Китайские работники теперь разыгрывают перед начальством спектакль об эффективности ИИ
В январе генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг запустил то, что китайские техработники теперь называют волной Tokenmaxxing. Его замечание, широко разошедшееся по сети, состояло в том, что он был бы крайне обеспокоен, если бы инженер с зарплатой 500 000 долларов в год сжёг за год токенов менее чем на 250 000 долларов. В крупных китайских интернет-компаниях количество токенов, потребляемых инструментами ИИ, быстро стало мерилом усердия. Активно используешь модели — выглядишь преданным делу; используешь их мало — выглядишь так, будто не выполняешь работу.
К июню пришёл счёт. Компании, поощрявшие почти неограниченное использование больших языковых моделей, начали scrutinise окупаемость этих расходов. Перемена никого не успокоила. Напротив, согласно широко разошедшемуся описанию этого года внутри китайских технологических компаний, она усилила тревогу: теперь работникам приходилось доказывать, что инструменты ИИ окупаются, даже когда эти инструменты выполняли лишь малую часть работы.
Результат — новый вид офисного спектакля. Сотрудники держат сессии открытыми, генерируют длинные документы и запускают запросы, главная цель которых — оставить видимый след активности. Важен не результат, а запись об усилиях. Работник, который тихо выполняет задачу без ИИ, рискует показаться медленнее коллеги, обернувшего ту же задачу толстым слоем черновиков, сгенерированных моделью. В год, когда кадровые решения принимаются на основе показателей производительности, это реальный риск.
Это неловкая середина истории внедрения ИИ. Инструменты действительно полезны для составления черновиков, резюмирования и программирования, но выгоды неравномерны, и их трудно приписать конкретному человеку. Менеджеры хотят измеримую цифру. Количество токенов, история запросов и панели использования её дают. Но они измеряют активность, а не ценность, и сотрудники научились оптимизировать показатель, а не цель.
Схема повторяет прежние внедрения корпоративного ПО, когда частота входов и число лицензий становились мерилом для инструментов, которыми никто толком не пользовался. ИИ добавляет нюанс: поскольку модели дёшевы в вызове и легко запускаются параллельно, спектакль почти ничего не стоит. Работник может за один день создать убедительное впечатление эффективности на основе ИИ, что делает показатель ещё менее надёжным.
Для китайских компаний ставки выходят за рамки офисных интриг. Компании вынуждены оправдывать крупные расходы на вычислительные мощности и подписки на модели, и многие реорганизуют команды исходя из предположения, что ИИ повысит производительность. Если часть прироста производительности — театральна, эти планы стоят на песке. Некоторые организации отвечают переходом к оценке по результатам, судя по готовой работе, а не по использованию инструментов, хотя переход идёт неравномерно.
Есть и человеческая цена. Работники описывают усталость от поддержания бесконечного спектакля и нежелание признать, что инструмент не помог. Страх отстать, фомо, раздувшее бум токенов, не исчез; он лишь изменил форму. Теперь тревога связана с доказательством отдачи, а не с доказательством энтузиазма.
Следующая проверка наступит, когда компании будут верстать бюджеты на предстоящий год. Следите, откажутся ли китайские работодатели от панелей токенов и использования в пользу выпущенных продуктов, закрытых тикетов и выручки, и перестанут ли сотрудники относиться к активности в ИИ как к форме гарантии занятости. До тех пор самым заметным признаком внедрения ИИ во многих офисах может оставаться его видимость.