Metaが内部の「トークンマックス化」ダッシュボードを閉鎖した直後、LinkedIn共同創設者のReid Hoffmanがこの概念を支持する立場を表明した。AIトークン使用量をもとに従業員をランク付けする慣行について、生産性の指標として有効かどうかで業界内での議論が続いている。
Metaが報道後に内部の「トークンマックス化」ダッシュボードを閉鎖してからわずか数日後、LinkedIn共同創設者でベンチャーキャピタリストのReid Hoffmanが、最近シリコンバレーで旋風を巻き起こしているこの概念への支持を表明した。
AIトークンは、AIモデルがプロンプトを理解し応答を生成する際に処理するデータの小さな塊である。また、AI使用量を測定し、AIサービスのコストを決定するための単位でもある。
この結果、多くの企業は社内でどの従業員が最もトークンを使用しているかを追跡し、AIツールをより積極的に活用している人物を把握するための代理指標として利用し始めている。この概念を「トークンマックス化」と呼んでいる。「マックス化」はGenZ言語で何かを最適化することを意味し、「looksmaxxing（見た目の最適化）」や「sleepmaxxing（睡眠の最適化）」といった他のスラングでも聞かれる表現である。
しかし、テック企業のエンジニアたちは、この指標が職場の生産性の実行可能な測定方法であるかどうかについて議論しており、より多くのお金を使う人に基づいて人々をランク付けすることに似ていると主張している。
Hoffmanは今週Semaforの世界経済サミットで放映されたインタビューで、AIを導入している企業への助言を提供し、この慣行に対して好意的な見方を示した。Gen Z用語で指標について言及しなかったものの、従業員のトークン支出を追跡することは良い考えであると表現した。
「異なる種類の機能を持つすべての人々に、実際にAIに関与し、実験させるべきです」とHoffmanはイベントで述べた。「ここで見るべき良いダッシュボードの1つは、生産性の完璧な例ではありませんが、人々が実際にどの程度のトークン使用量に従事しているかです。」
さらに彼は、多くの人がより多くのトークンを使用しているかもしれないが、よりランダムまたは探索的な方法で使用していることを説明し、「トークンマックス化」の追跡を、理解と結合させたいと述べた。
