上周 ，摸鱼斯坦福研究员耶戈尔·丹尼索夫-布兰奇的拿高一条推文在硅谷引发轩然大波。他写道：“我们分析数百家公司超过5万名工程师的硅谷绩效数据后发现，近一成（9.5%）的程序程师软件工程师上班期间几乎什么都不做：我们称之为‘幽灵工程师’（Ghost Engineers）。”

“幽灵工程师”具备以下三大特征（任一）：

效率值不到普通工程师的员幽10%上班几乎什么都不干兼职多份全职工作

丹尼索夫-布兰奇及其团队在过去两年中获得了多家科技公司内部代码库的访问权限（如私有GitHub）。通过一套算法 ，灵工他们对员工提交的摸鱼代码进行了评估
。结果显示，拿高这些“幽灵工程师”的硅谷效率远低于同行——仅达到普通工程师的10%
，高防服务器但却领取着丰厚的程序程师薪资。这一发现引发了关于工程师绩效和公司资源浪费的员幽激烈讨论。

AI“监工”揭开硅谷效率真相

丹尼索夫-布兰奇的灵工算法并非单纯依赖代码提交的数量 ，而是摸鱼试图回答与代码质量相关的核心问题，例如 ：

提交的拿高代码解决了多复杂的问题？假设专注于任务，完成这段代码需要多少时间？硅谷相较于之前的提交 ，代码结构是模板下载否更优  ？代码的可维护性如何 ？

算法还对一些惯用的“效率伪装”手段进行了屏蔽
，例如频繁提交无意义的代码或重复提交和撤回
。丹尼索夫-布兰奇解释道：“一些人通过提交空白行或者无用代码伪装出工作量，这种行为通常逃过了人工代码审查
。我们开发这套算法
，就是为了在大规模评估中提供透明且客观的依据。”

“幽灵工程师”每年浪费几十亿美元

“幽灵工程师”现象在科技业非常普遍，过去，由于工程师在公司拥有很大的权力，管理者害怕失去工程师的服务器租用忠诚和动力 ，因此默许接受10-15%效率低下的工程师
，认为这是经营成本。但是，随着“降本增效”的裁员风暴席卷科技业
，越来越多的企业主开始将目光投向“幽灵工程师”。

根据研究，硅谷科技公司若裁掉这些低效员工 ，每年可节省数十亿美元。丹尼索夫-布兰奇在推文中称 ：“让大约9.5%的软件工程师几乎不干活却领取薪水是建站模板荒谬的。这不仅拖累团队 ，还浪费公司资源，占用其他有价值的岗位，甚至限制了人类的技术进步。”

尽管该研究尚未通过同行评审或公开发表，但已经引起了广泛关注。一些公司开始将这一算法应用于实际中
，评估团队效率 。丹尼索夫-布兰奇透露：“公司非常在意这些‘幽灵工程师’，当我们向他们指出具体员工时，他们会进行低调调查。有些公司承认问题的云计算存在 ，但也有些公司表示 ，这些员工在其他方面贡献显著，我们会将他们排除在分析之外。”

疫情后遗症之“过度就业”

丹尼索夫-布兰奇的研究正值“过度就业”（兼职多份工作）话题热议之时。疫情期间，远程工作的普及让一些工程师能同时兼任多份全职工作，而雇主却难以察觉。一些人每天只工作两到三小时 ，却依然能胜任两份或更多的工作 。

工程师远程办公，身兼多职不仅会导致本职工作效率下降，同时还可能给企业雇主带来知识产权和敏感数据相关的香港云服务器信息安全问题。然而  ，疫情后硅谷企业启动“回归办公室”政策遭到了很多工程师的抵触和抗议 。一些工程师表示 ，不再拥有在家兼职多份工作的自由，让他们感到不满。丹尼索夫-布兰奇表示 ：“我有朋友每周三上午11点还在睡觉
，而他们的全职工作却未受任何质疑 。”

然而，随着科技公司纷纷裁员，以及求职市场变得更加艰难，这种宽松的环境正在迅速收紧。Meta和X（前推特）等公司近年来的裁员浪潮，让软件工程师再也无法随意跳槽获得更高薪资 。

“AI监工”的兴起与争议

“幽灵工程师”现象的揭露促使许多公司投资基于AI的员工监控工具，例如通过分析键盘和鼠标活动检测员工是否工作 。但丹尼索夫-布兰奇对这些方法持批评态度 ，认为它们会破坏员工的信任环境。“用这种方式监控员工 ，容易让人觉得低效和有毒。”他补充说，他的算法旨在提供一种更客观和透明的方法，而不是依赖过度的行为监控。

丹尼索夫-布兰奇预测，软件工程师的工作未来可能变得更像销售工作，依据具体绩效获得报酬，而不是单纯计时。他认为 ，结合人工智能和大语言模型（LLM）的技术可以创建一个更加公平的AI绩效评估体系 。“只要不单纯依赖代码行数或键盘输入，而是评估实际成果，软件工程师的工作将更加以结果为导向 。”

尽管这一研究尚未经过完整的同行评审 ，丹尼索夫-布兰奇的推文已经随着算法和监控工具的发展，“幽灵工程师”和随之而来的“AI监工”工具势必将在科技行业引发关于工程师生产力 、企业文化和资源分配的广泛讨论 。