Обновить

Работники Amazon научились «обманывать» корпоративный искусственный интеллект MeshClaw для выполнения KPI. Сотрудники стали имитировать активность, создавая лишние задачи и перерасходуя ресурсы, сжигая токены ради статистики, а не выполнения нужных задач.

Оказалось, что с момента запуска внутреннего ИИ-агента MeshClaw в Amazon прошло всего несколько недель, но уже появились сотрудники, которые намеренно ставят агенту избыточные, ненужные или заведомо непродуктивные задачи (так называемый «tokenmaxxing») — чтобы увеличить потребление ИИ-токенов и выполнить KPI.

Amazon планирует вложить в развитие ИИ около $200 млрд и рассматривает агентов как ключевой инструмент. По внутренним документам компании, MeshClaw «видит сны, чтобы консолидировать знания, отслеживает рабочие процессы на встречах и распределяет почту, пока вы спите».

Однако в Amazon столкнулась с эффектом закона Гудхарта: когда показатель становится целью, он перестает быть надёжным. Минимум 80% разработчиков обязаны использовать ИИ еженедельно, а отчёты об израсходованных токенах поступают менеджерам среднего звена. «Эти инструменты внедряются под большим давлением, — говорит один из сотрудников. — Некоторые просто сознательно тратят токены MeshClaw впустую».

В Amazon утверждают, что расход токенов не будет учитываться при оценке сотрудников и не одобряет включение этого параметра в кадровые отчёты. Но многие сотрудники не верят в это, так как на внутренних «досках почёта» компании токены всё же учитываются в статистике персонала.

Теги:
Всего голосов 5: ↑5 и ↓0+6
Комментарии0

Я попал к психиатру из‑за кодинга с AI

Со стороны программирование звучит как медитативное занятие. Сидишь себе за компом целый день, слушаешь музыку, пьешь вкусный кофе. У все меня примерно так и происходит. Сначала я не спеша пытаюсь выстроить в голове то, что требуется сделать. Именно «не спеша». И не потому что я такой опытный и мудрый, а потому что быстро я просто не умею.

У меня не получается сразу продумать все корнер кейсы, которые сильно могут повлиять на архитектуру. Я не могу быстро достать из памяти нужный паттерн, чтобы на лайвкодинге блеснуть своими знаниями. Поэтому сначала я медленно вчитываюсь в описание задачи, общаюсь с ПМом или коллегами, кто больше знает в этой доменной области, чтобы в обсуждении мой мозг начал работать в правильном направлении.

Все это звучит конечно логично, но явно 10x инженером так не стать. Да и будем честны, даже 2x тоже. В IT, где эффективность, это не один из критериев оценки сотрудника, а недостижимая цель, к которой стремятся все. Мой стиль работы — это проблема. Но благодаря появлению AI, эта проблема стала решена.

Я попал к психиатру из‑за кодинга с AI

Публикации