टेक कर्मचारी पूरी तरह से एआई पर काम करते हैं, लेकिन रिटर्न कम हो सकता है | प्रौद्योगिकी समाचार

मेटा और ओपनएआई समेत कुछ तकनीकी कंपनियों में, कर्मचारी आंतरिक लीडरबोर्ड पर प्रतिस्पर्धा करते हैं जो दिखाते हैं कि प्रत्येक कार्यकर्ता कितने टोकन – एआई की परमाणु इकाई उपयोग करता है, लगभग एक शब्द टुकड़े के बराबर – प्रत्येक कार्यकर्ता उपभोग करता है, उन कंपनियों की प्रथाओं से परिचित दो लोगों ने कहा। दंत चिकित्सा बीमा या मुफ्त लंच जैसे उदार “टोकन बजट” कोडर्स के लिए एक नौकरी का लाभ बन रहे हैं, और कुछ लोग जितना संभव हो सके अपने स्वयं के काम को स्वचालित करने की कोशिश में प्रति माह हजारों डॉलर खर्च कर रहे हैं।

स्टॉकहोम में सॉफ्टवेयर इंजीनियर मैक्स लिंडर ने कहा, “मैं शायद क्लाउड पर अपने वेतन से अधिक खर्च करता हूं।” (लिंडर का नियोक्ता उसके टोकन के लिए भुगतान करता है।)

हाल तक, बिजली उपयोगकर्ता चैटजीपीटी, क्लाउड या जेमिनी जैसे एआई टूल का उपयोग करके प्रतिदिन हजारों टोकन का उपभोग कर सकते थे। उदाहरण के लिए, एक निबंध लिखने वाले छात्र को 10,000 टोकन से गुजरना पड़ सकता है – लगभग 7,500 शब्दों के बराबर – जिसमें संशोधन के कई दौर शामिल हैं। लाखों टोकन का उपयोग करने के लिए कंप्यूटर के सामने घंटों बैठना पड़ता था, टाइपिंग के अलावा कुछ नहीं करना पड़ता था और अरबों टोकन का उपयोग करना लगभग असंभव था।

लेकिन तथाकथित एजेंटिक कोडिंग टूल के आगमन ने इसकी गति बढ़ा दी है। ये प्रणालियाँ एक समय में घंटों तक बिना पर्यवेक्षण के काम कर सकती हैं, बड़े कोड आधारों की समीक्षा और संपादन कर सकती हैं और एक ही प्रॉम्प्ट से संपूर्ण सॉफ़्टवेयर प्रोग्राम लिख सकती हैं। प्रत्येक एजेंट किसी कार्य के विभिन्न हिस्सों को संभालने के लिए उप-एजेंटों को तैयार कर सकता है, जिससे प्रत्येक चरण में हजारों टोकन उत्पन्न हो सकते हैं। कुछ एआई सिस्टम, जैसे लोकप्रिय ओपन-सोर्स एआई सहायक ओपनक्लाव, को 24/7 चलाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जब उनके मानव उपयोगकर्ता सोते हैं तो टोकन के माध्यम से मंथन करते हैं।

“यदि आपके पास लगातार चलने वाले कुछ एजेंट हैं, तो आप एक पूर्णकालिक एजेंट से प्रति सप्ताह 700 मिलियन टोकन प्राप्त करेंगे,” एआई स्टार्टअप मैकेनाइज के सह-संस्थापक एगे एर्दिल ने कहा, जिन्होंने अनुमान लगाया कि उनकी खुद की टोकन खपत प्रति सप्ताह 1 बिलियन से 10 बिलियन के बीच है। “वास्तव में इसमें उतना अधिक समय नहीं लगता।”

यह सब टोकन बेचने वाली एआई कंपनियों के लिए जुड़ जाता है। एंथ्रोपिक ने इस साल दो महीनों में अपने राजस्व अनुमानों को दोगुना से अधिक कर दिया, इसका मुख्य कारण इसके एजेंटिक कोडिंग टूल की जबरदस्त वृद्धि थी। ओपनएआई ने हाल ही में कहा था कि उसके एजेंटिक कोडिंग टूल, कोडेक्स ने वर्ष की शुरुआत के बाद से अपने साप्ताहिक सक्रिय उपयोगकर्ताओं को तीन गुना कर दिया है, और टोकन में मापा गया कुल कोडेक्स का उपयोग पांच गुना बढ़ गया है। पिछले साल, Google ने कहा था कि उसके AI मॉडल एक महीने में 1.3 क्वाड्रिलियन से अधिक टोकन संसाधित करते हैं।

यहां तक ​​कि सबसे समर्पित प्रोग्रामर के लिए भी, अरबों टोकन का उपयोग करना आसान नहीं है। तुलना के लिए: मैं इस साल की शुरुआत में क्लाउड कोड के भारी उपयोग के दौर से गुजरा, दिन में चार या पांच घंटे कई अलग-अलग कोडिंग परियोजनाओं पर काम किया, और केवल कुछ मिलियन टोकन का उपयोग करने में कामयाब रहा। (रूकी नंबर, वास्तव में।) लेकिन कुछ कोडर ने एआई मल्टीटास्किंग की कला में महारत हासिल कर ली है, कई विंडो खोल सकते हैं और एक समय में दर्जनों एजेंटों को अपनी परियोजनाओं पर लगा सकते हैं।

एआई कंपनियों ने इन व्हेलों को ट्रॉफी और अन्य पुरस्कार देकर प्रोत्साहित किया है। और कुछ तकनीकी अधिकारी अपने कर्मचारियों को नए टूल अपनाते हुए देखकर खुश हैं। वे बढ़ी हुई उत्पादकता के साथ भारी AI उपयोग की तुलना करते हैं – यदि कोई प्रोग्रामर 10 AI एजेंटों के झुंड को अलग-अलग विंडो में समानांतर कार्य चलाना चाहता है, तो वे बिल का भुगतान करने में प्रसन्न होंगे।

लेकिन मैंने कई तकनीकी कर्मचारियों से बात की, जो चिंतित थे कि उनके सहकर्मी अरबों टोकन खा रहे हैं – जिसकी कीमत प्रतिदिन हजारों डॉलर हो सकती है – यह डींगें हांकने के बराबर है। यहां तक ​​कि एआई प्रयोगशालाओं में भी, जहां श्रमिकों को उनकी कंपनियों के उपकरणों का असीमित उपयोग करने की अनुमति दी जाती है, यह विचार कि यह सब उत्पादक है, दूर की कौड़ी लगता है।

“यह टिकाऊ नहीं लगता है,” ओपनएआई के एक कर्मचारी ने कहा, जिसने गुमनाम रहने के लिए कहा क्योंकि वह अपने सहयोगियों के एआई कोडिंग व्यसनों पर चर्चा करने के लिए अधिकृत नहीं था।

सशुल्क क्लाउड और चैटजीपीटी योजनाओं के सदस्य आम तौर पर मासिक शुल्क का भुगतान करते हैं, जिससे उन्हें एक निश्चित संख्या में टोकन मिलते हैं। (संख्या अलग-अलग होती है; कुछ टोकन “कैश्ड” होते हैं, जिसका अर्थ है कि सिस्टम ने उन्हें मेमोरी में संग्रहीत किया है और उन्हें स्क्रैच से उत्पन्न करने की आवश्यकता नहीं है, और कंपनियां “इनपुट” टोकन की तुलना में “आउटपुट” टोकन के लिए अधिक शुल्क लेती हैं।) जिन उपयोगकर्ताओं को अधिक टोकन की आवश्यकता है, वे उनके लिए अलग से भुगतान कर सकते हैं या अधिक महंगी योजना में अपग्रेड कर सकते हैं।

शॉपिफाई ने एक बयान में कहा कि टोकन का उपयोग कंपनी के प्रदर्शन को मापने का सिर्फ एक उपाय है। यह इस बात पर भी गौर करता है कि एआई कैसे काम को “सुधार और बढ़ाता” है। एंथ्रोपिक, मेटा और ओपनएआई ने इस कॉलम के लिए टिप्पणी करने से इनकार कर दिया। (न्यूयॉर्क टाइम्स ने एआई सिस्टम से संबंधित समाचार सामग्री के कॉपीराइट उल्लंघन का दावा करते हुए ओपनएआई और माइक्रोसॉफ्ट पर मुकदमा दायर किया है। दोनों कंपनियों ने मुकदमे के दावों का खंडन किया है।)

लेकिन बिजली उपयोगकर्ताओं ने सीख लिया है कि कई सब्सक्रिप्शन को जमा करके या प्रमोशनल ऑफर का लाभ उठाकर सिस्टम को कैसे गेम में चलाया जाए। एक स्टार्टअप संस्थापक ने मुझे बताया कि उसने एक डिजाइन स्टार्टअप फिग्मा द्वारा बनाए गए एआई टूल की खोज की है, जिसने उसे एक खाते के माध्यम से क्लाउड टोकन में $ 70,000 के बराबर उपयोग करने की अनुमति दी है, जिसकी लागत उसे प्रति माह $ 20 है। संस्थापक, जिन्होंने फिग्मा को धोखा देने से बचने के लिए गुमनाम रहने के लिए कहा, ने कहा कि उन्होंने एक ही समय में छह सॉफ्टवेयर प्रोजेक्ट बनाने के लिए खामियों का इस्तेमाल किया था।

फिग्मा के एक प्रवक्ता ने कहा कि इसका उपयोग इस सप्ताह की शुरुआत में “एआई क्रेडिट प्रवर्तन लागू होने से पहले हुआ था”।

मैंने कई अन्य टोकनमैक्सर्स से बात की कि वे उन सभी टोकन के साथ क्या कर रहे हैं। अधिकांश इंजीनियर या शौकिया प्रोग्रामर थे जो समानांतर में चलने वाले कोडिंग एजेंटों का उपयोग करके सॉफ़्टवेयर के बड़े, जटिल टुकड़ों का निर्माण और रखरखाव कर रहे थे।

उन्होंने कहा, कुल मिलाकर, एआई कोडिंग उपकरण उन्हें अधिक उत्पादक बना रहे हैं। लेकिन कुछ ने एआई के उपयोग को एक रणनीतिक कदम के रूप में भी देखा – अपने सहयोगियों और मालिकों को संकेत देने का एक तरीका, कि वे समय के साथ चल रहे हैं, क्योंकि मानव कोडिंग का युग समाप्त होता दिख रहा है।

सैन फ्रांसिस्को में एक उद्यम पूंजीपति निकुंज कोठारी ने हाल ही में एक सबस्टैक पोस्ट में “सांकेतिक चिंता” के बढ़ने के बारे में लिखा था। उन्होंने एक तकनीकी दृश्य का वर्णन किया जो उत्पादकता से ग्रस्त हो गया है – एआई उत्पादकता, मानव उत्पादकता नहीं – और कहा कि उन्होंने नेटफ्लिक्स को क्लाउड कोड से बदल दिया है।

उन्होंने लिखा, “रात के खाने की बातचीत ‘आप क्या बना रहे हैं?’ से शुरू होती थी।” “वह खत्म हो गया है। अब यह ‘आपके पास कितने एजेंट हैं?'”

यदि हम वास्तव में सफेदपोश नौकरी के सर्वनाश के कगार पर हैं, तो शायद सांकेतिक चिंता तर्कसंगत है। आप अपनी ओर से चौबीसों घंटे काम करने वाले एआई एजेंटों की टीमों के बिना, हाथ से कोड लिखने वाले अंतिम प्रोग्रामर नहीं बनना चाहते। और नियोक्ता, जो इन सभी चिंताजनक टोकन के लिए भुगतान कर रहे हैं, इसे वक्र से आगे रहने के लिए एक सार्थक खर्च के रूप में देख सकते हैं।

सॉफ्टवेयर इंजीनियरों के लिए एक लोकप्रिय समाचार पत्र लिखने वाले गेर्गेली ओरोज़ ने एआई लीडरबोर्ड के माध्यम से श्रमिकों का आकलन करने की प्रथा का बचाव किया, इसे “काम करने के नए और दिलचस्प तरीकों के बारे में जानने का एक बहुत ही सस्ता तरीका” कहा। उन्होंने कहा कि एआई से पहले प्रबंधक प्रोग्रामर की उत्पादकता को ट्रैक करने के लिए जिन मेट्रिक्स का उपयोग करते थे – जैसे कि उन्होंने कोड की कितनी लाइनें लिखीं या उन्होंने कितने कोड परिवर्तन सबमिट किए – वे भी सही नहीं थे। और सबसे अधिक एआई-उत्साही कंपनियों के श्रमिकों के लिए, ओरोज़ ने कहा, प्रोत्साहन स्पष्ट हैं।

उन्होंने लिखा, “बड़ी तकनीकी कंपनियों के अंदर, आउटपुट गुणवत्ता की परवाह किए बिना त्वरित गति से एआई का उपयोग न करना एक करियर जोखिम बनता जा रहा है।”

आह, हाँ, आउटपुट गुणवत्ता। लीडरबोर्ड इसे मापते नहीं हैं, जो स्पष्ट प्रश्न उठाता है: क्या इनमें से कोई टोकनमैक्सर्स कुछ भी उत्पादन कर रहा है अच्छा? या क्या वे केवल अपने पहिए घुमा रहे हैं, व्यस्त दिखने की कोशिश में बेकार कोड का मंथन कर रहे हैं (और मूल्यवान प्रसंस्करण शक्ति बर्बाद कर रहे हैं)?

समय ही बताएगा। हो सकता है कि आज के एआई के आदी लोग कल के 100 गुना इंजीनियर होंगे। या शायद यह सिर्फ उत्पादकता थिएटर है – प्रतिस्पर्धी और डरपोक द्वारा निर्मित टोकन का एक चमकदार टॉवर, जो जैसे ही हम समझेंगे कि वास्तव में उपयोगी काम क्या है, गिर जाएगा।

किसी भी तरह, हमें बहुत अधिक डेटा केंद्रों की आवश्यकता होगी।