Min nya artikel för tidningen FreeThink förklarar varför AI inte kommer att ta alla jobb: The TLDR? 1) Den ekonomiska enheten för agenter. De kommer inte att kosta lika mycket som en Netflix-prenumeration på 20 dollar, tänk mer som en mänsklig lön. 2) Skatter. Räkna med skatter på digitalt och robotiserat arbete i takt med att det blir bättre och bättre, med början som ett populistiskt protektionistiskt bakslag och på regleringstunga platser som EU och sedan sprider sig överallt. 3) AI gör inte att arbetet försvinner. Det förändrar bara arbetsflödet och skapar en annan uppsättning problem och dessa problem är inte allmänt förstådda av folk som inte interagerar med dessa system 8-10 timmar om dagen och bara läser om dem: A) Konceptformulering/problembeskrivning B) Iteration c) Kontroll 4) Klump av arbetsfel 5) Vissa roller älskar vi bara att ha människor i eftersom vi är sociala varelser. Bankomater gör jobbet med att dela ut pengar bättre än människor, men kassajobben har precis flyttats till kundtjänst. Vi kanske har en perfekt servitördroid men jag skulle hellre prata med en glad vänlig person på min lokala favoritrestaurang. Några utdrag ur artikeln: Om du använder dessa system för något som betyder något behöver du ett verifieringspass som går långt utöver en lat skumning. Det innebär detaljorienterat mänskligt arbete – du måste kontrollera varje påstående, varje diagram, varje länk, varje ord, varje kodrad, varje resultat, citat och fakta. Och vem är bäst lämpad att verifiera? Just de människor som redan är bra på det som den artificiella intelligensen försöker göra: de arbetare som den är tänkt att ersätta. Läkare kan kontrollera medicinska påståenden. Seniora programmerare kan kontrollera AI-kodningsutdata. Starka copywriters kan kontrollera att det som GPT skriver fungerar - de känner till en bra fras när de läser den och kan se till att varje stycke flyter från det föregående. Big Tech spenderar för närvarande biljoner ( för att bygga nya AI-datacenter, och ovanpå allt annat måste kostnaden för att betala människor för att driva dessa centra också tas med i ekvationen. Din framtida arbetsstyrka, som körs på specialiserade neurala nätverkschips, är mer sannolikt att kosta 5 000, 10 000 eller 20 000 dollar i månaden per digital arbetare, inte 200 dollar. På min nystartade AI-agent har jag ett team på tre ingenjörer som använder Claude Code och OpenAI:s GPT-5 för att hjälpa till med sin kodning. Med API-prissättning ( vi har för närvarande i genomsnitt cirka 8 000 USD i månaden – det är vad prenumerationer till ett värde av 600 USD verkligen kostar. Och det är åtta timmar om dagen per programmerare, inte agenter som kör oavbrutet 24 timmar om dygnet, sju dagar i veckan. Det är också troligt att vi kommer att se skatter på AI-agenter om de verkligen biter på arbetskraften på något meningsfullt sätt, eftersom världen blir mer och mer protektionistisk. Faktum är att det är praktiskt taget garanterat. Det kommer också att öka kostnaderna för att driva dem. När dessa enhetsekonomier slår till kommer de flesta företag att behöva fråga: "Är det billigare att kasta fler människor på ett problem än att betala för AI?" I de flesta fall kommer svaret att vara "ja", såvida du inte har ett hyperspecialiserat problem som AI verkligen kan hjälpa till att påskynda, som läkemedelsupptäckt. Men även om AI vore perfekt och billigt kommer det alltid att finnas jobb som vi helt enkelt inte vill lämna över till maskiner. Vi har bankomater, men vi har fortfarande mänskliga bankkassörer eftersom vi vill ha möjlighet att prata med en person. I restaurangvärlden kanske vi en dag har perfekta servitördroider, men jag kommer fortfarande att vilja interagera med en vänlig, rolig person som får mig att känna mig som en kung när jag äter, och jag förväntar mig att många andra människor också kommer att göra det. Som James Bessen påpekar upprepade gånger i Harvard Business Review skapar eller förstör automatisering inte bara jobb – den omvandlar dem. ( När bankomater rullades ut vässade dödsruneskrivarna sina pennor för bankkassörer, men bankkassörernas sysselsättning kollapsade inte – den växte. Det beror på att bankomater sänkte kostnaden för att driva en filial, vilket innebar att bankerna kunde öppna fler filialer, där kassörens jobb ändrades från kontanthantering till relationsförsäljning och service. Efterfrågeelasticitet är också viktigt. När man sänker kostnaden för en resurs använder människor mer av den – det är Jevons paradox ( i aktion. Tillämpat på artificiell intelligens kommer billigare kognition att få oss att konsumera mer intelligens totalt sett, precis som billigare energi ledde till mer energianvändning. En ny marknad för underrättelser kommer att växa fram. I sin essä "Varför finns det fortfarande så många jobb?" Ekonomen David Autor förklarar varför den här typen av saker fortsätter att hända. Tekniken automatiserar specifika uppgifter, men den skapar också nya uppgifter, nya komplementariteter och nya kategorier av arbete som vi inte hade ord för tidigare. En bonde på 1700-talet skulle aldrig kunna förstå jobbet som webbdesigner eftersom det bygger på många svarta svaninnovationer – som elektricitet, datorer och internet – som han omöjligt kunde föreställa sig. Vi är bra på att föreställa oss alla jobb som kommer att försvinna på grund av en ny teknik, men dåliga på att förutsäga de som kommer att skapas eftersom de inte finns ännu. Om du föreställer dig en värld där varje person har en stab på 15 digitala agenter, som var och en snurrar dag och natt, föreställer du dig en värld med mycket ström och kiselkostnader. Capex- och opex-kurvorna formar var maskinarbete är meningsfullt. Slutsats: Framtidens arbete kommer inte att vara en fråga om att bara välja mellan AI och mänskliga arbetare. Det kommer att vara att beräkna vad varje uppgift kostar att göra med människor, med maskiner och med hybrider när du inkluderar kaskadfelkostnader, verifieringsskatt, real skatt, enhetsekonomi och risk. Det är inte en framtid utan människor. Det är en framtid med större hävstång per människa än någonsin tidigare i historien. Det är själva definitionen av ekonomisk tillväxt: att göra mer med mindre. Det brukade kosta dina förfäder 1 000 timmars arbete att lysa upp sitt hus med talgljus. Det kostar dig några sekunder att lysa upp ditt hus med en strömbrytare. Hävstång i praktiken.

Känns som att det vi behöver är differentiell integritet och homomorfisk kryptering för konversationer med LLM:er. Vi behöver en ProtonMail för chatt.