アマゾン、AI活用指針を全面改訂…『トークンマキシング』にブレーキ

開発者AI指針を全面改訂…「トークン消費量・コード量などの入力指標は欠陥のある評価」

アマゾン [写真=聯合ニュース]
 

世界最大のクラウド・コマース企業アマゾンがエンジニアの人工知能（AI）活用指針を全面改訂した。単純なAI使用量やコード生産量を増やすいわゆる『トークンマキシング』式の量的成果主義にブレーキをかけ、AI技術と人間の主観的判断力を組み合わせた『ルネサンス型開発者』の育成に乗り出した。

28日、ターク・ターコウィッツ（Terk Terkowitz）アマゾン副社長はソフトウェア開発エンジニア（SDE）とソフトウェア開発管理者（SDM）組織全体にこの内容を盛り込んだ新しい役割ガイドラインメモを送付した。
 

『トークン使用量』成果指標排除…「単純な量的投入は欠陥」

アマゾンの上級・名誉エンジニア（Distinguished & Senior Principal Engineers）チームが策定した今回の指針は、開発者のAIツール採用率や『トークン（AI使用単位）消費量』、『コード修正件数』などの短期的・入力中心指標を評価目標（Target）とする慣行を批判した。

ターコウィッツ副社長は「トークン使用量やコード生産量といった入力指標は実際の顧客成果と乖離した『非常に欠陥のある評価方式』」とし、「これらの指標を目標にすると節約（Frugality）原則に反するトークンの乱用（トークンマキシング）を助長し、システムの複雑性を増す副作用をもたらす」と指摘した。

ただし、上位10％（AIを積極的に活用して成果を上げるチーム）と下位10％（AI導入に苦労するチーム）を把握し、模範事例を共有し障害を解決する目的でのみ、該当指標を限定的に活用することを推奨した。
 

「AI適用できない作業を説明することが真の能力」

アマゾン [写真=ロイター聯合ニュース]
 

アマゾンは業務特性上AI導入が効果的でない状況を率直に把握することもエンジニアの核心能力であると定義した。

メモは「自分の作業が現在AIツールの恩恵を受けていないなら、それは『失敗（Failing）』ではなく重要な『発見（Finding）』」とし、「AIが助けられない領域を正確に説明し、同僚や管理者と議論できるエンジニアが我々が求める批判的判断力を持った人材」と明記した。

続けて単純なコーディング作業を超え、AIツールと人間の独自の判断力、ビジネス分野の専門性を融合させて新たな価値を創造する『ルネサンス型開発者（Renaissance Developer）』に生まれ変わることを求めた。

一方、アマゾンは今回の指針改訂が従業員のAI使用に人工的な制限（キャップ）を設ける目的ではないと明らかにした。マーク・ブルッカーアマゾンウェブサービス（AWS）副社長は「重要な問題があれば必要なツール、時間、トークン、人材を投資する」とし、「我々が望まないのは重要でない問題を解決するために時間を浪費し、トークンを消耗すること」と付け加えた。

グローバルなビッグテック業界は今年初めまでAIトークンを無制限に使用する雰囲気が広がっていたが、最近では膨大なAIインフラコストの負担が増大し、作業の難易度に応じて軽量モデルを効率的に使い分ける『モデルマキシング（Modelmaxxing）』や成果中心のAI運用戦略に一斉に転換している。

* この記事はAIによって翻訳されました。

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