Reid Hoffman opina sobre o debate sobre ‘tokenmaxxing’

Este artigo é uma tradução/adaptação para o português (PT-BR) de uma notícia do TechCrunch.

Dias depois que a Meta encerrou seu painel interno de “tokenmaxxing” após a notícia do vazamento da tabela de classificação de IA para a imprensa, o cofundador e capitalista de risco do LinkedIn, Reid Hoffman, apoiou o conceito que recentemente tomou o Vale do Silício de assalto. Um token de IA é um pequeno pedaço de dados que um modelo de IA processa quando tenta entender um prompt e gerar uma resposta. É também a unidade usada para medir o uso de IA e determinar quanto custam os serviços de IA. Como resultado, muitas empresas começaram a rastrear internamente quais funcionários estão usando mais tokens como um proxy para entender aqueles que estão adotando mais prontamente as ferramentas de IA. Eles estão chamando esse conceito de “tokenmaxxing” – o “maxxing” é o jargão da Geração Z para otimizar algo, como você deve ter ouvido em outras gírias, como “looksmaxxing” ou “sleepmaxxing”. No entanto, engenheiros de empresas de tecnologia têm discutido se esta métrica é ou não uma medida viável de produtividade no local de trabalho, pois é semelhante a classificar as pessoas com base em quem gasta mais dinheiro do que outras.

.@johncoogan diz que o relatório recente sobre o 'tokenmaxxing' da Meta é menos um sinal de maus incentivos na empresa e mais uma revelação sobre sua estratégia potencial para uma integração mais vertical: "Acho que torna mais clara a estratégia com MSL. Porque está claro que eles são… https://t.co/osZD8c6JT3 pic.twitter.com/mjh46Diwei Placares de classificação que celebram os funcionários pelo quanto eles usam IA estão estimulando debate - os críticos chamam de métrica errada, enquanto os defensores dizem que “tokenmaxxing” é fundamental para dominar a era da IA https://t.co/ZBHZSWrQ3L Hoffman, em uma entrevista transmitida na cúpula da Economia Mundial da Semafor esta semana, ofereceu seu conselho para as empresas que adotam a IA, dizendo que tinha uma visão favorável da prática. deveria fazer com que as pessoas em todos os diferentes tipos de funções realmente se envolvessem e experimentassem [com IA]", disse Hoffman no evento. "Aqui está uma das coisas que é um bom painel para se observar - não significa que seja um exemplo perfeito de produtividade, mas... quanto uso de token as pessoas estão realmente fazendo enquanto o fazem?"

Ele continuou explicando que algumas pessoas podem estar usando muitos tokens, mas de maneiras mais aleatórias ou exploratórias, e é por isso que você deseja combinar o rastreamento da prática de “tokenmaxxing” com uma compreensão das coisas para as quais as pessoas estão usando seus tokens. "Alguns deles serão experimentos que falharão - tudo bem. Mas está nesse ciclo, e você quer que uma grande variedade de pessoas o usem essencialmente, coletivamente e simultaneamente", acrescentou Hoffman. Hoffman também compartilhou outros conselhos para empresas que estão tentando descobrir suas estratégias de IA, sugerindo que a IA deveria ser incorporada em toda a organização. Ele também sugeriu check-ins regulares para compartilhar o que funciona com outras pessoas. "Devíamos ter, essencialmente, um check-in semanal. Não precisa ser de todos, o tempo todo, uns com os outros - mas um check-in em grupo sobre 'o que tentamos fazer de novo esta semana, para usar IA para produtividade pessoal e de grupo e da empresa, e o que aprendemos?' Porque o que você descobrirá é que algumas das coisas são realmente incríveis", disse Hoffman.