亚马逊内部文件披露，其人工智能的快速扩张正引发严重的“AI泛滥”问题，导致内部工具重复建设及数据管理失控。随着生成式AI大幅降低软件开发门槛，各团队能迅速构建自主应用以优化工作流，却也造成了大量冗余系统无法及时清理。这与过去云计算和 SaaS 软件爆发初期的“影子 IT"现象类似，但 AI 工具的普及速度更快，使得企业难以维持中央监管和安全控制。 文件指出，AI 不仅加剧了工具重复，还带来了新的数据风险。许多 AI 系统会吸收内部数据生成新的知识库或摘要，并将这些衍生结果独立存储。一旦原始数据的权限被调整或数据被删除，这些衍生版本往往不会同步更新或清除，导致敏感信息意外泄露。例如，某内部系统曾持续显示已设为私密的代码细节。 尽管亚马逊官方回应称该文件仅代表部分团队观点，不能代表整体情况，但问题已引起行业关注。专家警告，缺乏治理的 AI 泛滥可能导致数据泄露和合规风险。作为应对，亚马逊正尝试利用 AI 技术本身来解决此问题，例如开发自动化系统来识别重复工具、标记风险并推动团队整合。然而，这一挑战的核心在于平衡：如何在保持亚马逊标志性的小团队自主决策文化以促进创新的同时，建立起有效的协调机制以防止混乱蔓延。随着更多团队采用此类 AI 系统，若不加以规范，同样的问题可能会持续重复。