80 000 dolarů za AI videohru: Zaměstnanci plýtvají drahými nástroji na bizarní úkoly

Navzdory obrovskému humbuku kolem umělé inteligence se firmy potýkají s paradoxem: platí astronomické částky za nástroje, které se zatím nevyrovnají hodnotě kompetentního člověka.

Navzdory obrovskému humbuku kolem umělé inteligence se firmy potýkají s paradoxem: platí astronomické částky za nástroje, které se zatím nevyrovnají hodnotě kompetentního člověka. Miliardy dolarů investované do vývoje AI se projevují v kancelářích a podnicích po celých Spojených státech, kde zaměstnanci využívají drahé AI tokeny na překvapivě triviální úkoly.

Například fintech společnost Slash nedávno povzbudila své zaměstnance k maximálnímu využívání AI nástrojů pro kódování, což je jev známý jako „tokenmaxxing“, s cílem zvýšit produktivitu a snížit náklady. Velké jazykové modely (LLM) jsou však příliš drahé a nedostatečně užitečné, aby tuto vizi naplnily. Jeden zaměstnanec ve Slash tak promrhal neuvěřitelných 80 000 dolarů v AI tokenech na vytvoření nepříliš povedené videohry s názvem „brainrot shooter“. Jak popsala média, jedná se o prázdnou střílečku z pohledu první osoby, kde hráč běhá a střílí na nepřátele inspirované virálními internetovými memy. Společnost Slash se k tomu vyjádřila s humorem na sociálních sítích, když vyzvala lidi, aby si hru zahráli, aby ji mohli odepsat jako marketingový náklad.

Podobné případy se objevují i jinde. V poradenské firmě Accenture například ne-techničtí pracovníci využívají firemní rozpočty na AI k úkolům, jako je převod souborů PDF do prezentací PowerPoint. Vedoucí strategie AI ve společnosti Accenture, Justice Kwak, v interní schůzce uvedl, že spotřebu tokenů neřídí inženýři, ale spíše netechničtí zaměstnanci. Je to obzvláště ironický vývoj, protože pracovníci dělají přesně to, co jim bylo řečeno – používají novou technologii za každou cenu, čímž odhalují, jak málo za to firmy dostávají.

Giganti technologického průmyslu po léta dotovali obrovské náklady na LLM ve snaze rozšířit své nové nástroje do firem. Teoreticky se očekávalo, že jakmile LLM dosáhnou bodu, kdy budou skutečně vydělávat peníze – což se stává stále obtížněji představitelným scénářem – trh se ustálí na ceně, která uspokojí všechny. Zastánci AI tento odložený přístup podporují a poukazují na příklady jako Uber, který po léta fungoval se ztrátou, aby podkopal ceny taxi služeb. Jakmile Uber zničil taxi průmysl, mohl ceny zvyšovat podle libosti. Klíčový rozdíl však spočívá v nákladech: Uber utratil asi 32 miliard dolarů, aby dosáhl tržní kapitalizace 155 miliard dolarů. To je sice hodně peněz, ale ve srovnání s AI je to „malá liga“ – 32 miliard dolarů je méně než polovina toho, co Anthropic získal jen za posledních šest měsíců. S tím, jak jsou AI společnosti nuceny zvyšovat ceny, aby pokryly své přemrštěné náklady, se tato nejdražší hra na „malicious compliance“ na pracovišti možná blíží ke konci.