इस साल की शुरुआत में, तकनीकी कंपनियों की ओर से कर्मचारियों को संदेश स्पष्ट था: अपने काम में जितना संभव हो सके कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करें।
कर्मचारियों ने इसे “टोकनमैक्सिंग” कहा, जहां एक टोकन एआई की एक इकाई को संदर्भित करता है जो लगभग एक शब्द के टुकड़े के बराबर उपयोग होता है। मेटा और अमेज़ॅन कर्मचारियों ने टोकन उपयोग पर नज़र रखने वाले लीडरबोर्ड पर भी प्रतिस्पर्धा की।
फिर एंथ्रोपिक और ओपनएआई जैसी कंपनियों के बिल आए जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरण प्रदान करते थे – और वे सस्ते नहीं थे। अब टोकनमैक्सिंग का युग ख़त्म होता दिख रहा है।
पिछले हफ्ते, मेटा ने कर्मचारियों से कहा कि लागत में “तेजी से वृद्धि” देखने के बाद वह जल्द ही एआई के उपयोग को सीमित कर देगा। मई में, उबर ने कहा कि उसने केवल चार महीनों में वर्ष के लिए अपने एआई खर्च बजट को पार कर लिया है और एआई कोडिंग टूल पर कुछ मासिक सीमाएं पेश की हैं। वॉलमार्ट ने विभिन्न कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरणों पर भी सीमाएं लगा दी हैं। और अमेज़ॅन और मेटा ने टोकन अधिकतम करने वाले लीडरबोर्ड को नष्ट कर दिया।
दूसरे शब्दों में, “टोकन माइनिंग”, जिसका संक्षिप्त रूप “टोकन न्यूनीकरण” है, अब प्रचलन में है।
यह धुरी, जो कुछ ही महीनों में हुई, इस बात पर प्रकाश डालती है कि एआई का उपयोग लगातार बदल रहा है क्योंकि लोग यह पता लगाने की कोशिश कर रहे हैं कि इन उपकरणों का सबसे अच्छा उपयोग कैसे किया जाए।
“सबसे बड़ी समस्या यह है कि चीजें इतनी तेज़ी से बदल रही हैं कि लोगों और कंपनियों को पता नहीं है कि क्या करना है,” न्यूओमेट्रिक के सीईओ रॉब मे ने कहा, एक स्टार्टअप जो कंपनियों को एआई का बेहतर उपयोग करने में मदद करता है और “द टोकन माइनिंग मेनिफेस्टो” के लेखक हैं।
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“सीईओ जो अपने कर्मचारियों के एआई ज्ञान को मापना नहीं जानते थे, उन्होंने सोचा, ‘अच्छा, सबसे अधिक टोकन का उपयोग कौन कर रहा है?’ उन्होंने कहा, यह दर्शन अंततः दक्षता से अधिक मात्रा को जन्म देता है।
ओपनएआई और एंथ्रोपिक अपने एआई मॉडल का उपयोग करने के लिए प्रति माह $10 से $200 तक की सदस्यता प्रदान करते हैं; जब ग्राहक अपनी उपयोग सीमा तक पहुँच जाते हैं, तो उन्हें डिस्कनेक्ट कर 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 के लिए भुगतान करते हैं बल्कि अपने हजारों कर्मचारियों द्वारा उपयोग किए जाने वाले टोकन के लिए भी भुगतान करते हैं। इस प्रकार, जितने अधिक टोकन का उपयोग किया जाएगा, एआई का मूल्य उतना ही अधिक होगा।
एक साधारण कार्य, जैसे कि एआई से किसी कंपनी की बैठक की प्रतिलिपि को सारांशित करने के लिए कहना, के लिए कई सौ टोकन की आवश्यकता हो सकती है। अधिक जटिल क्वेरीज़, जैसे किसी नए उत्पाद या सुविधा को बनाने के लिए कोड लिखना, में हजारों लोगों का उपयोग हो सकता है।
एआई मॉडल चलाने की लागत में नाटकीय रूप से वृद्धि हुई है क्योंकि वे अधिक शक्तिशाली हो गए हैं और अधिक टोकन का उपभोग करते हैं। एंथ्रोपिक का नवीनतम एआई मॉडल, फैबल, पिछले ओपस मॉडल की कीमत से दोगुना है। मे ने कहा, हालांकि सस्ते मॉडल उपलब्ध हैं, कई कर्मचारी हर चीज के लिए सबसे शक्तिशाली मॉडल का उपयोग करने के आदी हैं।
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एआई का उपयोग करने का हमारा तरीका भी बदल गया है। केवल एआई चैटबॉट्स से बात करने के बजाय, इंजीनियर एआई “एजेंटों” का उपयोग करते हैं जो जटिल समस्याओं पर काम करने में घंटों बिता 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 देखे बिना एआई खर्च के बारे में अधिक रणनीतिक होने की कोशिश कर रही हैं।
उबर के मुख्य परिचालन अधिकारी एंड्रयू मैकडॉनल्ड्स ने हाल ही में एक पॉडकास्ट साक्षात्कार में कहा, “यदि आप वास्तव में एक सीधी रेखा नहीं खींच सकते कि आप कितनी उपयोगी सुविधाएँ और कार्यक्षमता प्रदान कर रहे हैं, तो इसे उचित ठहराना कठिन हो जाता है।” “यह लिंक अभी तक मौजूद नहीं है।”
इसका मतलब यह नहीं है कि कंपनियां एआई पर बड़ा खर्च करना बंद कर देंगी। मेटा ने कर्मचारियों से कहा कि उसे इस वर्ष एआई के उपयोग पर अरबों खर्च करने की उम्मीद है, लेकिन वह “ऐसी जगहें ढूंढना चाहता है जहां हम समान या बेहतर व्यावसायिक परिणाम प्राप्त करते हुए कम खर्च कर सकें।” एंटरप्राइज सॉफ्टवेयर कंपनी सेल्सफोर्स के सीईओ मार्क बेनिओफ ने कहा कि उनकी कंपनी ने इस साल एआई पर करोड़ों रुपये खर्च करने की योजना बनाई थी, लेकिन अब टोकन के बजाय “एजेंट कार्य इकाइयों” को ट्रैक करती है। नए संकेतक से केवल उपयोग को नहीं, बल्कि आउटपुट को मापने की उम्मीद है।
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एआई के कर्मचारियों के उपयोग पर मेटा और वॉलमार्ट के प्रतिबंधों की रिपोर्ट पहले द इंफॉर्मेशन और ब्लूमबर्ग द्वारा दी गई थी।
यह स्पष्ट नहीं है कि “टोकन खनन” एंथ्रोपिक और ओपनएआई के मुनाफे को कैसे प्रभावित कर सकता है। इस वर्ष, टोकनमैक्सिंग युग के चरम पर, कृत्रिम बुद्धिमत्ता कंपनियों ने कोडिंग टूल के उपयोग से संचालित रिकॉर्ड राजस्व की सूचना दी। पिछले हफ्ते, मेटा ने अपने इंजीनियरों को जब भी संभव हो, तीसरे पक्ष के टूल के बजाय अपने आंतरिक कोडिंग सहायक, मेटाकोड का उपयोग करने की सलाह दी।
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 कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों से संबंधित समाचार सामग्री के कॉपीराइट के उल्लंघन का आरोप लगाते हुए ओपनएआई और माइक्रोसॉफ्ट पर मुकदमा दायर किया। उन्होंने मुकदमे से इनकार किया।)
मे ने कहा, कंपनियों के लिए आगे का स्पष्ट रास्ता उन्नत कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग केवल उन जटिल कार्यों के लिए करना है जिनकी आवश्यकता है, और अन्य मामलों में सस्ते मॉडल को प्रतिस्थापित करना है।
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एटीएंडटी में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के निदेशक एंडी मार्कस ने कहा, कंपनियां कम उन्नत एआई मॉडल चुनकर 90% तक की बचत कर सकती हैं। उन्होंने कहा कि उनके इंजीनियरों ने कुछ कार्यों के लिए सबसे शक्तिशाली एआई मॉडल का इस्तेमाल किया और अधिकांश अन्य गतिविधियों के लिए कम शक्तिशाली एआई मॉडल का इस्तेमाल किया।
उन्होंने कहा, ”वहां उतार-चढ़ाव आते रहते हैं।” “हमने पाया कि अधिकांश उपयोग के मामलों के लिए, नवीनतम, महानतम, अत्याधुनिक मॉडल आवश्यक नहीं है।”
