Choose your language to read side by side with English.

Silicon Valley’s AI ‘tokenmaxxing’ obsession has a big problem – and philosophers saw it coming
, ,

Sự ám ảnh “tối đa hóa token” (tokenmaxxing) của AI tại Thung lũng Silicon có một vấn đề lớn – và các nhà triết học đã nhìn thấy điều đó từ trước.

Silicon Valley’s AI ‘tokenmaxxing’ obsession has a big problem – and philosophers saw it coming

Victoria Lorrimar, Director, Centre for Technology and Human Futures, University of Notre Dame Australia Tim Smartt, Senior Research Fellow, Philosophy, University of Notre Dame Australia
Show
Hide
EN – VI
VI – EN

What makes for a good life? Simple: grinding through tokens.

Điều gì tạo nên một cuộc sống tốt đẹp? Đơn giản là: cày cuốc qua các token.

Some time earlier this year, an employee at tech giant Meta built a system to track how much each staff member was using artificial intelligence (AI) .

Đầu năm nay, một nhân viên tại gã khổng lồ công nghệ Meta đã xây dựng một hệ thống để theo dõi lượng sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) của từng nhân viên.

Named “Claudeonomics” after the Claude chatbot, the system created a leaderboard ranked by the number of tokens each user was exchanging with AI models, with leaders given titles such as “Token Legend”. (Tokens are tiny chunks of text, each around four characters long, that language models use for processing.)

Được đặt tên là “Claudeonomics” theo chatbot Claude, hệ thống này đã tạo ra một bảng xếp hạng dựa trên số lượng tokens mà mỗi người dùng trao đổi với các mô hình AI, và những người dẫn đầu được trao các danh hiệu như “Huyền thoại Token”. (Tokens là các đoạn văn bản nhỏ, mỗi đoạn khoảng bốn ký tự, mà các mô hình ngôn ngữ sử dụng để xử lý.)

Meta is not alone in its fascination with “tokenmaxxing”: AI labs OpenAI and Anthropic, e-commerce company Shopify, and tech investment firm Sequoia capital are all reportedly monitoring AI usage and rewarding heavy users, some of whom burn billions of tokens in a week.

Meta không phải là đơn vị duy nhất bị cuốn hút bởi việc “tokenmaxxing”: các phòng thí nghiệm AI OpenAI và Anthropic, công ty thương mại điện tử Shopify, và công ty đầu tư công nghệ Sequoia Capital đều được báo cáo là đang theo dõi việc sử dụng AI và thưởng cho những người dùng nặng, những người mà một số người tiêu thụ hàng tỷ tokens chỉ trong một tuần.

Reducing a person’s performance to a single metric can be appealing for management in large corporations. But the choice of what to measure isn’t a neutral one – and if we’re not careful, it can start to rewrite our vision of what we actually value.

Việc quy giảm hiệu suất của một người thành một chỉ số duy nhất có thể hấp dẫn đối với ban quản lý trong các tập đoàn lớn. Nhưng việc lựa chọn đo lường cái gì không phải là một lựa chọn trung lập – và nếu chúng ta không cẩn thận, nó có thể bắt đầu viết lại tầm nhìn của chúng ta về những giá trị thực sự mà chúng ta coi trọng.

The score keeps the score

The score keeps the score

One of the more full-throated advocates of tokenmaxxing is Jensen Huang, chief executive of chipmaker Nvidia, who envisions a future in which tech employees negotiate high token budgets and consume tokens at rates commensurate with their salaries. Around 80% of those tokens are currently processed via Nvidia’s chips, so Huang’s enthusiasm makes sense.

Một trong những người ủng hộ nhiệt thành nhất của tokenmaxxing là Jensen Huang, giám đốc điều hành của nhà sản xuất chip Nvidia, người hình dung một tương lai mà các nhân viên công nghệ đàm phán các ngân sách token cao và tiêu thụ token với tốc độ tương xứng với mức lương của họ. Khoảng 80% số token này hiện được xử lý thông qua chip của Nvidia, vì vậy sự nhiệt tình của Huang là điều dễ hiểu.

But is token consumption a helpful metric for those of us who do not profit directly from AI processing volume?

Nhưng việc tiêu thụ token có phải là một chỉ số hữu ích đối với những người chúng ta không hưởng lợi trực tiếp từ khối lượng xử lý AI không?

In a recent book, The Score, philosopher C. Thi Nguyen analyses the rise of metrics throughout modern society and offers some helpful insights.

Trong một cuốn sách gần đây, The Score, triết gia C. Thi Nguyen đã phân tích sự trỗi dậy của các chỉ số trong xã hội hiện đại và đưa ra một số hiểu biết hữu ích.

As Nguyen emphasises, what we measure shapes our goals. We develop metrics as tools of convenience; they standardise our measurement of values so we can compare large numbers of otherwise disparate things.

Như Nguyen nhấn mạnh, những gì chúng ta đo lường sẽ định hình mục tiêu của chúng ta. Chúng ta phát triển các chỉ số như những công cụ tiện lợi; chúng tiêu chuẩn hóa việc đo lường giá trị của chúng ta để chúng ta có thể so sánh một số lượng lớn những thứ vốn khác biệt.

This standardisation comes at the expense of variation and distinctiveness, Nguyen argues. In business, it can make workers seem interchangeable.

Nguyen lập luận rằng sự tiêu chuẩn hóa này phải đánh đổi bằng sự đa dạng và tính độc đáo. Trong kinh doanh, nó có thể khiến người lao động trông có vẻ có thể thay thế cho nhau.

Determining which employees in a large organisation are consuming the most tokens in a week is fairly straightforward. But it tells us nothing about the quality or impact of their work.

Việc xác định nhân viên nào trong một tổ chức lớn đang tiêu thụ nhiều token nhất trong một tuần là khá đơn giản. Nhưng nó không cho chúng ta biết gì về chất lượng hay tác động công việc của họ.

Bad metrics, bad results

Số liệu kém, kết quả kém

In the past, questionable metrics have contributed to dramatically bad outcomes.

Trong quá khứ, những chỉ số đáng ngờ đã góp phần vào những kết quả cực kỳ tồi tệ.

Prior to the 2008 global financial crisis, for example, many financial institutions had sophisticated systems of measures designed to incentivise selling as many loans as possible, as quickly as possible. Perhaps unsurprisingly, many of those loans turned out to be far riskier than anyone realised.

Ví dụ, trước cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008, nhiều tổ chức tài chính đã có các hệ thống đo lường tinh vi được thiết kế để khuyến khích việc bán càng nhiều khoản vay càng tốt, càng nhanh càng tốt. Có lẽ không đáng ngạc nhiên, nhiều khoản vay đó hóa ra lại rủi ro hơn nhiều so với những gì bất kỳ ai nhận ra.

Nguyen emphasises that these types of metrics can tempt us into thinking they are unavoidable. But one of the central lessons of moral philosophy is that we ought to pause at moments like these and ask a couple of basic questions: what is a good life, and what values are actually worth chasing?

Nguyen nhấn mạnh rằng các loại số liệu này có thể dụ dỗ chúng ta nghĩ rằng chúng là điều không thể tránh khỏi. Nhưng một trong những bài học cốt lõi của triết học đạo đức là chúng ta nên dừng lại vào những khoảnh khắc như thế này và đặt ra một vài câu hỏi cơ bản: cuộc sống tốt đẹp là gì, và những giá trị nào thực sự đáng theo đuổi?

Huang and others usually don’t present tokenmaxxing as an answer to these question. But that’s how it functions. What is worth devoting your professional and creative energy to? Simple: grinding through tokens.

Huang và những người khác thường không trình bày việc tối đa hóa token (tokenmaxxing) như một câu trả lời cho câu hỏi này. Nhưng đó là cách nó vận hành. Điều gì đáng để bạn cống hiến năng lượng chuyên môn và sáng tạo? Đơn giản: cày cuốc qua các token.

A new vision of the good life?

Một tầm nhìn mới về cuộc sống tốt đẹp?

Silicon Valley has, of late, produced a striking number of manifestos and quasi-constitutions.

Gần đây, Thung lũng Silicon đã sản xuất ra một số lượng lớn các bản tuyên ngôn và bản hiến pháp bán chính thức đáng chú ý.

Consider Anthropic’s Claude’s Constitution, published in January 2026, which sets out the company’s aspirations for its model’s values and speech. Or look at venture capitalist Marc Andreessen’s Techno-Optimist Manifesto, which makes the case for ambitiously accelerating technological advancements in the service of promoting human flourishing.

Hãy xem xét Hiến pháp Claude của Anthropic, được công bố vào tháng 1 năm 2026, tài liệu này nêu rõ những khát vọng của công ty đối với các giá trị và lời nói của mô hình. Hoặc xem Bản Tuyên ngôn Người lạc quan Công nghệ của nhà đầu tư mạo hiểm Marc Andreessen, tài liệu này lập luận về việc tăng tốc đầy tham vọng các tiến bộ công nghệ nhằm phục vụ việc thúc đẩy sự thịnh vượng của con người.

Some of the most influential texts in the history of moral and political philosophy take this form. Thomas Jefferson wrote one – the US Declaration of Independence. Karl Marx and Friedrich Engels wrote another – The Communist Manifesto.

Một số văn bản có ảnh hưởng nhất trong lịch sử triết học đạo đức và chính trị mang hình thức này. Thomas Jefferson đã viết một bản – Tuyên ngôn Độc lập Hoa Kỳ. Karl Marx và Friedrich Engels đã viết một bản khác – Tuyên ngôn của Đảng Cộng sản.

One way to view these Silicon Valley proclamations, and trends like tokenmaxxing, is as repackaging familiar commonplaces of corporate life – recasting mission statements and key performance indicators in a loftier register. But another is to see them as attempts to do something far more ambitious: sketch the outlines of a new and far-reaching vision of the good life.

Một cách nhìn các tuyên bố của Thung lũng Silicon này, và các xu hướng như tokenmaxxing, là việc đóng gói lại những điều quen thuộc của đời sống doanh nghiệp – tái thể hiện các tuyên bố sứ mệnh và các chỉ số hiệu suất chính ở một cấp độ cao hơn. Nhưng cách nhìn khác là xem chúng là những nỗ lực thực hiện điều gì đó tham vọng hơn nhiều: phác thảo đường nét của một tầm nhìn mới và sâu rộng về cuộc sống tốt đẹp.

On that view, the metrics used to measure progress against the vision matter. Tokenmaxxing, for example, is already creeping beyond the bounds of the tech industry – one report from the Wharton School at the University of Pennsylvania suggests many organisations are prioritising staff AI usage and spending as metrics.

Theo quan điểm đó, các chỉ số được sử dụng để đo lường tiến độ so với tầm nhìn là rất quan trọng. Ví dụ, tokenmaxxing đã vượt ra ngoài giới hạn của ngành công nghệ – một báo cáo từ Trường Wharton thuộc Đại học Pennsylvania cho thấy nhiều tổ chức đang ưu tiên sử dụng và chi tiêu AI của nhân viên như các chỉ số đo lường.

Metrics can be useful – if we’re careful

Các chỉ số có thể hữu ích – nếu chúng ta cẩn thận

Metrics do have their place in an ordered and complex society. There are many instances in which we might happily defer to the scores produced by simple metrics, trading nuance for convenience. Aggregate ratings on product or restaurant review sites, for example, can simplify our decision-making, even if they aren’t tailored to our specific preferences.

Các chỉ số có vị trí của chúng trong một xã hội có trật tự và phức tạp. Có nhiều trường hợp chúng ta có thể dễ dàng chấp nhận điểm số do các chỉ số đơn giản tạo ra, đánh đổi sự tinh tế lấy sự tiện lợi. Ví dụ, đánh giá tổng hợp trên các trang đánh giá sản phẩm hoặc nhà hàng có thể đơn giản hóa việc ra quyết định của chúng ta, ngay cả khi chúng không phù hợp với sở thích cụ thể của chúng ta.

The problem is what Nguyen calls “value capture” – when we uncritically allow external metrics to determine our own goals and behaviour. Resisting this process involves questioning what is being measured and reframing it.

Vấn đề là điều mà Nguyen gọi là “thu thập giá trị” – khi chúng ta vô điều kiện để các chỉ số bên ngoài quyết định mục tiêu và hành vi của chính mình. Chống lại quá trình này đòi hỏi phải đặt câu hỏi về những gì đang được đo lường và định hình lại nó.

Instead of counting tokens, for example, we might use an equivalent metric such as energy consumption. Energymaxxing might sound more like conspicuous wastage, rather than improved performance.

Thay vì đếm token, chẳng hạn, chúng ta có thể sử dụng một chỉ số tương đương như mức tiêu thụ năng lượng. Việc tối đa hóa năng lượng (Energymaxxing) có thể nghe giống như sự lãng phí rõ rệt hơn là hiệu suất được cải thiện.

Counting tokens is one measure of AI activity, which is itself intended as a measure of productivity, which in turn leaves aside the question of what is being produced. Not only is tokenmaxxing a dubious metric in itself, but it may also distort our vision of what matters.

Đếm token là một thước đo hoạt động AI, bản thân nó được coi là thước đo năng suất, và điều này lại bỏ qua câu hỏi về những gì đang được sản xuất. Không chỉ việc tối đa hóa token là một chỉ số đáng ngờ tự thân, mà nó còn có thể làm sai lệch tầm nhìn của chúng ta về những gì quan trọng.

Victoria Lorrimar receives funding from the John Templeton Foundation.

Victoria Lorrimar nhận tài trợ từ Quỹ John Templeton.

Tim Smartt does not work for, consult, own shares in or receive funding from any company or organisation that would benefit from this article, and has disclosed no relevant affiliations beyond their academic appointment.

Tim Smartt không làm việc, tư vấn, sở hữu cổ phần hoặc nhận tài trợ từ bất kỳ công ty hoặc tổ chức nào được hưởng lợi từ bài viết này, và đã không tiết lộ bất kỳ mối liên hệ nào liên quan ngoài vị trí học thuật của mình.

Read more