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Meta 绩效评审撤回 AI 使用量考核
Meta 决定不再用「用了多少 AI」来给工程师打分。高管 Maher Saba 与 Santosh Janardhan 在内部备忘中确认,AI 采纳仪表盘、token 计数都不会再进入绩效评审,评审回归到**工作的质量、速度与复杂度**。此前把 AI 使用量设为评审标准,很快跑偏成员工口中的「tokenmaxxing」——为了内部排行榜好看而批量刷 token。
滥用有真实代价:内部 AI 使用成本正逼近数十亿美元规模,Meta 定下方向,从 2027 年起引入预算管理与中央仪表盘。同在推进中的还有新 AI agent 工具 Hatch,用于自主处理电脑任务,但因员工不愿连接个人账号、担心隐私,内部测试遇到阻力。
💡 为什么值得看Meta 内部备忘证实,考核只看工作质量,弃用 token 指标。
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来源档案
The Decoder
AI 行业媒体,转述 The Information 独家拿到的高管内部备忘,并综合 WIRED 报道
二手综述,内核事实已有 The Information、WIRED、Times of India 多源互补,可信度较高;成本「逼近数十亿」为报告口径,未给精确数字,具体预算与 Hatch 细节待官方确认
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从 token 排行榜到刷数据的完整链条,是衡量 AI 生产力时值得警惕的管理案例