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The Decoder
Meta 取消 AI 使用量考核，「刷 Token」亂象促使政策轉彎
Meta 宣佈取消將 AI 使用量列入工程師績效考核。先前政策引發員工為衝高排名而瘋狂「刷 Token」，造成驚人運算成本。未來公司將回歸工作品質評估，並實施嚴格的預算控管。
Meta 原本希望透過績效考核來鼓勵工程師多使用 AI 工具，藉此推動轉型並提升生產力。然而，這項政策卻產生了意想不到的副作用——「刷 Token（Tokenmaxxing）」。許多員工為了在公司內部的 AI 使用量排行榜上名列前茅以獲得好考績，開始毫無意義地大量消耗 AI 的運算資源，甚至把 AI 當成純粹衝刺績效數據的工具，而非真正解決複雜技術問題的幫手。
這種「為用而用」的行為，不僅沒有實質提升團隊的軟體開發品質，反而讓 Meta 面臨極大的營運負擔。據內部估計，單是 2026 年內部員工的 AI 呼叫成本就可能逼近數十億美元。為解決此亂象，Meta 高層發布內部備忘錄，宣佈即日起停止將 AI 儀表板與 Token 計算器作為評估員工表現的標準，未來的績效考核將重新回歸到工作的「品質、速度與複雜度」。
對企業與一般工作者而言，這起事件是極佳的 AI 治理教材。企業在導入生成式 AI 時，常陷入「高使用率等於高生產力」的數據迷思。Meta 的踩坑經驗提醒我們，過度追求 AI 工具的表面使用數據不僅無益，還會造成鉅額的資源浪費。健康的 AI 人機協作，應將 AI 視為輔助而非目的，並建立完善的成本控制與效益評估機制。