तकनीकी कर्मचारियों ने अपने एआई का अधिकतम उपयोग किया। अब वे इसे कम करने की कोशिश कर रहे हैं। | प्रौद्योगिकी समाचार

दूसरे शब्दों में, “टोकनमिनिंग”, जिसका संक्षिप्त रूप “टोकन मिनिमाइजिंग” है, अब आ गया है।

कुछ ही महीनों के भीतर उलटफेर, यह रेखांकित करता है कि एआई का उपयोग कैसे प्रवाह में रहता है क्योंकि लोग यह पता लगाने की कोशिश करते हैं कि टूल का सबसे अच्छा उपयोग कैसे किया जाए।

“सबसे बड़ी समस्या यह है कि यह सब इतनी तेजी से बदल रहा है, लोगों और कंपनियों को नहीं पता कि क्या करना है,” न्यूरोमेट्रिक के सीईओ रॉब मे ने कहा, एक स्टार्टअप जो कंपनियों को एआई का बेहतर उपयोग करने में मदद करता है और “द टोकनमिनिंग मेनिफेस्टो” के लेखक हैं।

“सीईओ जो नहीं जानते थे कि अपने कर्मचारियों की एआई समझदारी को कैसे मापें, उन्होंने सोचा, ‘ठीक है, सबसे अधिक टोकन का उपयोग कौन कर रहा है?'” उन्होंने कहा, यह दर्शन दक्षता से अधिक मात्रा को बढ़ावा देने में समाप्त हुआ।

ओपनएआई और एंथ्रोपिक अपने एआई मॉडल के उपयोग के लिए सदस्यता प्रदान करते हैं जिसकी लागत $10 से $200 प्रति माह है; जब ग्राहक अपनी उपयोग सीमा को पार कर जाते हैं, तो उन्हें काट दिया जाता है। लेकिन राजस्व का बड़ा हिस्सा मेटा, शॉपिफाई और अमेज़ॅन जैसी कंपनियों को टूल की पेशकश से आता है, जो न केवल सदस्यता शुल्क का भुगतान करते हैं बल्कि उनके हजारों कर्मचारियों द्वारा उपयोग किए जाने वाले टोकन के लिए भी भुगतान करते हैं। तो जितने अधिक टोकन का उपयोग किया जाएगा, एआई की लागत उतनी ही अधिक होगी।

एक साधारण कार्य, जैसे एआई को कंपनी की बैठक से प्रतिलिपि को सारांशित करने के लिए कहना, कुछ सौ टोकन का उपयोग कर सकता है। अधिक जटिल अनुरोध, जैसे किसी नए उत्पाद या सुविधा के निर्माण के लिए कोड लिखना, हजारों की संख्या में उपयोग कर सकते हैं।

एआई मॉडल का उपयोग करने की लागत बढ़ गई है क्योंकि वे अधिक शक्तिशाली हो गए हैं और अधिक टोकन का उपभोग करते हैं। एंथ्रोपिक का नवीनतम एआई मॉडल, फैबल, अपने पिछले मॉडल, ओपस से दोगुना महंगा है। मे ने कहा, हालांकि सस्ते मॉडल मौजूद हैं, कई कर्मचारियों को हर चीज के लिए सबसे शक्तिशाली मॉडल का उपयोग करने की आदत हो गई है।

लोगों द्वारा AI का उपयोग करने के तरीके भी बदल गए हैं। केवल एआई चैटबॉट्स के साथ बातचीत करने के बजाय, इंजीनियर एआई “एजेंटों” को तैनात करते हैं, जो एक समय में जटिल कार्यों पर घंटों तक काम कर सकते हैं। परिणामस्वरूप, इंजीनियर हर महीने हजारों डॉलर मूल्य के टोकन का उपयोग कर सकते हैं।

कई कंपनियों ने कहा कि वे अपने निवेश पर स्पष्ट रिटर्न नहीं देखने के बाद एआई खर्च के बारे में अधिक रणनीतिक होने की कोशिश कर रही हैं।

उबर के मुख्य परिचालन अधिकारी एंड्रयू मैकडोनाल्ड ने हाल ही में एक पॉडकास्ट साक्षात्कार में कहा, “यदि आप वास्तव में यह बताने में सक्षम नहीं हैं कि आप कितनी उपयोगी सुविधाओं और कार्यक्षमताओं की शिपिंग कर रहे हैं, तो उस व्यापार को उचित ठहराना कठिन हो जाता है।” “वह लिंक अभी तक वहां नहीं है।”

इसका मतलब यह नहीं है कि कंपनियां एआई पर बड़ा खर्च नहीं करती रहेंगी। मेटा ने कर्मचारियों से कहा कि वह इस साल एआई के उपयोग पर अरबों खर्च करने की राह पर है, लेकिन वह “ऐसी जगहें ढूंढना चाहता है जहां हम समान या बेहतर व्यावसायिक परिणाम प्राप्त करते हुए कम खर्च कर सकें।” एंटरप्राइज़ सॉफ़्टवेयर कंपनी, सेल्सफोर्स के सीईओ, मार्क बेनिओफ़ ने कहा कि उनकी कंपनी ने इस साल AI पर करोड़ों खर्च करने की योजना बनाई है, लेकिन अब टोकन के बजाय “एजेंट कार्य इकाइयों” पर नज़र रखी जा रही है। नई मीट्रिक का उद्देश्य आउटपुट को मापना है, न कि केवल उपयोग को।

कर्मचारी एआई के उपयोग पर मेटा और वॉलमार्ट की सीमाएं पहले सूचना और ब्लूमबर्ग द्वारा रिपोर्ट की गई थीं।

यह स्पष्ट नहीं है कि “टोकनमिनिंग” एंथ्रोपिक और ओपनएआई की निचली रेखाओं को कैसे प्रभावित कर सकता है। इस साल टोकनमैक्सिंग युग के चरम पर, एआई कंपनियों ने कोडिंग टूल के उपयोग से रिकॉर्ड राजस्व की सूचना दी। पिछले हफ्ते, मेटा ने अपने इंजीनियरों से कहा कि यदि संभव हो तो तीसरे पक्ष के टूल के बजाय अपने आंतरिक कोडिंग सहायक, मेटाकोड का उपयोग करें।

मेटा ने टिप्पणी करने से इनकार कर दिया, एंथ्रोपिक ने कोई टिप्पणी नहीं दी, और ओपनएआई ने टिप्पणी के अनुरोध का जवाब नहीं दिया। (न्यूयॉर्क टाइम्स ने एआई सिस्टम से संबंधित समाचार सामग्री के कॉपीराइट उल्लंघन का दावा करते हुए ओपनएआई और माइक्रोसॉफ्ट पर मुकदमा दायर किया है। उन्होंने मुकदमे के दावों का खंडन किया है।)

मे ने कहा, कंपनियों के लिए आगे का स्पष्ट रास्ता अत्याधुनिक एआई का उपयोग केवल उन जटिल कार्यों में करना है जिनके लिए इसकी आवश्यकता है और अन्य उदाहरणों के लिए सस्ते मॉडल का विकल्प अपनाना है।

एटीएंडटी के मुख्य एआई अधिकारी एंडी मार्कस ने कहा, कंपनियां कम उन्नत एआई मॉडल चुनकर 90% तक की बचत कर सकती हैं। उन्होंने कहा कि उनके इंजीनियर कुछ कार्यों के लिए सबसे शक्तिशाली एआई मॉडल का उपयोग कर रहे थे और अधिकांश अन्य कार्यों के लिए कम शक्तिशाली एआई मॉडल का उपयोग कर रहे थे।

उन्होंने कहा, ”वहां उतार-चढ़ाव है।” “हमने पाया है कि, अधिकांश उपयोग के मामलों के लिए, नवीनतम, महानतम फ्रंटियर मॉडल की आवश्यकता नहीं है।”