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文章来源金融时报，本号编译
作者：Rafe Rosner-Uddin
原标题：Amazon staff use AI tool for unnecessary tasks to inflate usage scores
据《金融时报》报道，亚马逊内部推广生成式AI工具的过程中，正在出现一个有些尴尬的副作用：部分员工为了显示自己更频繁地使用AI，开始把一些并不必要的工作交给内部工具自动执行，以抬高AI使用数据。
报道称，亚马逊近期在内部大范围部署一款名为“MeshClaw”的AI产品。该工具允许员工创建AI代理，并让这些代理连接工作软件，代表用户执行部分任务。知情人士称，MeshClaw可以发起代码部署、处理邮件分流，并与Slack等办公应用交互。
问题在于，一些员工表示，已有同事利用这款工具制造额外的AI活动，消耗更多Token。Token是大模型处理数据的基本计量单位，通常也被用来衡量AI工具调用规模。换言之，原本用于提升效率的工具，在部分场景下变成了“刷使用量”的工具。
这一现象背后，是硅谷公司普遍加速推动AI落地的压力。亚马逊此前为开发人员设定目标，要求超过80%的开发者每周使用AI工具。今年早些时候，公司还开始在内部排行榜上追踪AI Token消耗情况。多名员工认为，虽然公司称相关数据不会用于绩效考核，但管理层实际上正在关注这些指标。
一名亚马逊员工表示，内部“使用这些工具的压力非常大”，有人正在利用MeshClaw尽可能提高自己的Token使用量。另一名员工则称，一旦公司开始追踪使用数据，就会制造扭曲激励，“有些人对此非常有竞争心”。
报道称，亚马逊曾在团队范围内公布员工AI使用统计数据，后来限制了可见范围，改为只有员工本人和管理者能够查看相关数据。知情人士称，公司并不鼓励管理者把Token使用量作为衡量绩效的依据。
类似情况并非亚马逊独有。据金融时报此前报道称，Meta员工也出现过所谓“tokenmaxxing”现象，即通过增加Token消耗来提升自己在内部排行榜上的位置。这反映出大型科技公司在推动AI应用时面临的共同难题：当“用没用AI”变成一个被量化、被排名、被展示的指标，员工就可能从“解决真实问题”转向“优化指标表现”。
亚马逊今年预计资本开支将达到2000亿美元（约合人民币1.36万亿元），其中绝大部分将投向AI和数据中心基础设施。对于投入巨大的科技巨头而言，让AI真正嵌入日常工作流程，已经不只是技术实验，也关系到如何向内部和外部证明AI投资的回报。
亚马逊在声明中表示，MeshClaw每天帮助“数千名亚马逊员工自动化重复性任务”，是公司“赋能团队”试验和采用AI工具的一个例子。公司还称，将致力于为客户安全、可靠、负责任地开发和部署生成式AI。
不过，部分员工也对安全风险表达担忧。MeshClaw这类AI代理被授权代表用户执行操作，一旦判断失误或执行超出预期，可能带来部署、邮件处理或办公系统交互中的连锁问题。一名员工直言，其“默认安全姿态令人担忧”，自己并不愿意让AI代理“自行其是”。
从效率工具到考核指标，再到潜在的安全边界争议，亚马逊内部的这场AI使用风波说明，企业推动AI落地的难点，已经不只是模型能力本身。真正的问题在于，当管理层用数据驱动员工采用新技术时，如何避免把“有效使用AI”简化为“更多消耗Token”。一旦指标替代目标，AI提效就可能滑向另一种形式的数字表演。
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