Replit’in yapay zekâdan sorumlu başkanı Michele Catasta, çalışanların kullandığı yapay zekâ token miktarına göre birbirleriyle yarıştığı kurumsal panoları eleştirdi. Catasta, bu tablonun şirket içi verimlilikten çok gösterişe dönüştüğünü ve bunun "dystopian" bir görüntü yarattığını söyledi.
Web Summit Rio’da konuşan Catasta, bazı şirketlerde çalışanların sıralamada üstte görünmek için daha fazla token harcamaya yönlendirildiğini anlattı. Ona göre bu yarış, yapay zekâ kullanımının gerçekten değer üretip üretmediğini göstermiyor.
Token sayısı performans ölçmüyor
Catasta, token tüketiminin çalışan performansını ölçmek için uygun bir gösterge olmadığını vurguladı. Daha fazla token kullanmanın, şirket içinde daha fazla etki yaratmak anlamına gelmediğini söyledi.
Yapay zekâ kullanımını yalnızca miktar üzerinden ödüllendirmenin, gereksiz harcamayı teşvik edebileceğini de belirtti. Catasta, aşırı kullanımın evde ışıkları açık bırakıp elektrik faturasını önemsememeye benzediğini ifade etti.
Şirketlerde tartışma büyüyor
Bu çıkış, şirket yöneticileri arasında yapay zekâ kullanımını ölçmenin en doğru yolunun ne olduğu tartışmalarının arttığı bir dönemde geldi. Birçok yönetici, daha fazla kullanımın otomatik olarak daha fazla üretkenlik anlamına gelip gelmediğini yeniden sorguluyor.
Amazon geçen ay, şirket içi yapay zekâ kullanım lider tablosunu kaldırdığını açıklamıştı. Şirket sözcüsü, bu uygulamanın yapay zekâyı sadece kullanım uğruna teşvik etmek için tasarlanmadığını söylemişti.
Aynı dönemde Uber’in operasyon direktörü Andrew Macdonald da yapay zekâ maliyetleri artarken üretkenlikte orantılı bir kazanç görmediğini söylemişti.
BNP Paribas CIB’nin baş yapay zekâ sorumlusu Charles Holive ise "tokenmaxxing" olarak anılan bu yaklaşımı bir "gösteriş metriği" diye nitelendirmişti.
Catasta, son dönemde "tokenmaxxing"e yönelik anlatının değişmesinden memnun olduğunu söylese de, bu alışkanlığın hem enerji tüketimini artırdığını hem de başka kullanım alanları için ayrılabilecek kapasiteyi azalttığını belirtti.
Yapay zekânın ne kadar çok kullanıldığına değil, ne kadar doğru ve verimli kullanıldığına odaklanılması gerektiği mesajını verdi.