葉文瀚博士專欄

當一間科技公司開始替員工封上「Token Legend」這類稱號，甚至根據消耗多少AItokens排名高低，這究竟是一場生產力革命的起點，還是一場換了包裝的數碼版跑數遊戲？

矽谷把AI使用量視為工作能力象徵

矽谷最近流行一個新詞，叫tokenmaxxing。說穿了，就是把AI用到盡，甚至把token（泛指AI的運算資源計量或服務計費單位）消耗量視作投入程度與工作能力的象徵。

早前Meta一個將八萬多名員工AI使用量公開排名的榜單意外流出，據報連創辦人兼董事長Mark Zuckerberg都未能打入前列。雖然榜單最終下架，卻意外引發了一場值得所有企業，尤其正處於數碼轉型關鍵期的香港企業深思的討論。問題核心不在員工有沒有使用AI，而在管理者會否掉進一個邏輯陷阱，把「用了多少」錯當成「做得多好」。

這種管理迷思，其實並不陌生。企業發展史上，從來不乏把容易量度的指標誤當真正績效的例子。早年有企業以程式員寫了多少行code（代碼）評估生產力，結果發現最優秀的工程師，往往是那些把數千行程式精簡成百行核心邏輯的人。後來銷售部門又迷信coldcall（電話推銷）數量，以為電話打得愈多業績自然愈好，最後證明往往並非如此。

今天，這種量化迷思只是換了一個更有科技感的新版本，叫token。支持這套做法的人並非毫無道理。對不少企業來說，AI早已不是可有可無的新玩具，而是關乎競爭力甚至生存的議題。鼓勵員工大量試驗、快速學習，甚至用遊戲化方式推動接納，在管理上確有其吸引力。新技術普及初期，先追求使用，再追求優化與產出，本來符合創新擴散的規律。

Token變成KPI
工具就可能淪為表演

若員工為了排名或考核開始「刷token」，讓AI重複執行無意義任務，只為衝高數字，這不叫創新，而是典型的指標綁架。當消耗本身變成可被獎勵的成績，公司鼓勵的就不再是解難效率，而可能只是對算力資源的浪費。

更值得警惕的是，這股熱潮暴露了一種認知偏差，我們正不自覺把AI使用強度，誤當成AI能力。兩者其實完全不是同一回事。

真正懂用AI的人，未必問得最多，而往往問得最準。高手追求的，不是消耗最多token，而是用最少互動拿到最好的結果。懂得設計prompt（指令），有能力判斷模型輸出的真偽，能把AI無縫放進工作流程，這些才是核心競爭力。否則，只不過是把「勤力打字」誤當成人工智能生產力。

某程度上，tokenmaxxing更像社交媒體年代虛榮指標的翻版。以前在意follower（關注者），人們後來曬日行步數，如今有人曬token用量。數字帶來一種虛假的掌控感，因為它看似客觀，又容易放進儀表板，但很多時只是把複雜問題粗暴簡化。

AI是用更少資源創造更多價值

香港近年積極推動AI轉型，不少企業決策者都在思考同一問題，如何衡量這類技術投資的回報，又如何確保員工真正落實應用。在這背景下，量化管理自然極具吸引力。畢竟token用量看得見、計得到，又容易寫進報告。

但如果香港企業仍停留在「用得多等於轉型成功」的思維，恐怕只會重蹈舊經濟年代覆轍，用工時量度價值，用流程代替成果。這恰恰違背AI最重要的意義。人工智能從來不是讓人做更多重複工作，而是讓人用更少資源，創造更高價值。

設想一名員工利用AI把兩天的數據整理工作縮短至兩小時，他的token消耗可能不高，但創造價值極高。相反，若另一人整天與chatbot反覆對話，消耗驚人資源，卻沒有產生任何有決策價值的觀點，難道後者更值得排在前列？

真正要提升的是判斷力

真正值得量度的，從來不是用了多少AI，而是AI改變了甚麼。我們應該問的是，流程有沒有實質加快，成本有沒有下降，創意有沒有提升，決策有沒有更好。這些才是結果，而不是vanitymetric（虛榮度量）。有趣的是，連當初出現排行榜的Meta，最終也選擇將它下架。這動作本身，已說明問題所在。

科技史總是循環往復。每當新技術來臨，人們總急於找到一個數字，填補內心的不確定。互聯網年代追pageviews（瀏覽量），社交媒體年代追likes（點讚），如今追tokens。很多時不是數字本身有錯，而是人太容易把proxy（代理人）當成reality（現實）。

管理學有句老話，當一個指標變成目標，它便不再是好指標。放在AI時代，這句話比以往更貼切。真正值得企業領袖擔心的，不是員工token用得太少，而是企業上下開始盲目相信，用得多就代表走在前端。那很可能只是另一種昂貴的高科技幻覺。

也許真正最懂駕馭技術的人，根本不會時刻留意自己用了多少token。正如職場上最有效率的人，往往不是看起來最忙的那位。在人工智能與實體世界加速融合的時代，我們真正需要提升的，從來不是token，而是判斷力。

作者葉文瀚博士是亞洲行銷科技協會主席，聖方濟各大學創業培育中心副總監。

文章僅屬作者意見，不代表香港01立場。

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