Artikel baru saya untuk majalah FreeThink menguraikan mengapa AI tidak akan mengambil semua pekerjaan: The TLDR? 1) Satuan ekonomi agen. Harganya tidak akan sama dengan langganan Netflix $20, berpikir lebih seperti gaji manusia. 2) Pajak. Harapkan pajak pada tenaga kerja digital dan robot karena semakin baik, dimulai sebagai pukulan balik proteksionis populis dan di tempat-tempat yang berat peraturan seperti Uni Eropa dan kemudian menyebar ke mana-mana. 3) AI tidak membuat pekerjaan menghilang. Itu hanya mengubah alur kerja dan menciptakan serangkaian masalah yang berbeda dan masalah ini tidak dipahami secara luas oleh orang-orang yang tidak berinteraksi dengan sistem ini 8-10 jam sehari dan hanya membacanya: A) deskripsi konsep/masalah B) Iterasi C) Verifikasi 4) Gumpalan kekeliruan tenaga kerja 5) Beberapa peran yang kita sukai memiliki orang karena kita adalah makhluk sosial. ATM melakukan pekerjaan membagikan uang lebih baik daripada orang, tetapi pekerjaan kasir hanya beralih ke layanan pelanggan. Kami mungkin memiliki droid pelayan yang sempurna tetapi saya lebih suka mengobrol dengan orang yang ramah dan bahagia di restoran favorit lokal saya. Beberapa cuplikan dari artikel: Jika Anda menggunakan sistem ini untuk apa pun yang penting, Anda memerlukan izin verifikasi yang jauh melampaui skim malas. Itu berarti pekerjaan manusia yang berorientasi pada detail — Anda harus memeriksa setiap klaim, setiap diagram, setiap tautan, setiap kata, setiap baris kode, setiap hasil dan kutipan dan fakta. Dan siapa yang paling baik untuk memverifikasi? Orang-orang yang sudah pandai dalam apa pun yang coba dilakukan AI: pekerja yang seharusnya digantikannya. Dokter dapat memeriksa klaim medis. Pemrogram senior dapat memeriksa output pengkodean AI. Copywriter yang kuat dapat memeriksa bahwa apa pun yang ditulis GPT bernyanyi — mereka tahu pergantian frasa yang baik ketika mereka membacanya dan dapat memastikan setiap paragraf mengalir dari paragraf sebelumnya. Big Tech saat ini menghabiskan triliunan (untuk membangun pusat data AI baru, dan di atas segalanya, biaya membayar orang untuk menjalankan pusat-pusat tersebut perlu diperhitungkan ke dalam persamaan juga. Tenaga kerja masa depan Anda, yang berjalan pada chip jaringan saraf khusus, lebih cenderung menelan biaya $5.000, $10.000, atau $20.000 per bulan per pekerja digital, bukan $200. Di startup agen AI saya, saya memiliki tim yang terdiri dari tiga insinyur yang menggunakan Claude Code dan GPT-5 OpenAI untuk membantu pengkodean mereka. Menggunakan harga API (saat ini kami rata-rata sekitar $8.000 per bulan — itulah yang sebenarnya dikenakan biaya langganan senilai $600. Dan itu delapan jam sehari per programmer, bukan agen yang berjalan tanpa gangguan 24 jam sehari, tujuh hari seminggu. Kita juga kemungkinan akan melihat pajak pada agen AI jika mereka benar-benar menggigit angkatan kerja dengan cara yang berarti, karena dunia semakin terhuyung-huyung ke dalam proteksionisme. Faktanya, itu hampir dijamin. Itu akan meningkatkan biaya penjalanannya juga. Saat ekonomi unit ini melanda, sebagian besar perusahaan harus bertanya, "Apakah lebih murah untuk melemparkan lebih banyak orang pada masalah daripada membayar AI?" Dalam kebanyakan kasus, jawabannya adalah "ya", kecuali Anda memiliki masalah hiper-spesialisasi yang benar-benar dapat dibantu oleh AI, seperti penemuan obat. Bahkan jika AI sempurna dan murah, akan selalu ada pekerjaan yang tidak ingin kita serahkan kepada mesin. Kami memiliki ATM, tetapi kami masih memiliki teller bank manusia karena kami menginginkan opsi untuk berbicara dengan seseorang. Di dunia restoran, suatu hari kita mungkin memiliki droid pelayan yang sempurna, tetapi saya masih ingin berinteraksi dengan orang yang ramah dan lucu yang membuat saya merasa seperti raja saat saya makan, dan saya berharap banyak orang lain juga akan melakukannya. Seperti yang dicatat berulang kali oleh James Bessen dalam Harvard Business Review, otomatisasi tidak hanya menciptakan atau menghancurkan pekerjaan - tetapi mengubah mereka. ( Ketika ATM bank diluncurkan, penulis obituari mempertajam duri mereka untuk teller bank, tetapi pekerjaan teller bank tidak runtuh - itu tumbuh. Itu karena ATM menurunkan biaya menjalankan cabang, yang berarti bank dapat membuka lebih banyak cabang, di mana pekerjaan teller berubah dari penanganan uang tunai menjadi penjualan dan layanan hubungan. Elastisitas permintaan juga penting. Ketika Anda memotong biaya sumber daya, manusia menggunakannya lebih banyak — itulah paradoks Jevons ( dalam tindakan. Diterapkan pada kecerdasan buatan, kognisi yang lebih murah akan membuat kita mengkonsumsi lebih banyak kecerdasan secara keseluruhan, sama seperti energi yang lebih murah menyebabkan lebih banyak penggunaan energi. Pasar baru untuk intelijen akan muncul. Dalam esainya "Mengapa masih banyak pekerjaan?" Ekonom David Autor menjelaskan mengapa hal semacam ini terus terjadi. Teknologi mengotomatiskan tugas-tugas tertentu, tetapi juga menciptakan tugas baru, saling melengkapi baru, dan kategori pekerjaan baru yang sebelumnya tidak kita miliki. Seorang petani abad ke-18 tidak akan pernah bisa memahami pekerjaan seorang desainer web karena dibangun di atas banyak inovasi angsa hitam - seperti listrik, komputer, dan internet - yang tidak mungkin dia bayangkan. Kami hebat dalam membayangkan semua pekerjaan yang akan hilang karena teknologi baru, tetapi buruk dalam memprediksi pekerjaan yang akan dibuat karena mereka belum ada. Jika Anda membayangkan dunia di mana setiap orang memiliki staf yang terdiri dari 15 agen digital, masing-masing berputar siang dan malam, Anda membayangkan dunia dengan banyak daya dan biaya silikon. Kurva belanja modal dan opex membentuk di mana tenaga kerja mesin masuk akal. Intinya: Masa depan pekerjaan tidak akan hanya menjadi masalah memilih antara AI dan pekerja manusia. Ini akan menghitung berapa biaya setiap tugas untuk dilakukan dengan orang, dengan mesin, dan dengan hibrida ketika Anda menyertakan biaya kesalahan berjenjang, pajak verifikasi, pajak riil, ekonomi satuan, dan risiko. Itu bukan masa depan tanpa manusia. Itu adalah masa depan dengan lebih banyak pengaruh per manusia daripada sebelumnya dalam sejarah. Itulah definisi pertumbuhan ekonomi: melakukan lebih banyak dengan lebih sedikit. Dulu nenek moyang Anda menghabiskan 1.000 jam kerja untuk menerangi rumah mereka dengan lilin lemak. Anda membutuhkan beberapa detik untuk menerangi rumah Anda dengan menggerakkan sakelar. Leverage dalam tindakan.

Rasanya seperti yang kita butuhkan adalah privasi diferensial dan enkripsi homomorfik untuk percakapan dengan LLM. Kami membutuhkan ProtonMail untuk mengobrol.