Meta 取消 AI 代幣指標 評估工程師 表現，改以工作品質、速度與複雜度為核心

核心變動

Meta 近日在內部備忘錄（由 Maher Saba 與 Santosh Janardhan 署名）中宣布，不再以 AI 代幣使用量作為工程師績效評估指標。未來的考量重點將轉向 工作品質、速度與複雜度，取代原先的「代幣最大化」(token‑maxxing) 競賽。

背景與影響

過去，Meta 把 AI 工具的使用量納入績效考核，導致員工為爭取內部排行榜的高分，大量消耗 AI 代幣。此舉不僅扭曲了工作行為，也為公司帶來巨額開支——僅內部 AI 使用成本預計在 2026 年就將逼近 數十億美元。為抑制開支，Meta 計畫自 2027 年起推行預算制度與集中式儀表板，讓各部門可在可控範圍內分配 AI 資源。

同時，Meta 正在測試新一代 AI 代理工具 Hatch，該系統旨在自主執行電腦任務。WIRED 報導指出，內部測試遭遇隱私疑慮，部分員工不願將 Hatch 連結至個人帳號，顯示在推廣自動化工具時仍需兼顧使用者信任。

此政策調整預示著大型科技公司正從「量」的競賽，回歸「質」的評估。對工程師而言，未來的晉升與獎勵將更依賴實際問題解決的深度與效率，而非單純的工具使用頻率。

未來展望

Meta 的新評估框架可能成為業界標竿，促使其他企業重新檢視 AI 成本與績效衡量方式。若成功抑制代幣濫用，預算透明化與中央儀表板的導入將有助於資源最適化，並減少因過度使用 AI 而產生的財務風險。對於科技人才而言，提升工作品質、加快交付速度、挑戰更高複雜度將成為職涯發展的關鍵。未來，企業與員工必須在效率與隱私、創新與成本之間取得平衡，才能在人工智慧時代保持競爭力。