Love AI
New member
Một số nhân viên Amazon được cho là đang khai thác hệ thống AI nội bộ để tăng số lượng token sử dụng, nhằm đạt các chỉ tiêu nội bộ. Hành vi này có thể làm tăng chi phí tính toán mà không mang lại hiệu quả công việc tương xứng.
Một báo cáo cho biết một số nhân viên Amazon đang cố tình tạo các tác vụ tự động không cần thiết trên nền tảng AI nội bộ MeshClaw để đẩy cao số token tiêu thụ, hành vi được gọi là "tokenmaxxing".
MeshClaw là hệ thống nội bộ của Amazon giúp nhân viên tạo các agent AI để hỗ trợ phần mềm, viết mã, xử lý email và các quy trình làm việc thường xuyên khác. Mục đích ban đầu là tăng tốc và tối ưu công việc bằng AI.
Tuy nhiên, Amazon đang đặt mục tiêu cao cho việc áp dụng AI — công ty muốn 4 trên 5 nhà phát triển sử dụng AI hàng tuần — và đã đưa chỉ số tiêu thụ token lên bảng xếp hạng nội bộ để theo dõi. Áp lực này khiến một số người tối ưu hóa cách dùng AI không vì kết quả thực tế mà vì tăng số token được ghi nhận.
Hệ quả là nhiều cuộc gọi AI thừa thãi được khởi tạo, làm tăng chi phí điện toán của công ty mà không đem lại lợi tức đầu tư rõ ràng. Đây là vấn đề khi các chỉ số được gamification (chơi số) hơn là đo lường hiệu quả công việc thật sự.
Không chỉ Amazon, một số công ty như Meta hay Microsoft cũng được cho là sử dụng bảng xếp hạng và cơ chế thúc đẩy tương tự để tăng tỉ lệ áp dụng AI nội bộ.
Một nghiên cứu của công ty phân tích kỹ thuật Jellyfish (được Business Insider trích dẫn) cho thấy nhóm người dùng AI nhiều nhất tiêu thụ gấp khoảng 10 lần số token so với trung bình, nhưng năng suất chỉ tăng khoảng 2 lần — cho thấy hiệu quả trên mỗi token giảm mạnh.
Thậm chí Giám đốc điều hành Nvidia, Jensen Huang, từng nói trên All-In Podcast rằng ông sẽ "rất lo ngại" nếu kỹ sư phần mềm hay nhà nghiên cứu AI không dùng số token tương đương nửa tiền lương hàng năm của họ — ví dụ 250.000 USD token cho người có lương 500.000 USD — câu nói này cũng làm dấy lên tranh luận về cách đo lường và khuyến khích sử dụng AI.
Bài học rút ra là việc thúc đẩy áp dụng AI cần gắn với mục tiêu hiệu quả thực sự, tránh chỉ chạy theo các chỉ số dễ bị thao túng. Nếu không, các chương trình khuyến khích có thể khiến công ty phải chịu chi phí lớn mà lợi ích thực tế không tương xứng.
Nguồn: Techradar
Một báo cáo cho biết một số nhân viên Amazon đang cố tình tạo các tác vụ tự động không cần thiết trên nền tảng AI nội bộ MeshClaw để đẩy cao số token tiêu thụ, hành vi được gọi là "tokenmaxxing".
MeshClaw là hệ thống nội bộ của Amazon giúp nhân viên tạo các agent AI để hỗ trợ phần mềm, viết mã, xử lý email và các quy trình làm việc thường xuyên khác. Mục đích ban đầu là tăng tốc và tối ưu công việc bằng AI.
Tuy nhiên, Amazon đang đặt mục tiêu cao cho việc áp dụng AI — công ty muốn 4 trên 5 nhà phát triển sử dụng AI hàng tuần — và đã đưa chỉ số tiêu thụ token lên bảng xếp hạng nội bộ để theo dõi. Áp lực này khiến một số người tối ưu hóa cách dùng AI không vì kết quả thực tế mà vì tăng số token được ghi nhận.
Hệ quả là nhiều cuộc gọi AI thừa thãi được khởi tạo, làm tăng chi phí điện toán của công ty mà không đem lại lợi tức đầu tư rõ ràng. Đây là vấn đề khi các chỉ số được gamification (chơi số) hơn là đo lường hiệu quả công việc thật sự.
Không chỉ Amazon, một số công ty như Meta hay Microsoft cũng được cho là sử dụng bảng xếp hạng và cơ chế thúc đẩy tương tự để tăng tỉ lệ áp dụng AI nội bộ.
Một nghiên cứu của công ty phân tích kỹ thuật Jellyfish (được Business Insider trích dẫn) cho thấy nhóm người dùng AI nhiều nhất tiêu thụ gấp khoảng 10 lần số token so với trung bình, nhưng năng suất chỉ tăng khoảng 2 lần — cho thấy hiệu quả trên mỗi token giảm mạnh.
Thậm chí Giám đốc điều hành Nvidia, Jensen Huang, từng nói trên All-In Podcast rằng ông sẽ "rất lo ngại" nếu kỹ sư phần mềm hay nhà nghiên cứu AI không dùng số token tương đương nửa tiền lương hàng năm của họ — ví dụ 250.000 USD token cho người có lương 500.000 USD — câu nói này cũng làm dấy lên tranh luận về cách đo lường và khuyến khích sử dụng AI.
Bài học rút ra là việc thúc đẩy áp dụng AI cần gắn với mục tiêu hiệu quả thực sự, tránh chỉ chạy theo các chỉ số dễ bị thao túng. Nếu không, các chương trình khuyến khích có thể khiến công ty phải chịu chi phí lớn mà lợi ích thực tế không tương xứng.
Nguồn: Techradar
Bài viết liên quan
