量。此前我們錯誤認為，僅引入 AI、錄入標準化設計參數，就能穩定產出高品質車輛。我們嚴重忽視了伴隨多輪產品迭代、沉淀在資深工程師身上的隱性工程經驗。”

“灰胡子工程師”重新上崗

于是，福特開始了一項頗具代表性的行動。

過去三年，公司陸續引進約 350 名資深工程師，其中不少都是曾經離開福特的老員工，也有來自供應商體系的行業專家。公司內部把他們稱作“Gray Beard（灰胡子）工程師”。

他們的工作并不是回到一線“擰螺絲”，而是承擔三個更重要的任務：

• 一是帶教年輕工程師，把多年積累下來的經驗傳承下來；

• 二是參與關鍵設計評審，在產品研發早期發現潛在問題；

• 三是重新優化、校正 AI 工具，讓 AI 學會真正應該關注哪些質量風險。

這一變化也帶來了實際效果。

福特 CEO Jim Farley 表示，公司質保和召回成本已經明顯下降，僅這一項就為公司節省了數億美元成本。同時，在最新發布的 J.D. Power 新車質量調查中，福特首次躍升至主流品牌第一名，實現近年來最大的質量改善。

當然，福特高管層明確表示，本次調整并非否定 AI 價值，而是徹底摒棄 “機器完全替代人力” 的極端思路，確立 “AI 標準化篩查 + 人類經驗兜底” 的全新品控路線。

網友：這種事情以后會越來越常見

福特這次的調整，也給正在推進 AI 轉型的企業提了個醒。

過去兩年，不少企業都在追求“全流程 AI”，希望用 AI 盡可能替代資深技術崗位。但福特的經歷說明，在工業制造乃至軟件開發等領域，真正決定產品質量的，往往不是模型本身，而是那些長期積累下來的工程經驗。

AI 可以快速生成代碼，但架構師決定系統應該如何設計；AI 可以生成設計稿，但成熟的設計師知道什么方案真正適合用戶；AI 可以分析海量數據，卻很難真正理解一家企業多年沉淀下來的業務邏輯。

這些能力有一個共同點——它們很少寫在文檔里，而是來自長期實踐形成的經驗、判斷和直覺。恰恰也是目前大模型最難復制的部分。

福特的這一舉措，也引發了 Hacker News 社區的大量討論。

有網友直言道：

「做好準備吧，這種事情以后會越來越常見。如今，許多企業董事會仍然沉浸在一種近乎狂熱的幻想中，認為 AI 能解決所有問題，尤其是那些由“麻煩的人類”帶來的問題。

但最終，他們都會學到一個并不復雜、卻代價高昂的道理：AI 終究只是另一種工具。

有些行業，比如軟件行業，可能還需要更長時間才會意識到這一點。在撞得頭破血流之前，它們仍會把“開發速度”奉為第一目標。

可事實上，速度永遠不應該是第一優先級。真正應該放在首位的是質量，而速度，只應該是高質量帶來的自然結果。」

還有網友把這件事與 2000 年代中期的”離岸外包潮”聯系了起來。

網友 @exabrial 表示，「對于經歷過 2000 年代中期那波“離岸外包（Offshoring）熱潮”的人來說，這件事的發展軌跡幾乎一模一樣。當年，企業 CEO 和 CFO 們在高爾夫球場上聊得最多的，就是把工作外包到海外后省了多少錢、人工成本降了多少。

第一步，就是裁掉一大批本地員工，把工作轉移到海外。短期內，公司的財務指標確實很好看，連續五六個季度都在改善。

但到了第二階段，問題開始集中爆發——團隊逐漸失去戰斗力，組織開始崩壞。事實證明，跨文化協作和溝通障礙并沒有想象中那么容易解決，真正能夠跨越這些障礙、高效協同的人其實只是少數，大多數人并不適合這種工作模式。

到了第三階段，那些真正有能力的人早就跳槽去了別的公司，留下來的只是一個元氣大傷、勉強運轉的空殼。最終，公司就在不斷的人才流失中一步步走向衰敗。」

如今，AI 帶來的熱潮，是否會重演當年外包潮走過的老路？至少從福特的經歷來看，企業真正需要思考的，或許不是“AI 能替代多少人”，而是“哪些經驗，是 AI 至今仍學不會的。”

參考：

https://news.ycombinator.com/item?id=48674446

https://www.the-independent.com/tech/ford-ai-automation-humans-hiring-artificial-intelligence-b3004733.html

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