Nick Ulmer, ofițer în retragere, președinte al Societății de Cercetare a Operațiunilor Militare (MORS) și Harrison Schramm, statistician și director tehnologic al companiei Attritable Machines, pilot de marină în retragere, au publicat pe site-ul RealClearDefense un eseu referitor la fenomenul tokenmaxxing, criticând obsesia organizațională de a optimiza indicatori precum utilizarea tokenurilor AI în locul rezultatelor reale. Cei doi pledează pentru măsurarea calității deciziilor și Agentic Work Unit (AWU), subliniind că adevărata eficiență necesită o concentrare pe rezultate, nu pe resursele introduse. O Unitate de Muncă Agentivă (Unitate de Lucru a Agenților, AWU) reprezintă o singură sarcină distinctă finalizată cu succes de către un agent AI autonom. Termenul a fost introdus în februarie 2026 pentru a schimba modul în care companiile măsoară și plătesc performanța sistemelor bazate pe AI. Companiile nu mai plătesc doar licențe fixe lunare per utilizator uman, ci plătesc în funcție de volumul de muncă digitală efectivă realizat de agenții AI. Criticând tokenmaxxing, punerea accentului de către organizații și companii tech pe volumul de resurse AI consumate (tokenuri), ignorând calitatea rezultatelor reale, autorii susțin o schimbare de paradigmă, prin care liderii să evalueze procesele decizionale și obiectivele strategice, nu doar ineficiența procesării algoritmice.
La începutul articolului, Ulmer și Schramm folosesc două ... citate. Primul, („Looksmaxxing is… the idea of maximizing physical attractiveness...”) este o definiție adaptată dintr-o comunitate online de pe internet, iar cel care semnează - Clavicular - este pseudonimul unui influencer controversat, devenit faimos pe platformele de streaming pentru promovarea cultului looksmaxxing (obsesia de a-ți optimiza aspectul fizic prin orice mijloace, uneori extreme, pentru a „urca” în ierarhia socială). Al doilea fragment („Yeah, I’m out there. I walk into boardrooms looking like Temu Sheldon Cooper...”) este semnat The Tokenizer (Tokenizatorul). De fapt este un fragment care aparține autorilor, probabil inspirat de postările din rețelele sociale pentru a descrie noul tip de angajat corporatist plăsmuit de Silicon Valley.
Reprezintă o tușă ironică înainte de a face, mai departe, o analiză a politicilor Pentagonului. La fel cum adepții looksmaxxing cred, greșit, că măsurarea perfectă a trăsăturilor feței le garantează succesul în viață, companiile tech cred, greșit, că un consum masiv de tokenuri AI le garantează productivitatea. În cadrul unor companii precum Meta, Microsoft sau Salesforce, angajații „ard” intenționat miliarde de tokenuri prin ferestre de context uriașe și bucle infinite de cod doar pentru a apărea pe primul loc în clasamentele interne și a părea „inovatori” în fața investitorilor. Atunci când Pentagonul celebrează consumul record de 20 de miliarde de tokenuri pe zi în teatrele de operațiuni, acesta riscă să cadă în aceeași capcană: confundarea resurselor risipite cu valoarea reală a deciziei. Ei măsoară „schela” (resursele introduse), nu „clădirea” (calitatea deciziilor militare).
La finalul articolului, autorii declară că nu există conflicte de interese și că nu au fost folosite tokenuri în elaborarea articolului. „AI NEVOIE DE AJUTOR ca să te lași? Recomandăm gumă de mestecat sau pur și simplu să ieși afară.” Adică poți să scapi de viciul utilizării excesive a AI prin metodele clasice cunoscute pentru alte dependențe.
Propoziția de încheiere a eseului - „Răspunsul este 42” - este o referință la cartea SF, Ghidul autostopistului galactic (The Hitchhiker’s Guide to the Galaxy) a lui Douglas Adams, unde numărul 42 este „răspunsul la întrebarea supremă despre viață, univers și tot restul”, un răspuns absurd tocmai pentru că nimeni nu știe cu exactitate care era întrebarea.
În cazul de față, inutilitatea indicatorilor lipsiți de context real.
A fost o vreme când am considerat textele semiotice o piatră de moară. Succes la citit textul Do You Even Tokenmaxx, Bro? al celor doi militari în rezervă:
„Looksmaxxing este… ideea de a-ți maximiza atractivitatea fizică prin orice mijloace pentru a evolua.” - Clavicular
„Da, exist pe bune. Intru în sălile de consiliu arătând ca un Sheldon Cooper de pe Temu și sunt cea mai periculoasă persoană din încăpere pentru că am un card de credit, investitori care nu înțeleg pe deplin ce fac și o nevoie patologică de a folosi absolut fiecare token care îmi stă la dispoziție. Nu sunt aici ca să fiu eficient. Eficiența este religia managerilor de mijloc. Eu sunt aici ca să inund contextul, să fac rulările și să mă integrez atât de adânc în infrastructura voastră tehnologică încât eliminarea mea să necesite votul consiliului de administrație. Modelul nu știe de ce este capabil până când nu pune mâna pe el cineva cu adevărat deraiat. Acea persoană sunt eu. Fac tokenmaxxing până în vârf și ne vedem acolo, sau ne vedem în fereastra mea de context.” - The Tokenizer
Pentru cei neinițiați, un token este o mică bucată de informație în text, de aproximativ trei sferturi dintr-un cuvânt, pe care un model de limbaj de mari dimensiuni o procesează pe măsură ce citește și generează limbaj. Ca atare, ele reprezintă măsura pentru munca (și facturarea!) pe care o face un model de inteligență artificială. Token-urile măsoară munca, dar nu exact. De exemplu, ați putea estima costul unui articol din această publicație în funcție de numărul de cuvinte pentru noi, ca autori, dar nu ați face același lucru pentru, să zicem, scriitoarea Mya Angelou. Ca atâția alți indicatori (metrics), token-urile sunt folosite deoarece sunt ușor și agreabil cuantificabile; ne putem convinge că știm cum să măsurăm inteligența artificială.
„Ce mănâncă mașina de făcut bani? Mănâncă tinerețe, spontaneitate, viață, frumusețe și, mai presus de toate, mănâncă creativitate. Mănâncă calitate și risipește cantitatea.” – William S. Burroughs
În acest scop, Meta a lansat recent un clasament intern de AI - supranumit „Claudeonomics” - care îi clasa pe cei peste 85.000 de angajați ai săi în funcție de câte tokenuri au consumat într-o lună. Câștigătorul a înregistrat 281 de miliarde. Împreună, personalul Meta a consumat peste 60 de trilioane de tokenuri în aproximativ o lună, un număr atât de mare încât devine aproape lipsit de sens. Meta a retras cu discreție clasamentul după ce Fortune a relatat despre el dând vina pe partajarea externă a informațiilor, mai degrabă decât pe premisa de bază.
Clasamente similare ar fi apărut la Microsoft, Salesforce și Shopify. Se pare că industria concurează pentru a demonstra adoptarea AI prin cea mai scumpă și mai puțin semnificativă măsură disponibilă. În sine, este greu de știut dacă acest lucru înseamnă „mult” sau „puțin”. (Notă: am început să convertesc acest consum de tokenuri în numărul de lucrători umani și efortul pe care l-ar fi necesitat, și a fost deprimant. M-am oprit.)
Pentru aceia dintre noi care au trăit asta, pare o versiune AI a inflației de pe piață care a avut loc în prima parte a acestui deceniu, când liderii de nivel mediu erau stimulați să își mărească numărul de angajați pentru a arăta „valoarea” unității lor de afaceri. Diferența aici este că numărul de angajați a devenit acum virtual; deși este tentant să încerci să convertești numărul de tokenuri și energia într-un număr echivalent de lucrători umani, îți dai seama, rapid, că un creier uman pur și simplu nu funcționează așa. Lăsat nesupravegheat, acest lucru contribuie la dezumanizarea accelerată a forței de muncă și va duce la dezastru.
Cassie Kozyrkov, o cercetătoare proeminentă în domeniul inteligenței decizionale, are un nume pentru asta: tokenmaxxing. Și face apel la o lege - Legea lui Goodhart: „Când o măsură devine un obiectiv, ea încetează să mai fie o măsură bună.” Spune-le oamenilor să maximizeze tokenurile, și ei vor maximiza tokenurile. Ei nu vor produce, în mod necesar, ceva util. Unele organizații s-au îndreptat către o unitate de măsură mai bună: Unitatea de Muncă Agentică (AWU), o sarcină distinctă finalizată de un agent AI. Rezultate în loc de resurse introduse - o îmbunătățire reală. Dar nici măcar AWU-urile nu sunt un leac universal. Un agent îndreptat către o sarcină greșită produce AWU-uri cu valoare zero. Direcția muncii contează mult mai mult decât volumul ei. După cum spune Kozyrkov: „dacă mergi în direcția greșită, lenea este o virtute”.
În mod ironic, poate, sentimentul lui Kozyrkov este mai mult sau mai puțin reflectat în politicile Departamentului de Apărare, în mod specific în faptul că lansările de software sunt de obicei în urma industriei cu aproximativ un an. Ideea este că punctele slabe din software pot fi descoperite - așa cum se întâmplă frecvent - în sectorul comercial înainte de a fi expuse în enclava de Apărare. Din punctul de vedere al științei fundamentale, avem o înțelegere redusă a structurii interne a modelelor de AI la scară largă și, cu cât modelul este mai sofisticat, cu atât avem mai puțin control asupra lui.
Consumul de tokenuri nu mai este doar o măsură a vanității din Silicon Valley. Acesta a sosit pe holurile Departamentului Apărării.În timpul Operațiunii Epic Fury - campania aeriană de 38 de zile împotriva Iranului - sistemul Maven Smart al Pentagonului, construit de Palantir, a fost folosit pentru a ajuta la planificarea și coordonarea a aproximativ 13.000 de lovituri aeriene în întregul teatru de operațiuni. După orice standard, acest lucru reprezintă o desfășurare operațională remarcabilă a AI la o scară istorică. Șeful biroului pentru Tehnologie Digitală și AI din cadrul Pentagonului, Cameron Stanley, a descris acest lucru la o conferință recentă, menționând că instrumentele de AI „ne permit să luăm toate aceste date, să sintetizăm datele și să luăm decizii mai bune, mai rapid, pe câmpul de luptă.” Utilizarea clasificată a sistemului Maven a crescut cu 89% de la o lună la alta. Utilizarea neclasificată a crescut cu 38%. Iar la apogeu, utilizatorii din Departamentul Apărării au consumat aproximativ 20 de miliarde de tokenuri pe zi - o creștere de 44 de ori măsurată în acești termeni. Stanley a descris apetitul armatei pentru AI ca fiind „nesățios”. Ceea ce nu știm în acest moment este dacă aceste tokenuri fac, într-adevăr, campania aeriană mai bună. Aceasta este o sarcină pentru viitorii istorici.
„Nesățios” este un cuvânt dificil pentru că nu este, de regulă, o virtute. Ele sunt simptome ale entuziasmului, ale noutății, ale sentimentului înălțător de capabilitate fără a fi dezvoltat încă disciplina de a o aplica cu înțelepciune. Pentagonul are dreptate să adopte AI pentru sinteza informațiilor, analiza țintelor și sprijinul decizional. Potențialul tehnologiei în acele domenii este real și semnificativ. Dar consumul „nesățios” de tokenuri nu este o măsură a superiorității decizionale. El poate fi, de fapt, o măsură a ineficienței. Ineficiența unor sisteme și operatori care încă învață ce întrebări merită să fie puse. E meritul lui Stanley faptul că pare să înțeleagă acest lucru. A avut grijă să descrie obiectivul nu ca fiind un randament maxim al AI, ci ca fiind „cea mai bună echipă om-mașină posibilă”. Analiștii umani, a menționat el, trebuie să „aplice arta operațională, contextul și intenția juridică” - dimensiuni pe care niciun model nu le poate furniza. Tokenurile sunt schela. Raționamentul uman este clădirea.Tragedia este că metrica raportată - și sărbătorită - este schela.
Indicatorii (metricile) dictează comportamentul. Problema de tokenmaxxing nu este nouă. Este un caz specific al unuia dintre cele mai vechi moduri de eșec din managementul organizațional: alegerea unui indicator aproximativ (proxy) pentru lucrul pe care ți-l dorești cu adevărat, iar apoi optimizarea acelui indicator până când acesta ajunge să nu mai aibă nicio legătură cu lucrul respectiv.Ce ar trebui măsurat în schimb. Tokenurile măsoară ceea ce vă taxează furnizorii. AWU-urile măsoară ceea ce fac agenții. Niciunele nu măsoară ceea ce vă doriți cu adevărat: calitatea deciziei.Calitatea deciziei este mai greu de măsurat. Ea necesită definirea modului în care arată un rezultat bun înainte de a începe optimizarea pentru el. Necesită rezistență în fața tentației de a înlocui un adevăr ambiguu cu un indicator aproximativ, dar clar. Necesită un leadership dispus să poarte o discuție mai dificilă - cea despre rezultate, nu despre resursele introduse
Liderii înțelepți măsoară rezultatele. Ei întreabă: decizia pe care am luat-o, cu datele și instrumentele disponibile, a produs un rezultat care justifică costul - în dolari, în putere de calcul, în risc? La această întrebare nu se poate răspunde printr-un clasament. La ea pot răspunde doar oamenii dispuși să privească cu onestitate la ceea ce s-a întâmplat și de ce.
Biroul pentru Tehnologie Digitală și AI din cadrul Pentagonului spune lucrurile corect despre cooperarea om-mașină și rolul ireductibil al raționamentului uman.
Întrebarea este dacă indicatorii care sunt urmăriți - și sărbătoriți - reflectă această înțelepciune sau o subminează.
Răspunsul, desigur, este 42.
Conform Legii lui Goodhart, dacă armata va continua să premieze sau să evalueze succesul operațiunilor AI în funcție de volumul de tokenuri procesate, operatorii vor optimiza acest consum prin interogări inutile, riscând să ascundă ineficiența generală în spatele unor statistici impresionante, dar complet goale de conținut. Conceptele fără intuiții sunt goale, zicea cineva pe la 1700 și un pic.