चीनी कर्मचारी अब अपने बॉस के लिए एआई उत्पादकता का नाटक कर रहे हैं

जनवरी में एनवीडिया के मुख्य कार्यकारी अधिकारी जेनसन हुआंग ने उस लहर की शुरुआत की जिसे चीनी तकनीकी कर्मचारी अब टोकनमैक्सिंग कहते हैं। उनकी टिप्पणी, जो ऑनलाइन खूब फैली, यह थी कि अगर सालाना 5,00,000 डॉलर कमाने वाला इंजीनियर एक साल में 2,50,000 डॉलर मूल्य से कम टोकन खर्च करे तो वे बहुत असहज होंगे। चीन की बड़ी इंटरनेट कंपनियों में एआई टूल द्वारा खर्च किए गए टोकन की संख्या जल्द ही प्रयास का पैमाना बन गई। मॉडलों का भारी इस्तेमाल करें तो आप समर्पित दिखते थे; हल्का इस्तेमाल करें तो लगता था कि आप अपना काम नहीं कर रहे।

जून तक बिल आ गया। जिन कंपनियों ने बड़े भाषा मॉडलों के लगभग असीमित इस्तेमाल को प्रोत्साहित किया था, उन्होंने उस खर्च पर मिलने वाले रिटर्न की जांच शुरू कर दी। इस बदलाव ने किसी को शांत नहीं किया। इसके बजाय, चीनी तकनीकी कंपनियों के भीतर के साल के एक व्यापक रूप से साझा किए गए विवरण के अनुसार, इसने चिंता को और तीखा कर दिया: कर्मचारियों को अब यह साबित करना था कि एआई टूल फायदेमंद साबित हो रहे हैं, भले ही टूल काम का बहुत कम हिस्सा कर रहे हों।

नतीजा एक नए तरह का दफ्तर का प्रदर्शन है। कर्मचारी सत्र खुले रखते हैं, लंबे दस्तावेज़ बनाते हैं और ऐसे प्रॉम्प्ट चलाते हैं जिनका मुख्य उद्देश्य गतिविधि का दिखाई देने वाला निशान छोड़ना है। बात आउटपुट की नहीं, प्रयास के रिकॉर्ड की है। जो कर्मचारी एआई के बिना चुपचाप कोई काम करता है, उसे उस सहकर्मी से धीमा दिखने का जोखिम है जो उसी काम को मॉडल से बने मसौदों की मोटी परत में लपेट देता है। ऐसे साल में जब उत्पादकता के आंकड़ों के आधार पर कर्मचारियों की संख्या के फैसले लिए जा रहे हैं, यह एक वास्तविक जोखिम है।

यह एआई अपनाने की कहानी का अटपटा मध्य है। टूल मसौदा लिखने, सारांश बनाने और कोडिंग के लिए सचमुच उपयोगी हैं, लेकिन लाभ असमान हैं और किसी एक व्यक्ति को श्रेय देना मुश्किल है। प्रबंधक एक मापने योग्य संख्या चाहते हैं। टोकन की गिनती, प्रॉम्प्ट इतिहास और उपयोग डैशबोर्ड एक संख्या देते हैं। वे जो मापते हैं वह गतिविधि है, मूल्य नहीं, और कर्मचारियों ने लक्ष्य के बजाय पैमाने के लिए अनुकूलन करना सीख लिया है।

यह पैटर्न पहले के एंटरप्राइज़ सॉफ़्टवेयर रोलआउट की याद दिलाता है, जब लॉगिन की आवृत्ति और सीटों की संख्या उन टूल के लिए मापदंड बन गई थी जिन्हें कोई ठीक से इस्तेमाल नहीं करता था। एआई एक मोड़ जोड़ता है: क्योंकि मॉडलों को कॉल करना सस्ता और समानांतर में चलाना आसान है, प्रदर्शन लगभग मुफ्त में पैदा किया जा सकता है। एक कर्मचारी एक दोपहर में एआई-संचालित दक्षता का विश्वसनीय आभास रच सकता है, जिससे यह पैमाना और भी कम भरोसेमंद हो जाता है।

चीनी कंपनियों के लिए दांव दफ्तर की राजनीति से आगे है। कंपनियां कंप्यूटिंग शक्ति और मॉडल सदस्यताओं पर भारी खर्च को उचित ठहराने के दबाव में हैं, और कई टीमों को इस धारणा पर पुनर्गठित कर रही हैं कि एआई उत्पादन बढ़ाएगा। अगर उत्पादकता के लाभ आंशिक रूप से नाटकीय हैं, तो वे योजनाएं रेत पर टिकी हैं। कुछ संगठन परिणाम-आधारित समीक्षाओं की ओर बढ़कर जवाब दे रहे हैं, टूल के उपयोग के बजाय पूरे किए गए काम को आंकते हुए, हालांकि यह बदलाव असमान है।

एक मानवीय कीमत भी है। कर्मचारी ऐसे प्रदर्शन को बनाए रखने की थकान का वर्णन करते हैं जो कभी खत्म नहीं होता, और यह मानने की अनिच्छा का कि किसी टूल ने मदद नहीं की। पीछे छूटने का डर, वह एफओएमओ जिसने टोकन की लहर को हवा दी, कम नहीं हुआ है; उसने बस आकार बदल लिया है। अब चिंता उत्साह साबित करने के बजाय रिटर्न साबित करने की है।

अगली परीक्षा तब आएगी जब कंपनियां आने वाले साल के लिए बजट तय करेंगी। देखें कि क्या चीनी नियोक्ता टोकन और उपयोग डैशबोर्ड को जारी किए गए उत्पादों, सुलझाए गए टिकटों और राजस्व के पक्ष में छोड़ देते हैं, और क्या कर्मचारी एआई गतिविधि को नौकरी की सुरक्षा का रूप मानना बंद कर देते हैं। तब तक, कई दफ्तरों में एआई अपनाने का सबसे दिखाई देने वाला संकेत उसका दिखावा ही हो सकता है।