Моя новая статья для журнала FreeThink объясняет, почему ИИ не заберет все рабочие места: Кратко: 1) Экономика единицы агентов. Они не будут стоить столько же, сколько подписка на Netflix за 20 долларов, думайте больше о зарплате человека. 2) Налоги. Ожидайте налоги на цифровой и роботизированный труд, поскольку он становится все лучше, начиная с популистского протекционистского ответа и в местах с жестким регулированием, таких как ЕС, а затем распространяясь повсюду. 3) ИИ не делает работу исчезающей. Он просто меняет рабочий процесс и создает другой набор проблем, и эти проблемы не широко понимаются людьми, которые не взаимодействуют с этими системами 8-10 часов в день и только читают о них: A) концепция/описание проблемы B) Итерация C) Проверка 4) Ложное представление о количестве рабочих мест 5) Некоторые роли нам просто нравятся, когда в них участвуют люди, потому что мы социальные существа. Банкоматы выполняют работу по выдаче денег лучше, чем люди, но кассовые должности просто перешли в сферу обслуживания клиентов. У нас может быть идеальный дроид-официант, но я предпочел бы пообщаться с дружелюбным человеком в моем любимом местном ресторане. Несколько отрывков из статьи: Если вы используете эти системы для чего-то важного, вам нужна проверка, которая выходит далеко за рамки ленивого просмотра. Это означает работу, ориентированную на детали — вы должны проверить каждое утверждение, каждую диаграмму, каждую ссылку, каждое слово, каждую строку кода, каждый результат и цитату и факт. И кто лучше всего подходит для проверки? Те самые люди, которые уже хорошо разбираются в том, что ИИ пытается сделать: работники, которых он должен заменить. Врачи могут проверять медицинские претензии. Старшие программисты могут проверять выходные данные кода ИИ. Сильные копирайтеры могут проверять, чтобы то, что пишет GPT, звучало хорошо — они знают хорошую фразу, когда читают ее, и могут убедиться, что каждый абзац плавно переходит в следующий. Крупные технологии в настоящее время тратят триллионы (на строительство новых центров обработки данных ИИ, и, помимо всего прочего, стоимость оплаты людей, работающих в этих центрах, также должна быть учтена в уравнении. Ваши будущие рабочие, работающие на специализированных нейронных чипах, скорее всего, будут стоить 5,000, 10,000 или 20,000 долларов в месяц за цифрового работника, а не 200 долларов. В моей стартапе по разработке ИИ у меня есть команда из трех инженеров, использующих Claude Code и GPT-5 от OpenAI для помощи в их кодировании. Используя цены API (в настоящее время мы в среднем тратим около 8,000 долларов в месяц — это то, что на самом деле стоит 600 долларов подписок. И это восемь часов в день на программиста, а не агенты, работающие без перерыва 24 часа в сутки, семь дней в неделю. Мы также, вероятно, увидим налоги на агентов ИИ, если они действительно начнут затрагивать рабочую силу каким-либо значимым образом, поскольку мир все больше погружается в протекционизм. На самом деле, это практически гарантировано. Это также повысит стоимость их эксплуатации. Когда эти единичные экономики начнут действовать, большинство компаний будут вынуждены задаваться вопросом: "Дешевле ли бросить больше людей на проблему, чем платить за ИИ?" В большинстве случаев ответ будет "да", если только у вас нет гиперспециализированной проблемы, в которой ИИ действительно может помочь ускорить процесс, например, в открытии новых лекарств. Даже если бы ИИ был идеальным и дешевым, все равно будут рабочие места, которые мы просто не хотим передавать машинам. У нас есть банкоматы, но у нас все еще есть кассиры, потому что мы хотим иметь возможность поговорить с человеком. В ресторанном бизнесе, возможно, однажды у нас будут идеальные дроиды-официанты, но я все равно захочу взаимодействовать с дружелюбным, веселым человеком, который заставляет меня чувствовать себя королем во время обеда, и я ожидаю, что многие другие люди тоже захотят. Как неоднократно отмечает Джеймс Бессен в Harvard Business Review, автоматизация не просто создает или уничтожает рабочие места — она их трансформирует. (Когда банкоматы начали появляться, писатели некрологов sharpened свои перья для кассиров, но занятость кассиров не рухнула — она возросла. Это произошло потому, что банкоматы снизили стоимость ведения филиала, что означало, что банки могли открывать больше филиалов, где работа кассира изменилась с обработки наличных на продажи и обслуживание клиентов. Эластичность спроса также имеет значение. Когда вы снижаете стоимость ресурса, люди используют его больше — это парадокс Джевонса (в действии. Применительно к искусственному интеллекту, более дешевая когниция заставит нас потреблять больше интеллекта в целом, так же как более дешевая энергия привела к большему потреблению энергии. Появится новый рынок для интеллекта. В своем эссе "Почему все еще так много рабочих мест?" экономист Дэвид Автор объясняет, почему это происходит. Технологии автоматизируют конкретные задачи, но они также создают новые задачи, новые дополнения и новые категории работы, для которых у нас раньше не было слов. Фермер XVIII века никогда не смог бы понять работу веб-дизайнера, потому что она основана на множестве черных лебедей инноваций — таких как электричество, компьютеры и интернет — которые он не мог бы даже представить. Мы отлично представляем все рабочие места, которые исчезнут из-за новой технологии, но ужасно предсказываем те, которые будут созданы, потому что их еще не существует. Если вы представляете мир, в котором у каждого человека есть команда из 15 цифровых агентов, работающих день и ночь, вы представляете мир с большими затратами на электроэнергию и кремний. Кривые капитальных и операционных затрат формируют, где труд машин имеет смысл. Итог: Будущее работы не будет просто вопросом выбора между ИИ и человеческими работниками. Это будет расчет того, сколько стоит выполнять каждую задачу с людьми, с машинами и с гибридами, когда вы учитываете каскадные затраты на ошибки, налог на проверку, реальные налоги, единичные экономики и риски. Это не будущее без людей. Это будущее с большим рычагом на человека, чем когда-либо в истории. Это самое определение экономического роста: делать больше с меньшими затратами. Раньше вашим предкам требовалось 1,000 часов труда, чтобы осветить свой дом с помощью свечей из сала. Вам нужно всего несколько секунд, чтобы включить свет в вашем доме с помощью переключателя. Рычаг в действии.

Кажется, нам нужно дифференциальное шифрование и гомоморфное шифрование для разговоров с LLM. Нам нужен ProtonMail для чата.