Reid Hoffman يدعم تتبع استخدام رموز الذكاء الاصطناعي (tokens) لتعزيز التجربة

في أعقاب قرار شركة Meta بإغلاق لوحة تحكم “tokenmaxxing” الداخلية الخاصة بها، أعرب Reid Hoffman، المؤسس المشارك لشركة LinkedIn، علناً عن دعمه لممارسة تتبع استخدام الموظفين لرموز الذكاء الاصطناعي كأداة لتبني هذه التقنية داخل المؤسسات. وقد اكتسب مفهوم “tokenmaxxing” — الذي يُعرَّف بأنه ممارسة تتبع استخدام الموظفين لرموز الذكاء الاصطناعي كبديل لقياس مدى تبني الذكاء الاصطناعي — زخماً مؤخراً في وادي السيليكون. والرمز (token) هو جزء صغير من البيانات التي يعالجها نموذج الذكاء الاصطناعي عند فهم الأوامر وتوليد الاستجابات، وهو بمثابة الوحدة المستخدمة لقياس استخدام الذكاء الاصطناعي وتكلفته. وقد أغلقت Meta لوحة التحكم الداخلية الخاصة بها في أعقاب أنباء عن تسريب قائمة المتصدرين للذكاء الاصطناعي. وقد بدأت العديد من الشركات في تتبع الموظفين الأكثر استخداماً لهذه الرموز لتحديد من يتبنى أدوات الذكاء الاصطناعي، على الرغم من أن المهندسين ناقشوا ما إذا كان هذا المقياس وسيلة فعالة لقياس الإنتاجية في مكان العمل.

شارك Hoffman وجهة نظره خلال مقابلة في قمة الاقتصاد العالمي التي نظمتها Semafor هذا الأسبوع، مقدماً نصائح للشركات التي تتبنى الذكاء الاصطناعي. وقد جادل بأن تتبع إنفاق الموظفين على الرموز فكرة جيدة، على الرغم من أن استخدام الرموز ليس مثالاً مثالياً للإنتاجية. ووفقاً لـ Hoffman، وهو مؤسس مشارك لـ LinkedIn ومستثمر في رأس المال الجريء، “إليك أحد الأشياء التي تعد لوحة تحكم جيدة للنظر إليها — لا يعني ذلك أنها مثال مثالي للإنتاجية، ولكن… ما هو حجم استخدام الرموز الذي يقوم به الأشخاص فعلياً أثناء عملهم؟” وأكد أن على الشركات تشجيع الموظفين في جميع الوظائف المختلفة على التفاعل مع الذكاء الاصطناعي وتجربته. وفي حين أن بعض هذه التجارب ستفشل، أشار Hoffman إلى أن هذا أمر مقبول لأن الهدف هو أن يكون هناك مجموعة واسعة من الأشخاص الذين يستخدمون التكنولوجيا بشكل جماعي ومتزامن.

وبعيداً عن تتبع المقاييس، اقترح Hoffman أن تعزز الشركات تبني الذكاء الاصطناعي من خلال اجتماعات دورية بين مختلف الأقسام لمشاركة الدروس المستفادة وتحديد حالات الاستخدام الناجحة. ونصح بأن تنشئ المؤسسات اجتماعاً أسبوعياً للمجموعات لمناقشة تطبيقات الذكاء الاصطناعي الجديدة التي جربوها لتعزيز الإنتاجية الشخصية والجماعية وعلى مستوى الشركة، بالإضافة إلى ما تعلموه من تلك الجهود. وأشار إلى أن هذا النهج يساعد الشركات على تحديد حالات الاستخدام عالية الفعالية التي تظهر من خلال التجربة الواسعة. وأوضح أن هذه الاجتماعات لا تحتاج إلى إشراك الجميع طوال الوقت، ولكن الاجتماع على مستوى المجموعة يمكن أن يكشف عن نتائج مذهلة عندما يشارك الموظفون تجاربهم.

لماذا يهم

يسلط تأييد Hoffman لمفهوم “tokenmaxxing” الضوء على تحول في كيفية نظر القيادة إلى تبني الذكاء الاصطناعي: إعطاء الأولوية للتجربة الواسعة وحجم الاستخدام على حساب مقاييس الإنتاجية الفورية والمثالية.