【科技暢想】使用AI真的能「降本提效」嗎？
所謂Tokenmaxxing，是一種鼓勵員工與企業盡可能最大化大型語言模型（LLM）代幣消耗量的思維模式。這個概念將AI視為核心工作夥伴，甚至有人提出極端觀點，認為高階工程師每個月應消耗價值高達25萬美元的Token；部分企業更進一步，採用內部排行榜來評估員工的AI使用量，形成一種「用量競賽」的企業文化。這種做法似乎有其道理——既然AI能夠提升效率，那麼用得愈多，效率不就應該愈高嗎？然而，現實的發展卻恰恰相反。
虛假生產力本末倒置
Tokenmaxxing被視為不良指標，主要有兩個核心原因：第一，本末倒置的激勵機制。鼓勵消耗量容易導致虛假的生產力，員工為了衝高Token數而過度依賴AI，產出卻沒有實質價值。就像一個人為了消耗更多糧食而拚命進食，卻不問自己是否真正需要這些營養，最終只會造成浪費與健康問題。
第二，高昂的成本危機。特別是Agentic AI（具自主行動力的AI），其消耗的Token量可能高達標準AI的1,000倍。當企業盲目追求Token消耗量時，成本便如脫韁野馬般失控。
在筆者從事資訊科技顧問工作的三十年間，見證了無數科技浪潮的起落。從個人電腦普及、互聯網興起、雲端運算到今天的AI革命，筆者發現一個永恒不變的道理：科技如水，能載舟，亦能覆舟。
AI本身並無好壞，關鍵在於我們如何使用它。水可以灌溉農田、推動發電機，帶來豐收與能源；但水也可以氾濫成災，沖毀家園。同樣地，AI可以成為提升生產力的強大工具，也可能變成吞噬企業資源的無底深淵。
當企業陷入Tokenmaxxing的迷思，就像是在沒有明確目標的情況下大量用水——你可能建了一座水庫，卻不知道要灌溉哪片農田；你可能開鑿了運河，卻沒有船隻需要航行。這樣的浪費，又如何能夠省錢？
隨着企業逐漸意識到無意義的Token消耗會帶來嚴重的財務災難，科技界已開始轉向一個更明智的方向——「Valuemaxxing（價值極大化）」。Valuemaxxing的核心精神是：我們不是因為要用AI而用AI，而是應該先找出創造價值的機會，然後才運用AI來實現這個價值。換句話說，明確的商業產出比單純衡量Token使用量重要得多。
這讓筆者想起一個常見的客戶案例。許多企業在引入新科技時，往往會問：「別人在用什麼？我們是不是也應該用？」卻很少問：「我們真正想要解決的問題是什麼？這項技術能否幫助我們解決這個問題？」
筆者曾見過一家公司，花費巨資導入複雜的AI系統來處理客戶查詢，卻沒有先釐清客戶最常見的問題是什麼。結果系統上線後，客戶依然不滿意，因為AI回答的都不是他們真正關心的問題。這就是典型的本末倒置。
作為一名資訊科技顧問，筆者三十年的職業生涯中，最常遇到的問題不是技術不夠先進，而是客戶對科技有不切實際的期望。他們往往認為，只要引進最新的技術，問題就會自動解決。這種思維，在AI時代尤其危險。
因此，筆者特別認同香港教育局現正推行的數字教育方向，同時亦十分欣賞香港政府數字政策辦公室（數字辦）近期在推動政府及社會數碼轉型方面的卓越工作。數字辦積極制定數據治理政策、促進跨部門數字服務整合，並持續提升公眾的數字素養，這些努力為香港的數字發展奠定了穩固基礎。
數字教育的核心，不是教導學生如何使用某個特定的軟件或平台，而是培養他們正確的數字素養——包括理解科技的本質、評估科技的成本與效益、以及分辨何時應該使用科技、何時不應該。教育局與數字辦相輔相成，從教育與政策層面雙管齊下，才能真正引領香港邁向成熟的數字社會。
●洪文正
香港新興科技教育協會培育科普人才，提高各界對科技創意應用的認識，為香港青年提供更多機會參與國際性及大中華地區的科技創意活動，詳情可瀏覽www.hknetea.org
