قال جاكوب لوريتزن، المدير التقني للشركة الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي Legora، إن ربط استخدام رموز أدوات الذكاء الاصطناعي بتصنيفات الموظفين وتقييم الأداء يشجع على سلوك "tokenmaxxing"، أي استهلاك المزيد من الرموز فقط للاستظهار بالنشاط على القوائم الداخلية، بدلاً من تحسين كفاءة العمل الحقيقية.
يُعطي الأولوية للإنتاج بدلاً من الاستهلاك
قال في بودكاست "20VC" إن هذا النهج يجعل الموظفين "يحترقون رموزًا فقط ليبدو الأمر أفضل"، ولا يحسن الإنتاج الحقيقي. على العكس، فإن الطريقة الأكثر فعالية هي من خلال فعاليات الهاكاثون والعروض الداخلية، حيث يُظهر الموظفون كيف استخدموا الذكاء الاصطناعي لإكمال مشاريعهم، وما هي التحسينات الملموسة في الكفاءة التي حققوها.
يعتقد لوريتزن أن الشركات يجب أن تكافئ الموظفين "الأكثر كفاءة والإنتاجية الأعلى"، وليس فقط أولئك الذين "استخدموا AI كثيرًا". وفقًا له، استخدام AI بحد ذاته ليس الهدف، بل المهم هو ما إذا كان يؤدي إلى نتائج عمل ذات جودة أعلى.
لا تزال الشركات ذات النمو العالي مستعدة للدفع من أجل الكفاءة
لكنه أشار أيضًا إلى أن تكلفة الفرصة البديلة لعدم استخدام الذكاء الاصطناعي عالية جدًا بالنسبة للشركات ذات النمو السريع مثل Legora. إذا كان يمكن تحقيق زيادة في الكفاءة تبلغ حوالي 20% من خلال إنفاق إضافي على الرموز، فإن هذا النوع من الاستثمارات لا يزال له معنى عملي.
تبدأ الشركات في تقليل ميزانيات الذكاء الاصطناعي
في وقت ظهور هذا التصريح، يشهد قطاع التكنولوجيا تغييرات في طريقة إدارة استخدام الذكاء الاصطناعي. سابقًا، شجعت بعض الشركات الموظفين على تجربة أدوات الذكاء الاصطناعي من خلال لوحات التصنيف ولوحات القيادة الداخلية، لكن مع ارتفاع التكاليف، بدأت مزيد من الشركات في القلق من أن هذه الحوافز قد تؤدي إلى نتائج عكسية.
- يضع Uber حدًا شهريًا قدره 1500 دولار لكل أداة ذكاء اصطناعي
- ذكرت صحيفة فاينانشال تايمز البريطانية أن أمازون أغلقت قائمة التصنيف الداخلية لاستخدام الذكاء الاصطناعي
- رئيس تنفيذي شركة Cerebras ينتقد تقديم رموز غير محدودة للموظفين
في مؤتمر بلومنبرغ الأسبوع الماضي، قال أندرو فيلدمان، الرئيس التنفيذي لشركة Cerebras Systems، إن ليس كل المهام تتطلب استخدام نماذج باهظة التكلفة، وينبغي للشركات اختيار نماذج مفتوحة المصدر أرخص بناءً على تعقيد المهمة لتحسين كفاءة استخدام التوكنات.
من تصريحات Legora وUber وAmazon وCerebras، يتجه تركيز شركات التكنولوجيا على إدارة الذكاء الاصطناعي من "تشجيع الاستخدام بأكبر قدر ممكن" إلى "السعي لتحقيق إنتاجية فعلية مع التحكم في التكاليف".