Meta 高層正式宣布取消以 AI Token 使用量作為工程師績效評估指標，指出目前 93% 的程式碼修改已由人工智慧代理完成。公司強調採用 AI「本身並非最終目標」，將改以實際產出與影響力衡量員工表現。
（前情提要：IG 負責人 Mosseri 放話：工程師燒的 AI Token 快跟薪水一樣貴，Meta 恐替每人設上限）
（背景補充：連 Meta 也開始要 6,000 名員工 AI 省著用，用量不等於有效產出）
Meta 高層在 9 月 3 日發出內部備忘錄，正式取消以 AI Token 使用量作為工程師的績效評估指標。這份由 Maher Saba 與 Santosh Janardhan 聯署的備忘錄，明確指出「不會用 AI 採用率儀錶板或 Token 使用量來評估員工影響力」。
93% 程式碼已由 AI 代理輔助
備忘錄披露了一組關鍵資料：目前 Meta 內部 93% 的程式碼修改都已由 AI 代理（AI agent）輔助完成。這個數字顯示人工智慧在軟體工程流程中已經達到極高的滲透率。
儘管 AI 輔助編碼已成為常態，Meta 高層仍強調採用 AI 「本身並不是最終目標」（adoption is not the end goal）。換句話說，員工不應該為了在儀錶板上好看而刻意使用 AI，而是要看 AI 是否真正提升了產出品質與效率。
從「Token 用量考核」到「實際影響力」
這則訊息的背景是 Meta 過去曾內部推行「Token Maxxing」文化。2026 年 7 月，Meta 曾針對內部約 6,000 名員工的 AI Token 支出設定上限，並透過排行榜追蹤工程師的 AI 用量。IG 負責人 Adam Mosseri 也曾公開表示，工程師燒掉的 AI Token 成本快要跟他們薪水一樣貴，公司可能替每人設定上限。
現在 Meta 的立場出現明顯轉變。Maher Saba 與 Santosh Janardhan 在備忘錄中更新了對工程師的期望：不再用數量指標衡量 AI 使用情況，改為關注「AI 如何在你的工作中產生實際價值」。
政策背後的訊號
這項調整背後可能有幾個考量：
- 避免扭曲行為：當 Token 用量成為考核指標，員工可能為了刷資料而過度依賴 AI，產生低品質程式碼
- 成本與效率的再平衡：Meta 在 2026 年中發現 Token 用量失控後設上限，現在改為更彈性的管理方式
- AI 輔助已是常態：93% 的程式碼修改已涉入 AI，用量差異已不再是有意義的區隔指標
這則訊息也反映了大型科技公司在 AI 時代對「員工績效」定義的重新思考：從「你用多少 AI」轉向「你做出了什麼」。
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