四川
最近，不少老板開始琢磨一件事：怎么讓全公司都用上 AI？
從香港的人力資源調查，到硅谷的創業公司，對 AI 的接受度都在明顯上升。很多公司已經要求員工，把 AI 工具塞進日常工作的每個環節。
朋友的公司用 AI 寫代碼，效率確實高了。但這類情況，公司會怎么考慮？
如果你的工作，只是把 AI 生成的內容復制粘貼，那要小心了。你可能正在親手制造一個叫 “Token Maxing” 的陷阱。
簡單說，就是瘋狂使用 AI，產生海量的交互和數據流量（以 Token 計量）。在一些公司，為了 “照顧” 不同員工，管理層甚至會鼓勵大家多 “刷” Token。
因為對某些 AI 公司而言，用戶使用的 Token 越多，它們能向投資人講的故事就越動聽，估值也可能水漲船高。
Y Combinator 的創始人也公開認同，AI 公司應該鼓勵員工多用。早在 2015 年，一些 AI 初創公司主要考核的，就是固定時間內員工使用了多少 Token。
這背后反映了一個危險的轉向：從 “用 AI 解決問題”，變成了 “為用 AI 而用 AI”。
當公司把 AI 使用量、Token 消耗變成核心 KPI，員工的行為就會扭曲。
大家會想方設法去 “刷” 數據，而不是思考 AI 是否真正提升了工作質量。結果就是，表面上全員熱火朝天搞 AI，實際上可能產出了一堆 “AI 垃圾”，真正棘手的問題反而沒人解決。
香港就有打工仔反映，明明手動處理更快，但為了完成公司的 “AI 使用指標”，不得不走復雜的 AI 流程，效率反而更低。
有項目團隊為了達標，把簡單任務拆分成多個步驟讓 AI 處理，白白浪費資源。
這種瘋狂用 AI 的 “班人”，往往在作業界受益。比如提供 AI 算力的公司（如英偉達），用戶消耗的 Token 越多，它們的營收就越高。
但買單的，可能是盲目跟風的中小企業老板。他們投入了更多資源和預算，卻未必換來相應的回報。
偉大的工具，需要偉大的使用方式。證明自己用了 AI 很容易，但證明自己用對了 AI，才是真本事。
實際上，真正會用 AI 的高手，往往用的 Token 更少，但成果更好。Meta 的工程師就發現，通過優化提示詞（Prompt），能將 AI 調用成本降低 81.7%，同時效果更好。
這才是 AI 的正確方向：用最小的資源，解決最大的問題。
對大多數工作來說，用更少的資源、更短的時間完成任務，才是硬道理。作為普通員工，我們不應該被 “Token Maxing” 的風氣裹挾，去追求虛假的 “忙碌指標”。
關鍵是讓 AI 成為得力的助手，而不是表演的道具。當公司再次強推 AI 時，不妨多問一句：這到底是為了解決問題，還是為了完成某個數字？想清楚這一點，或許比盲目使用更重要。
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