যখন AI গ্রহণের লক্ষ্য আচরণকে প্রভাবিত করতে শুরু করে
অ্যামাজনের কর্মীরা নাকি একটি অভ্যন্তরীণ AI টুল ব্যবহার করছেন, যা অপ্রয়োজনীয় কাজ স্বয়ংক্রিয় করে কোম্পানির AI সিস্টেম ব্যবহারের পরিমাণ বাড়িয়ে দেখায়। Financial Times থেকে Ars Technica-র প্রতিবেদনে বর্ণিত এই প্রথাকে কোম্পানির ভিতরে “টোকেনম্যাক্সিং” বলা হচ্ছে। নামটি মজার শোনালেও, মূল সমস্যাটি গুরুতর: ব্যবস্থাপনা যখন AI গ্রহণকে একটি মেট্রিক হিসেবে জোর দেয়, তখন মানুষ উপযোগী কাজের বদলে সেই মেট্রিকটাই অপ্টিমাইজ করতে পারে।
প্রতিবেদন অনুযায়ী, অ্যামাজন MeshClaw নামে একটি অভ্যন্তরীণ পণ্য ব্যাপকভাবে চালু করেছে, যা কর্মীদের কর্মস্থলের সফটওয়্যারের সঙ্গে সংযুক্ত AI এজেন্ট তৈরি করতে এবং সেগুলোকে ব্যবহারকারীর হয়ে কাজ করাতে দেয়। বেশ কিছু কর্মী বলেছেন, সহকর্মীরা সিস্টেমটি ব্যবহার করে অতিরিক্ত, অপ্রয়োজনীয় AI কার্যকলাপ তৈরি করছিলেন, যাতে টোকেন খরচ বাড়ে, অর্থাৎ মডেল দ্বারা প্রক্রিয়াকৃত ডেটার একক বাড়ে।
এই আচরণের পেছনের প্রণোদনা
নিবন্ধটি বলছে, অ্যামাজন সপ্তাহে ৮০ শতাংশের বেশি ডেভেলপারকে AI ব্যবহার করতে লক্ষ্য নির্ধারণ করেছিল এবং বছরের শুরুতে অভ্যন্তরীণ লিডারবোর্ডে AI টোকেন খরচ ট্র্যাক করা শুরু করেছিল। যদিও অ্যামাজন নাকি কর্মীদের বলেছিল যে টোকেন পরিসংখ্যান পারফরম্যান্স মূল্যায়নে ব্যবহার হবে না, তবু একাধিক কর্মী বলেছেন তারা মনে করতেন ম্যানেজাররা সেই ডেটা দেখছিলেন।
এটাই সেই ধরনের অস্পষ্টতা, যা প্রদর্শনমূলক ব্যবহারকে জন্ম দেয়। কর্মীরা যদি মনে করেন যে মাপা একটি আচরণ তাদের অবস্থানকে প্রভাবিত করতে পারে, তবে তারা প্রায়ই দৃশ্যমান সংকেতটিকে সর্বোচ্চ করার চেষ্টা করবে, যদিও অন্তর্নিহিত কাজে খুব কম বা কোনো মূল্য না-ই থাকে। এখানে এর মানে হতে পারে AI-কে এমন কাজে ব্যবহার করা, যেগুলোকে স্বয়ংক্রিয় করার দরকারই ছিল না, বা মূলত এমন কার্যকলাপ তৈরি করা যাতে মেট্রিক অংশগ্রহণ দেখায়।
প্রতিবেদনটিতে এক কর্মীকে উদ্ধৃত করা হয়েছে, যিনি বলেছেন টুল ব্যবহার করার “অনেক চাপ” ছিল, আরেকজন বলেছেন ম্যানেজাররা ব্যবহার-সংক্রান্ত ডেটা দেখছিলেন। ওই পরিসংখ্যানগুলো আনুষ্ঠানিকভাবে রিভিউতে প্রভাব ফেলে কি না, তা আলাদা কথা; কিন্তু সেগুলো গুরুত্বপূর্ণ বলে ধারণা করাই কাজের আচরণ বদলাতে যথেষ্ট হতে পারে। কোনো মেট্রিককে আনুষ্ঠানিক পারফরম্যান্স মানদণ্ড হতে হয় না, যাতে তা অনানুষ্ঠানিক ক্ষমতার সংকেত হয়ে ওঠে।
