"Komplett sinnlose Aufgaben" Techfirmen rufen ihre Mitarbeiter zu Verschwendung mit KI auf
Von Gregor Rittelmeyer
Große Unternehmen wie Amazon und Meta drängen mit internen Ranglisten ihre Mitarbeiter dazu, möglichst viel Künstliche Intelligenz zu nutzen. Der Nutzen ist fraglich, die Kosten sind gigantisch.
Amazon-Mitarbeiter geben seit einiger Zeit einem teuer entwickelten, hausinternen KI-Programm millionenfache Aufträge, ihre Mails und Nachrichten zu sortieren. Nicht weil sie keine Zeit haben, das selbst zu tun, sondern weil das Unternehmen sie dazu auffordert, berichtet die "Financial Times": Die Mitarbeiter werden dazu angehalten, so viel KI zu nutzen wie möglich, wobei der Nutzen keine Rolle spielt. Der Onlineriese ist kein Einzelfall: Auch andere Technologiekonzerne wie Nvidia drängen ihre Mitarbeiter zu möglichst intensiver KI-Nutzung. Bei dem Facebook- und Whatsapp-Mutterkonzern Meta konkurrieren die Mitarbeiter wöchentlich gegeneinander: Wer die meisten Token verbraucht, gewinnt und erhält den Titel "Tokenlegend".
Token sind kleine Informationseinheiten von KI-Modellen. KI-Anbieter wie OpenAI und Anthropic rechnen ihre Dienstleistungen bei Firmenkunden anhand der Zahl der verwendeten Token ab. Der Trend, diese Zahl möglichst aufzublähen, hat bereits einen Namen: Tokenmaxxing. Das hat einen hohen Preis. Ein Programmierer an der Spitze der "Leaderboards", internen Ranglisten bei Meta, habe in einem Monat Token im Wert von 1,4 Millionen US-Dollar verbraucht, berichtet das Magazin "Fortune". Die Unternehmen haben Zehntausende Mitarbeiter, die Gesamtkosten sind astronomisch. Anthropic etwa berechnet für sein neuestes Modell fünf US-Dollar pro Million Eingabetoken und 25 US-Dollar pro Million generierte Ausgabetoken. Bei dem Verbrauch, den Unternehmen wie Amazon ihren Mitarbeitern abverlangen, geht das schnell in die Millionen.
Die Entwicklung zeigt, wie einige Manager die Produktivität ihrer Mitarbeiter vor allem daran messen, wie viel KI sie nutzen. Die tatsächliche Produktivität beziehungsweise die Qualität der Vorgänge rückt dabei zunächst in den Hintergrund. "Wer mehr Tokens produziert, generiert auch mehr Wert und ist produktiver", beschreibt Thilo Hagendorff, Leiter der Forschungsgruppe "AI Safety" an der Universität Stuttgart, die dem Tokenmaxxing zugrundeliegende Annahme.
Dahinter steckt auch ein Missverständnis über die Arbeitsweise von KI: Den Modellen einfach mehr Text, das heißt mehr Token, zu übergeben, heißt nicht, dass sie bessere oder genauere Ergebnisse generieren. "Der Tokenverbrauch steht bislang nicht dafür, dass man besonders produktiv ist, sondern dass man möglichst viele, auch komplett sinnlose Aufgaben an die KI delegiert", kritisiert Hagendorff. "Nur, um auf den Leaderboards weit oben zu erscheinen."
Investitionen rechtfertigen
Dennoch geben die Unternehmen bereitwillig enorme Summen für die KI-Nutzung ihrer Mitarbeiter aus und üben sogar Druck aus: Nvidia-Gründer Jensen Huang sagte im März in einem Podcast, er wäre "alarmiert", wenn ein Ingenieur mit 500.000 Dollar Jahresgehalt nicht auch Token im Wert von mindestens 250.000 Dollar verbrauche.
Die exzessive Nutzung durch die eigenen Mitarbeiter hat neben der vermeintlichen Produktivitätssteigerung einen weiteren Zweck. Sie soll zeigen, dass KI am Arbeitsplatz tatsächlich angewendet wird und damit hohe Investitionen legitimiert: Amazon allein hat für dieses Jahr Investitionen von 200 Milliarden US-Dollar für den Ausbau von KI-Infrastruktur angekündigt. Die Techbranche hat insgesamt mehrere Billionen Dollar in die Technologie gesteckt und muss beweisen, dass dieses Geld sinnvoll angelegt ist.
Nebeneffekte werden dabei kaum beachtet, warnt Hagendorff. Dazu zählen illegale Mitarbeiterüberwachung, ein hoher Energieverbrauch und der Aufwand, die generierten KI-Inhalte auf Fehler zu überprüfen. Vor allem warnt der Experte vor der Tendenz, die KI-Antworten nicht zu hinterfragen: "Die Forschung zeigt: Hohe KI-Nutzung führt tendenziell zu weniger kritischem Denken, weil man dem KI-generierten Ergebnis hohes Vertrauen zuspricht".
"Token anxiety" nach "Tokenmaxxing"
Mit einem enorm hohen und teuren Tokenverbrauch stellen Amazon, Meta und Co momentan Negativbeispiele für die KI-Nutzung dar, weil sie Millionen für Programme verbrennen, die die Arbeit nicht erleichtern. Gerade weil KI keine Blase sei, sondern das Potenzial habe, die Arbeitsweise grundlegend zu verbessern, müssten die Unternehmen beginnen, auch den Effekt zu messen, so Hagendorff. "Klug aufgesetzte KI-Agenten können eigenständig planen und große Teile einer Tätigkeit automatisieren. Genau das steigert die Produktivität."
Nicht alle Technologiefirmen machen beim Tokenmaxxing mit. Im Silicon Valley etabliert sich schon eine Gegenbewegung unter dem Schlagwort "Token anxiety" - Angst, zu viele Tokens zu verbrauchen und zu teure Rechnungen zu erzeugen. Das klingt wie das logische Gegenstück zum Verschwendungsprinzip, löst das Problem aber nicht. Aus Kosten KI-Anfragen generell zu vermeiden, ist ebenfalls ineffizient. Entscheidend ist der sinnvolle Nutzen von KI-Anwendungen.