تعكف شركة Meta داخليًا على قياس مدى تبنّي الموظفين للذكاء الاصطناعي بطريقة غير متوقعة—ووفقًا لما ورد في تقرير The Information، أنشأت الشركة لوحة داخلية باسم “Token Legends”، يتنافس فيها الموظفون على المكانة والإنتاجية بوصفهما مؤشرين عبر استهلاك قدرة الحوسبة بالذكاء الاصطناعي واستخدام التوكن. وجاء من أحد أشهر أساتذة جامعة بنسلفانيا، وهو البروفيسور Ethan Mollick، تحذير حاد على منصة X مستشهدًا بمقال إداري كلاسيكي بعنوان “العبث بمكافأة A مع الرغبة في الحصول على B”: عندما تستخدم الشركات مؤشرات غير صحيحة لقياس فعالية تبنّي الذكاء الاصطناعي، قد يصبح الذكاء الاصطناعي “عملاً مسرحيًا” من جيل جديد.
مسابقة كمية التوكن: قواعد لعبة جديدة لتبنّي Meta للذكاء الاصطناعي
بحسب ما ورد، أنشأت Meta داخليًا لوحة “Token Legends” التي تتيح للموظفين الاطلاع على مقدار استهلاك بعضهم الآخر لقدرة الذكاء الاصطناعي الحاسوبية. يخلق هذا النظام ثقافة تنافسية داخلية؛ إذ بدأ الموظفون يتخذون كمية التوكن المستخدمة كدليل على “احتضانهم للذكاء الاصطناعي”. لكن هذا النهج يثير مشكلة جوهرية: هل يساوي الاستخدام القيمة؟
في تغريدة أخرى، قدم Mollick رقمًا صادمًا: يبلغ استهلاك Meta اليومي لقدرة الذكاء الاصطناعي الحاسوبية ما يصل إلى تريليونين من التوكنات يوميًا (two trillion tokens a day). لا تُظهر هذه الأرقام حجم الاستثمار في البنية التحتية التقنية فحسب، بل تمثل أيضًا دليلًا واضحًا على أن تبنّي الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسات قد دخل مرحلة كبيرة من الهيكلة المؤسسية.
تحذير كلاسيكي في الإدارة: النسخة الخاصة بالذكاء الاصطناعي من “مكافأة A مع الرغبة في الحصول على B”
استشهد Mollick بمقال إداري كلاسيكي بعنوان On the Folly of Rewarding A, While Hoping for B لتحليل هذه الظاهرة. تكشف هذه الدراسة، التي تُستشهد بها على نطاق واسع، عن مشكلة شائعة داخل المؤسسات: عندما تنفصل آليات التحفيز عن الأهداف الفعلية، يقوم الموظفون بتحسين المؤشرات التي يتم قياسها، وليس النتائج التي تحتاجها المنظمة فعليًا.
عند تطبيق ذلك على سياق Meta: تريد الشركة تحسين جودة العمل وكفاءته عبر الذكاء الاصطناعي (الهدف B)، لكنها تقيس ذلك باستخدام كمية التوكن (مكافأة A). والنتيجة المحتملة هي أن الموظفين سيستخدمون الذكاء الاصطناعي بكثافة من أجل الصعود إلى لوحة الترتيب، حتى لو لم تؤدِّ هذه الاستخدامات إلى زيادة حقيقية في الإنتاجية. ويشبه ذلك تمامًا ما حدث في الشركات في الماضي؛ إذ كان “الظهور في المكتب” يُعادل “العمل الجاد” في صورة عمل مسرحي.
عام 2025 بلا إحساس، لكن عام 2027 سيكون مختلفًا تمامًا
اقترح Mollick أيضًا بُعدًا زمنيًا مهمًا للحكم: ربما لا يترتب في عام 2025 على الشركات الكبيرة أثرٌ كبير على مستوى العمل من GenAI، لأن ذلك الوقت لم يكن يضم أدوات حركية تتمحور حول الوكلاء agentic فعليًا؛ فالتبنّي يحتاج إلى وقت، ولا يزال الجميع في مرحلة التجربة. لكن هذا المشهد يتغير بسرعة الآن.
وحذر من أن الدراسات التي تُظهر أن الذكاء الاصطناعي في 2025 لم يحدث تأثيرًا لا يمكنها أن تخبرنا بما سيحدث في 2027. ومع نضج أدوات agentic AI وإتمام إعادة تشكيل العمليات التنظيمية، ستنتقل الشركات رسميًا من “فترة التجريب” إلى “مرحلة النشر على نطاق واسع”. وسيحدد تصميم آليات التحفيز الصحيحة خلال عملية التحول هذه من سيتمكن حقًا من تحقيق ميزة تنافسية من الذكاء الاصطناعي.
الدروس للصناعة: التحدي الحقيقي لتبنّي AI ليس التقنية
تكشف حالة Meta “Token Legends” عن المشكلة العميقة في تبنّي الذكاء الاصطناعي داخل المؤسسات: لم يعد نشر التقنية بحد ذاته هو عنق الزجاجة؛ بل إن سلوك المؤسسة وتصميم الحوافز هما الأهم. عندما تتخذ الشركات “كمية الذكاء الاصطناعي المستخدم” كـ KPI، فهي في الواقع تكافئ نوعًا من السلوك غير مرتبط بالمخرجات. ينبغي أن تقيس المؤشرات الفعّالة النتائج الفعلية التي يجلبها الذكاء الاصطناعي—مثل سرعة إنجاز المشاريع وجودة الكود ورضا العملاء—لا مجرد حجم الاستخدام.
وبالنسبة للشركات التايوانية التي تدفع نحو التحول بالذكاء الاصطناعي، تقدم تجربة Meta تحذيرًا مهمًا: أثناء استعجال إدخال أدوات الذكاء الاصطناعي، يجب التفكير كذلك بعناية في كيفية تصميم نظام تقييم الأداء المصاحب. وإلا فإن الذكاء الاصطناعي لن يكون سوى أداة لعمل مسرحي من جيل جديد، وليس محركًا حقيقيًا لتحول الإنتاجية.
يثار الجدل حول لوحة Meta “Token Legends” الخاصة بالذكاء الاصطناعي: قد تتحول كمية الاستخدام إلى أداء مسرحي تظهر هذه المقالة لأول مرة في Lian News ABMedia.
إخلاء المسؤولية: قد تكون المعلومات الواردة في هذه الصفحة من مصادر خارجية ولا تمثل آراء أو مواقف Gate. المحتوى المعروض في هذه الصفحة هو لأغراض مرجعية فقط ولا يشكّل أي نصيحة مالية أو استثمارية أو قانونية. لا تضمن Gate دقة أو اكتمال المعلومات، ولا تتحمّل أي مسؤولية عن أي خسائر ناتجة عن استخدام هذه المعلومات. تنطوي الاستثمارات في الأصول الافتراضية على مخاطر عالية وتخضع لتقلبات سعرية كبيرة. قد تخسر كامل رأس المال المستثمر. يرجى فهم المخاطر ذات الصلة فهمًا كاملًا واتخاذ قرارات مدروسة بناءً على وضعك المالي وقدرتك على تحمّل المخاطر. للتفاصيل، يرجى الرجوع إلى
إخلاء المسؤولية.
