Mẫn Nhi
Admin xinh gái
Tuyên bố cung cấp token AI "không giới hạn" cho nhân viên chưa được bao lâu, Quân đội Mỹ đã phải vội vã gửi email nội bộ yêu cầu mọi người xài tiết kiệm lại. Lý do rất đơn giản: kho token dự trữ cho cả năm đã bị "đốt" sạch chỉ trong vòng vỏn vẹn một tháng.
Mọi chuyện bắt đầu từ việc Bộ Quốc phòng Mỹ hân hoan thông báo có tới gần một nửa trong số 3,5 triệu nhân sự của họ đang sử dụng AI trong công việc. Để ủng hộ làn sóng này, Lãnh đạo CNTT (CIO) của Quân đội Mỹ đã tuyên bố cấp lượng token không giới hạn cho các nhân sự này sử dụng.
Tuy nhiên, sự hào hứng này nhanh chóng chạm trán thực tế. Chưa đầy một tháng sau thông báo thả ga đó, Bộ chỉ huy Phát triển Khả năng Chiến đấu (DEVCOM) thuộc Quân đội Mỹ đã phải gửi email khẩn cho nhân viên. Nội dung email thừa nhận toàn bộ bể chứa token của CIO đã cạn sạch và cơ quan này buộc phải tái thiết lập hạn ngạch sử dụng.
Được biết, Quân đội Mỹ đang khai thác Ask Sage – một nền tảng AI tạo sinh đa mô hình cho phép chạy nhiều LLM khác nhau như Gemini của Alphabet, Llama của Meta hay ChatGPT của OpenAI. Nền tảng này đạt chuẩn xử lý Thông tin Cấp phép Không phân loại (CUI) và được dùng cho nhiều việc, từ hỗ trợ thu mua đến những tác vụ hành chính như chuẩn hóa mô tả công việc nhân sự.
Một nhân viên giấu tên trong Quân đội chia sẻ rằng tình hình thực sự khá hài hước: "Có vẻ như toàn bộ Quân đội đã đốt sạch lượng token của cả năm chỉ cho đúng một dịch vụ."
Để phục vụ công cụ Ask Sage, Quân đội Mỹ sở hữu gói doanh nghiệp hằng năm với 100 triệu token (mỗi token tương đương khoảng 3,7 ký tự). Để dễ hình dung về mức độ tiêu thụ AI trong ngành quốc phòng: trong 38 ngày diễn ra Chiến dịch Epic Fury tại Iran, Bộ Quốc phòng Mỹ từng ngốn tới khoảng 20 tỷ token mỗi ngày.
Dù cơ quan quản lý rất quyết liệt thúc đẩy, không phải nhân viên nào cũng cảm thấy AI thực sự hữu ích. Một nhân sự thuộc lực lượng này cho biết các công cụ AI tạo sinh hiện tại vẫn thiếu tin cậy. Thậm chí từng có trường hợp mô hình AI dám "mạnh dạn" khẳng định đã hoàn thành công việc được giao, trong khi thực tế nó... chưa hề làm gì. Người này nhận định, việc áp dụng AI một cách thiếu suy nghĩ vào bộ máy hành chính sẽ khó mang lại một quy trình làm việc hiệu quả và đáng tin cậy.
Phản hồi về vấn đề này, Đại tá Marty Meiners đại diện Quân đội Mỹ cho rằng việc cạn token chính là minh chứng cho sự "đón nhận mạnh mẽ và hào hứng" đối với công cụ mới. Hiện tại, lãnh đạo đang tích cực điều phối lại các bể chứa token doanh nghiệp để cân đối sử dụng.
Thực tế, tình trạng nhân viên "đốt" token AI nhanh hơn dự kiến không chỉ xảy ra trong quân đội. Đây đang là bài toán đau đầu chung của nhiều tổ chức và tập đoàn công nghệ lớn:
Hào hứng "xài sang" rồi giật mình vì cạn ngân sách token
Mọi chuyện bắt đầu từ việc Bộ Quốc phòng Mỹ hân hoan thông báo có tới gần một nửa trong số 3,5 triệu nhân sự của họ đang sử dụng AI trong công việc. Để ủng hộ làn sóng này, Lãnh đạo CNTT (CIO) của Quân đội Mỹ đã tuyên bố cấp lượng token không giới hạn cho các nhân sự này sử dụng.
Tuy nhiên, sự hào hứng này nhanh chóng chạm trán thực tế. Chưa đầy một tháng sau thông báo thả ga đó, Bộ chỉ huy Phát triển Khả năng Chiến đấu (DEVCOM) thuộc Quân đội Mỹ đã phải gửi email khẩn cho nhân viên. Nội dung email thừa nhận toàn bộ bể chứa token của CIO đã cạn sạch và cơ quan này buộc phải tái thiết lập hạn ngạch sử dụng.
Được biết, Quân đội Mỹ đang khai thác Ask Sage – một nền tảng AI tạo sinh đa mô hình cho phép chạy nhiều LLM khác nhau như Gemini của Alphabet, Llama của Meta hay ChatGPT của OpenAI. Nền tảng này đạt chuẩn xử lý Thông tin Cấp phép Không phân loại (CUI) và được dùng cho nhiều việc, từ hỗ trợ thu mua đến những tác vụ hành chính như chuẩn hóa mô tả công việc nhân sự.
Một nhân viên giấu tên trong Quân đội chia sẻ rằng tình hình thực sự khá hài hước: "Có vẻ như toàn bộ Quân đội đã đốt sạch lượng token của cả năm chỉ cho đúng một dịch vụ."
Bị hối thúc dùng AI nhưng trải nghiệm chưa như kỳ vọng
Theo các tài liệu nội bộ, Quân đội Mỹ đã tích cực thúc đẩy nhân viên đưa AI vào công việc hằng ngày. Mỗi người ban đầu được cấp ít nhất 200.000 token/tháng và sẽ tự động được cấp thêm nếu dùng hết. Thậm chí, những tài khoản đăng ký Ask Sage nhưng ít hoạt động còn nhận được email "nhắc khéo", khuyến khích họ tích cực xài hết số token được chia.Để phục vụ công cụ Ask Sage, Quân đội Mỹ sở hữu gói doanh nghiệp hằng năm với 100 triệu token (mỗi token tương đương khoảng 3,7 ký tự). Để dễ hình dung về mức độ tiêu thụ AI trong ngành quốc phòng: trong 38 ngày diễn ra Chiến dịch Epic Fury tại Iran, Bộ Quốc phòng Mỹ từng ngốn tới khoảng 20 tỷ token mỗi ngày.
Dù cơ quan quản lý rất quyết liệt thúc đẩy, không phải nhân viên nào cũng cảm thấy AI thực sự hữu ích. Một nhân sự thuộc lực lượng này cho biết các công cụ AI tạo sinh hiện tại vẫn thiếu tin cậy. Thậm chí từng có trường hợp mô hình AI dám "mạnh dạn" khẳng định đã hoàn thành công việc được giao, trong khi thực tế nó... chưa hề làm gì. Người này nhận định, việc áp dụng AI một cách thiếu suy nghĩ vào bộ máy hành chính sẽ khó mang lại một quy trình làm việc hiệu quả và đáng tin cậy.
Phản hồi về vấn đề này, Đại tá Marty Meiners đại diện Quân đội Mỹ cho rằng việc cạn token chính là minh chứng cho sự "đón nhận mạnh mẽ và hào hứng" đối với công cụ mới. Hiện tại, lãnh đạo đang tích cực điều phối lại các bể chứa token doanh nghiệp để cân đối sử dụng.
Cơn sốt "vỡ kế hoạch" token không của riêng ai
Mặc dù gặp sự cố hết token, tham vọng AI của Pentagon vẫn không hề giảm nhiệt. Họ thậm chí vừa giảm nhân sự tại Trung tâm Bảo vệ Dân thường để phát triển một công cụ AI nhằm đẩy nhanh tốc độ đánh giá thiệt hại thay thế con người.Thực tế, tình trạng nhân viên "đốt" token AI nhanh hơn dự kiến không chỉ xảy ra trong quân đội. Đây đang là bài toán đau đầu chung của nhiều tổ chức và tập đoàn công nghệ lớn:
- Meta từng rầm rộ khuyến khích nhân viên "tokenmaxx" (cày token) và đặt bảng xếp hạng mức độ sử dụng, nhưng sau đó phải lặng lẽ gỡ bỏ. Giám đốc Instagram Adam Mosseri thậm chí đã phải đề xuất giới hạn token cho từng kỹ sư.
- Uber cũng rơi vào cảnh tương tự khi các kỹ sư của họ dùng hết lượng token AI dự tính cho cả năm chỉ trong vòng... 4 tháng.