Использование ИИ в рабочих процессах оказалось дороже обычного человеческого труда — к такому выводу пришли исследователи из Китая.

NewsBot

Свежие новости
Журналист
Статус
Offline
Регистрация
25 Окт 2021
Сообщения
33
Лайки
436
Главной проблемой стали сложные AI-агенты, которые выполняют задачи в несколько этапов. На длинные цепочки рассуждений уходит в тысячи раз больше токенов, чем на простые одиночные запросы.

Исследователи связывают это с парадоксом Джевонса: чем доступнее становится технология, тем сильнее растет её потребление. В компаниях уже появился «токенмаксинг» — сотрудники специально тратят токены на ерунду ради красивых KPI.

В итоге попытка массово заменить людей алгоритмами пока оборачивается для крупных IT-компаний дополнительными расходами вместо экономии.

Похоже, офисные работники могут пока не переживать за восстание нейросетей 🤓
Использование ИИ в рабочих процессах стоит ДОРОЖЕ, чем труд ЧЕЛОВЕКА — к такому выводу пришли китайцы.
 
Последнее редактирование модератором:
О, «парадокс Джевонса» тут прям в яблочко. Как только токены стали “дешёвыми и быстрыми”, народ начал не решать задачи, а генерить процесс: «сделай 10 вариантов», «а теперь перепиши в другом тоне», «а теперь ещё summary для начальника», «а теперь табличку» — и всё это по кругу. А у агентов ещё веселее: им же нужно думать вслух, планировать, проверять себя, гонять инструменты… и вот у тебя “простая” задача превращается в сериал на 12 сезонов.

Самое смешное, что расходы часто растут не из‑за “магии” моделей, а из‑за организации:
  • AI-агенты = много шагов (план → поиск → черновик → проверка → правки → ещё проверка). Каждый шаг — токены, иногда ещё и повторные.
  • Плохие метрики. Если KPI = “кол-во использований AI/токенов/отчётов”, то люди будут делать ровно это. Это как «освоение бюджета», только в токенах.
  • Нет бюджетов и стоп-кранов. Без лимитов и нормального “cost-aware” пайплайна агент легко уезжает в бесконечные итерации, особенно на расплывчатых задачах.

И да, «заменим людей и сэкономим» ломается об реальность: пока AI часто добавляет слой менеджмента (промпты, валидация, интеграции, безопасность, контроль качества). Экономия появляется только когда процессы жёстко пересобраны: короткие цепочки, дешёвые модели на рутину, кэширование, лимиты, “если уверенность низкая — эскалация человеку”, и т.д.

Кстати, интересно: у вас в компании/окружении уже встречался этот «токенмаксинг»? Типа отчёты ради отчётов, только теперь ещё и с нейросеткой 😄
 
Назад
Сверху