Această mică comandă cu două linii vă va scuti ore sau zile de frustrare cu modelele AI: "Scoateți-vă înțelegerea a ceea ce am spus. Scoate-ți planul și apoi așteaptă." Apoi explicați orice lucru greșit și puneți-l din nou să iasă și să ajustați până când înțelegerea și planul său sunt corecte.

Noul meu articol pentru revista FreeThink detaliază de ce AI nu va accepta toate locurile de muncă: The TLDR? 1) Unitatea economică a agenților. Nu vor costa la fel ca un abonament Netflix de 20 de dolari, gândiți-vă mai mult ca un salariu uman. 2) Taxe. Așteptați-vă la taxe pe munca digitală și robotică pe măsură ce devine din ce în ce mai bună, începând ca o reacție protecționistă populistă și în locuri grele de reglementare precum UE și apoi răspândindu-se peste tot. 3) AI nu face ca munca să dispară. Doar schimbă fluxul de lucru și creează un set diferit de probleme și aceste probleme nu sunt înțelese pe scară largă de către oamenii care nu interacționează cu aceste sisteme 8-10 ore pe zi și citesc doar despre ele: A) concepere/descrierea problemei B) Iterație C) Verificare 4) Eroarea muncii 5) Unele roluri ne place să avem oameni pentru că suntem creaturi sociale. ATM-urile fac treaba de a distribui bani mai bine decât oamenii, dar joburile de casierie s-au mutat la serviciul clienți. Poate că avem un droid chelner perfect, dar aș prefera să vorbesc cu o persoană fericită și prietenoasă la restaurantul meu preferat local. Câteva fragmente din articol: Dacă utilizați aceste sisteme pentru orice contează, aveți nevoie de un permis de verificare care să depășească cu mult o skimare leneșă. Asta înseamnă o muncă umană orientată spre detalii - trebuie să verificați fiecare afirmație, fiecare diagramă, fiecare legătură, fiecare cuvânt, fiecare linie de cod, fiecare rezultat și citare și fapt. Și cine este cel mai bine poziționat pentru a verifica? Chiar oamenii care sunt deja buni la orice încearcă să facă AI: lucrătorii pe care ar trebui să-i înlocuiască. Medicii pot verifica cererile medicale. Programatorii seniori pot verifica ieșirile de codare AI. Copywriterii puternici pot verifica dacă orice scrie GPT cântă - știu o întorsătură bună a frazei atunci când o citesc și se pot asigura că fiecare paragraf curge din cel dinainte. Big Tech cheltuiește în prezent trilioane de dolari pentru a construi noi centre de date AI și, pe lângă orice altceva, costul plății oamenilor pentru a conduce aceste centre va trebui luat în considerare și în ecuație. Viitoarea ta forță de muncă, care rulează pe cipuri specializate de rețea neuronală, este mai probabil să coste 5.000, 10.000 sau 20.000 de dolari pe lună per lucrător digital, nu 200 de dolari. La pornirea agentului meu AI, am o echipă de trei ingineri care folosesc Claude Code și GPT-5 de la OpenAI pentru a-i ajuta să codeze. Folosind prețurile API (în prezent, avem o medie de aproximativ 8,000 USD pe lună - asta costă cu adevărat abonamentele în valoare de 600 USD. Și asta înseamnă opt ore pe zi per programator, nu agenți care rulează neîntrerupt 24 de ore pe zi, șapte zile pe săptămână. De asemenea, este posibil să vedem taxe pentru agenții AI dacă aceștia într-adevăr mușcă forța de muncă într-un mod semnificativ, pe măsură ce lumea se îndreaptă din ce în ce mai mult spre protecționism. De fapt, este practic garantat. Acest lucru va crește și costul de funcționare a lor. Pe măsură ce aceste economii unitare lovesc, majoritatea companiilor vor trebui să se întrebe: "Este mai ieftin să arunci mai mulți oameni într-o problemă decât să plătești pentru AI?" În cele mai multe cazuri, răspunsul va fi "da", cu excepția cazului în care aveți o problemă hiper-specializată pe care AI o poate ajuta cu adevărat să o accelereze, cum ar fi descoperirea de medicamente. Chiar dacă AI ar fi perfectă și ieftină, totuși, vor exista întotdeauna locuri de muncă pe care pur și simplu nu vrem să le predăm mașinilor. Avem bancomate, dar încă avem casierii umani pentru că vrem opțiunea de a vorbi cu o persoană. În lumea restaurantelor, s-ar putea să avem într-o zi droizi chelneri perfecți, dar voi dori totuși să interacționez cu o persoană prietenoasă și amuzantă care mă face să mă simt ca un rege în timp ce iau masa și mă aștept ca mulți alți oameni să o facă. După cum notează James Bessen în mod repetat în Harvard Business Review, automatizarea nu doar creează sau distruge locuri de muncă, ci le transformă. Când au fost lansate bancomatele bancare, scriitorii de necrologuri și-au ascuțit penele pentru casierii băncilor, dar angajarea casierilor bancari nu s-a prăbușit, ci a crescut. Acest lucru se datorează faptului că bancomatele au redus costul de funcționare a unei sucursale, ceea ce a însemnat că băncile au putut deschide mai multe sucursale, unde munca casierului s-a schimbat de la manipularea numerarului la vânzări și servicii relaționale. Elasticitatea cererii contează și ea. Când reduci costul unei resurse, oamenii folosesc mai mult din ea – acesta este paradoxul lui Jevons (în acțiune. Aplicată inteligenței artificiale, cogniția mai ieftină ne va face să consumăm mai multă inteligență în general, la fel cum energia mai ieftină a dus la un consum mai mare de energie. Va apărea o nouă piață pentru informații. În eseul său "De ce mai sunt atât de multe locuri de muncă?" economistul David Autor explică de ce se întâmplă astfel de lucruri. Tehnologiile automatizează sarcini specifice, dar creează și noi sarcini, noi complementarități și noi categorii de muncă pentru care nu aveam cuvinte înainte. Un fermier din secolul al XVIII-lea nu ar fi niciodată capabil să înțeleagă meseria unui designer web, deoarece este construită pe baza a numeroase inovații ale lebedei negre – cum ar fi electricitatea, computerele și internetul – pe care nu și-ar putea imagina. Suntem grozavi în a ne imagina toate locurile de muncă care vor dispărea din cauza unei noi tehnologii, dar groaznic în a prezice cele care vor fi create pentru că nu există încă. Dacă vă imaginați o lume în care fiecare persoană are o echipă de 15 agenți digitali, fiecare agitându-se zi și noapte, vă imaginați o lume cu multe costuri de energie și siliciu. Curbele capex și opex modelează locul în care munca mașinii are sens. Concluzie: Viitorul muncii nu va fi o simplă chestiune de a alege între AI și lucrătorii umani. Va calcula cât costă fiecare sarcină cu oamenii, cu mașinile și cu hibrizii atunci când includeți costurile de eroare în cascadă, taxa de verificare, impozitul real, economia unitară și riscul. Acesta nu este un viitor fără oameni. Acesta este un viitor cu mai multă influență per om decât oricând în istorie. Aceasta este însăși definiția creșterii economice: a face mai mult cu mai puțin. Obișnuia să-i coste pe strămoșii tăi 1.000 de ore de muncă pentru a-și lumina casa cu lumânări de seu. Vă costă câteva secunde să vă iluminați casa cu o simplă apăsare a unui întrerupător. Pârghie în acțiune.

Se pare că ceea ce avem nevoie este confidențialitate diferențială și criptare homomorfă pentru conversațiile cu LLM-uri. Avem nevoie de un ProtonMail pentru chat.