トークンマキシングは死んだ、トークンマキシング万歳

Agentics / テック事情: トークンマキシングは死んだ、トークンマキシング万歳 *えーと*、理由もなく大量のお金を使うことの誕生と死と再生 あふら 2026年6月27日 32シェア 一般的に言って、何かに数万ドルを費やした場合、最終的には何らかの成果を期待するものです。投資に対するリターンを。 もちろん、常にではありません。以前にも述べましたが、消費者に販売するのは少し面白いものです。なぜなら、彼らは時間を浪費したり、積極的に苦痛を引き起こしたりするものにお金を使うのが好きだからです。これが、最近ギャンブルアプリが非常に人気がある理由の一部です。ええ、ウェンビーが逆立ちしながらフランス語で国歌を歌いながら3ポイントシュートを決めることに100ドル賭けるのは大歓迎です。 112 Grams of Carbonは読者サポート型の出版物です。新しい投稿を受け取り、私の仕事をサポートするには、無料または有料の購読者になることを検討してください。購読する しかし、企業の場合はどうでしょう？ビジネスリーダーが、気持ちがいいからといって大量のお金を燃やすつもりだと言っているのを聞いたことは、基本的に一度もありません。少なくとも、クジラが原神インパクトのガチャに数千ドルを費やすのと同じようには。たとえば、マーク・ザッカーバーグのような真面目なビジネスリーダーが、Metaがお金を燃やすと発表すると想像してみてください。彼には議決権株式があるので、それは可能です。しかし、少し馬鹿げていますよね？私は一般的に、本当に大きく本当に重要な企業を経営するまでに至ったのであれば、大きな例外を除いて、気まぐれで物事をすることはほとんどないと考えています。 もしご存じなければ、トークンマキシングとは、経営陣が従業員に無駄なタスクに大量のトークンを燃やすように誤って奨励した現象です（でした？）。この典型的な例は、全くの偶然ですがMetaで、パフォーマンス評価を一人あたりのトークン使用量に結びつけたことで徹底的に批判されました。当然、これは人々が何もせずにトークンを燃やすことにつながるでしょう。Metaの友人の一人は、トークン数を増やすために、文字通り一日中2人のエージェントを会話させていたと報告しました。 これはあまりにも明白な結果だったので、多くの人々はこれを「これらのビジネスリーダーは、リターンを期待せずにトークンに大量のお金を燃やすことを決めたので、本当に愚かだ」とまとめました。 それが魅力的な見方である理由は理解できます。なぜなら、多くのことの表向きはまさにそうだったからです。しかし、私は世界で一番好きなことをします。それは、少しひねくれた見方をすることです。それは「経営陣が従業員に無駄なタスクに大量のトークンを燃やすように誤って奨励した」のではなく、むしろ「経営陣が従業員に無駄なタスクに大量のトークンを燃やすように意図的に奨励した」のです。 私は多くのチームと協力して、AIを効果的に使用する方法を検討しています。数ヶ月前、AIツールを全く使うことに非常に抵抗がある人々がたくさんいました。組織内で非常に尊敬されているシニアな人々です。これらの人々をツールを使うように説得するのは非常に困難でした。そして、説得したとしても、彼らはしばしば誤って（あるいは意図的に？）明らかに奇妙な、あるいは悪い結果につながるような方法でツールを使っていました。シニアだけでなく！ トップダウンのトークンマキシングポリシーを考える一つの方法は、これが経営陣がブレークスルーを達成するための手法だったということです。はい、それは明らかに鈍器のようなポリシーでしたが、壁を打ち破るには鈍器が必要な場合もあります。 もちろん、それは数ヶ月前の状況で、まだ抵抗する人がいました。それから数ヶ月経ち、トークンマキシングポリシーは意図した結果をもたらしました。誰もがAIを使ってコードを書くようになりました。少なくとも少しは。ほとんどのチームはまだ独自のRamp InspectやStripe Minionsを構築する方法を把握していませんが（もしそうなら、ご連絡ください。お手伝いできます！）、基本的に全員が少なくともサイドバーでカーソルを使用しています。もちろん、これはトークン消費量が大幅に増加したことを意味します。残念ながら、しかしおそらく予想通り、トークン消費量の増加はOpenAIとAnthropicが株式公開を試みる時期と重なっています。両社はサブスクリプションが提供する恩恵の量を制限し、APIの価格を吊り上げています。トークン補助金はますます消滅しています。そのため、現在ではインセンティブのほとんどがなくなり、コストが大幅に上昇し、もちろん、チームは無制限トークン消費ポリシーを撤回し始めています。つまり、トークンマキシングは死んだということです。 しかし…おそらくそうではありません。 AIツールの一般的な約束は、人間が監督せずに、本当に困難で退屈な、しかしそれでも行わなければならないタスクを実行できるということです。大規模なコード移行、毎朝競合他社をすべて調査すること、インバウンドとアウトバウンドのストリームに追いつくこと。これらはすべて、人々が嫌がり、AIにやってもらいたいと思っていることです。 しかし、最近まで、AIを長時間確実に実行することはできませんでした。もし試みた場合、モデルによって導入された小さなエラー（幻覚を含む）が独り歩きし、最終的にプロジェクトに不可逆的に組み込まれてしまうことに気づくでしょう。ビジネスではこれを「複合エラー」と呼んでいました。これはかなりの人間の監督を必要としただけでなく、そもそもエージェントを24時間年中無休で実行するメリットがほとんどなかったため、トークンコストも低く抑えられていました。たとえば、コンピューターの中に小さな悪魔を一晩中走らせて、その悪魔があなたの苦労して作ったものをすべて破壊するだけなら、何の意味があるのでしょうか？より多くのトークンを費やすことでより悪い仕事になるなら、当然、より多くのトークンを費やすことはないでしょう！ それはもはや真実ではありません。私たちは異なる体制に入りました。より多くのトークンを費やすことが、一般的に言ってより良い結果をもたらす体制です。私たちはこれを「複合的な正確性」と呼んでいます。タスクを正確にするためにより多くのトークンを費やすほど、良い結果が得られる可能性が高くなります。前回の対面Agenticsミートアップでこれについて少し話しました。 複合的な正確性は計算を逆転させます。より多くのトークン消費がより良い結果につながるなら、トークンを長時間実行したいと思うでしょう。それはまさに私にはトークンマキシングのように聞こえます！トークンマキシングの元のインセンティブはなくなりましたが、最終的には人々は新しい、より強力なインセンティブがその代わりになったことに気づくでしょう。 サイバーセキュリティの世界では、すでにこれの一部が見られます。 先週、AnthropicのMythosについて知りました。これは、Anthropicが一般公開しなかったほど「コンピュータセキュリティタスクにおいて驚くほど有能な」新しいLLMです。代わりに、重要なソフトウェアメーカーのみにアクセスが許可され、システムを強化する時間が与えられました。 …この図は興味深いセキュリティ経済を示唆しています。システムを強化するには、攻撃者がエクスプロイトを悪用するために費やすよりも多くのトークンを費やしてエクスプロイトを発見する必要があります。 AISIは各試行に1億トークンを予算化しました。これはMythosの試行あたり12,500ドル、10回の実行すべてで125,000ドルです。憂慮すべきことに、1億トークンの予算を与えられたどのモデルも収穫逓減の兆候を示しませんでした。「モデルはテストされたトークン予算全体で、トークン予算の増加とともに進歩を続けている」とAISIは述べています。 Mythosが、お金を投入し続ける限りエクスプロイトを発見し続けるのであれば、セキュリティは残酷なほどシンプルな方程式に帰着します。システムを強化するには、攻撃者がエクスプロイトを悪用するために費やすよりも多くのトークンを費やしてエクスプロイトを発見する必要があります。 賢さでポイントは得られません。より多く支払うことで勝ちます。それは、成功が生の計算作業に結びついている暗号通貨のプルーフ・オブ・ワークシステムを彷彿とさせるシステムです。それは低温の宝くじです。トークンを購入し、おそらくエクスプロイトを発見するでしょう。うまくいけば、攻撃者よりも長く試行し続けるでしょう。 悲劇的にもFableはもうありません。しかし、その根底にある概念はまだ残っています。 これもまた、人々が突然「ループ」に興奮している理由の一部です。Claude Codeの作成者であるBoris Chernyがステージに上がり、「ループ」と言ったとき、誰もが興奮しました。ループの基本的な考え方は、エージェントがそのターンの終わりに達するまで実行し、それが終了したら同じプロンプトを再起動するだけだということです。少し工夫すれば、かなり重い仕様を自動的にエージェントに分割させ、時間をかけて解決させることができます。人間の監督は必要ありません。