Компании тестируют внутренние метрики ИИ-активности, превращая взаимодействие с моделями в показатель эффективности — критики предупреждают, что это может исказить само понятие продуктивности
В крупных технологических компаниях всё активнее формируется новая система оценки сотрудников, основанная не на результатах работы, а на объёме использования искусственного интеллекта. По данным источников, в Meta* один из инженеров создал внутреннюю систему под названием Claudeonomics, которая отслеживает, сколько токенов сотрудники тратят при работе с ИИ-моделями.
Система формирует рейтинги сотрудников по интенсивности взаимодействия с моделями вроде Claude, а лидерам присваиваются условные статусы — например, "Token Legend". Токены при этом представляют собой базовые единицы, используемые языковыми моделями для генерации и анализа ответов.
Подобные практики, получившие неформальное название tokenmaxxing, по сообщениям источников, распространяются и за пределами Meta*. Внутренние метрики использования ИИ отслеживаются или обсуждаются в OpenAI, Anthropic, Shopify и инвестиционной компании Sequoia Capital. В некоторых случаях сотрудников даже поощряют за высокие объёмы использования моделей, измеряемые миллиардами токенов в неделю.
Идея превращения работы с ИИ в измеримую метрику находит поддержку среди части руководителей технологических компаний. Глава Nvidia Дженсен Хуанг публично рассуждал о будущем, в котором «сотрудники будут потреблять токены в масштабах, сопоставимых с их зарплатами, а управление работой будет всё больше напоминать управление вычислительными ресурсами».
Однако критики отмечают, что такая система оценки меняет саму логику труда. Философ К. Т. Нгуен подчёркивает, что любые метрики не являются нейтральными: они не просто измеряют поведение, но и начинают его формировать. В результате легко возникает ситуация, когда измеряемый показатель подменяет собой реальную ценность работы.
Исторически подобные перекосы уже приводили к серьёзным последствиям. Перед финансовым кризисом 2008 года, например, системы бонусов и KPI в банках стимулировали максимизацию объёмов выдачи кредитов без должной оценки рисков, что в итоге усилило системную нестабильность.
Эксперты указывают, что токен-метрика может иметь аналогичный эффект: она измеряет активность взаимодействия с ИИ, но не отражает качество результата. Внутри такой логики продуктивность начинает сводиться к «объёму потребления вычислений», а не к реальной ценности созданной работы.
Нгуен описывает это как «эффект захвата ценностей»: когда внешняя метрика постепенно начинает подменять собой само понимание того, что считается важным. В случае с ИИ это может привести к тому, что компании начнут оптимизировать не полезность труда, а интенсивность использования моделей.
На этом фоне в индустрии уже появляются альтернативные подходы — например, попытки измерять не количество токенов, а энергозатраты или конечный результат работы. Однако критики отмечают, что любая простая метрика неизбежно упрощает сложную реальность и может искажать поведение системы.
Вопрос о том, станет ли "tokenmaxxing" временной корпоративной модой или новой нормой управления цифровым трудом, пока что остаётся открытым.
* Компания Meta (Facebook и Instagram) признана в России экстремистской и запрещена
