Моя нова стаття для журналу FreeThink пояснює, чому штучний інтелект не займе всі робочі місця: Що таке TLDR? 1) Одиниця економічної діяльності агентів. Вони не коштуватимуть стільки ж, скільки підписка на Netflix за 20 доларів, а більше схожі на людську зарплату. 2) Податки. Очікуйте податків на цифрову та роботизовану працю в міру того, як вона ставатиме все кращою і кращою, починаючи з популістського протекціоністського удару у відповідь і в місцях з інтенсивним регулюванням, таких як ЄС, а потім поширюючись усюди. 3) Штучний інтелект не змушує роботу зникати. Це просто змінює робочий процес і створює інший набір проблем, і ці проблеми не дуже розуміються людям, які не взаємодіють з цими системами по 8-10 годин на добу і лише читають про них: А) концепція/опис проблеми Б) Ітерація В) Верифікація 4) Помилка в пологах 5) Деякі ролі ми просто любимо мати людей, тому що ми соціальні істоти. Банкомати краще за людей справляються з видачею грошей, а ось робота касира просто перейшла на обслуговування клієнтів. У нас може бути ідеальний дроїд-офіціант, але я б краще поспілкувався з щасливою доброзичливою людиною в моєму місцевому улюбленому ресторані. Кілька уривків зі статті: Якщо ви використовуєте ці системи для чогось важливого, вам потрібен пропуск для перевірки, який виходить далеко за рамки лінивого перегляду. Це означає людську роботу, орієнтовану на деталі: ви повинні перевіряти кожне твердження, кожну діаграму, кожне посилання, кожне слово, кожен рядок коду, кожен результат, цитату та факт. І хто має найкращі можливості для верифікації? Саме ті люди, які вже добре розбираються в усьому, що намагається зробити штучний інтелект: у робітників, яких він має замінити. Лікарі можуть перевіряти медичні заяви. Старші програмісти можуть перевіряти виходи кодування штучного інтелекту. Сильні копірайтери можуть перевірити, що співає все, що пише GPT — вони знають хороший зворот, коли читають його, і можуть переконатися, що кожен абзац випливає з того, що перед ним. В даний час великі технологічні компанії витрачають трильйони ( на будівництво нових центрів обробки даних зі штучним інтелектом, і, крім усього іншого, вартість оплати людям за управління цими центрами також потрібно буде враховувати в рівнянні. Ваша майбутня робоча сила, яка працює на спеціалізованих чіпах нейронних мереж, швидше за все, коштуватиме 5 000, 10 000 або 20 000 доларів на місяць на одного цифрового працівника, а не 200 доларів. У моєму стартапі AI agent у мене є команда з трьох інженерів, які використовують Claude Code і GPT-5 від OpenAI для допомоги в кодуванні. Використовуючи ціноутворення API (зараз ми отримуємо в середньому близько $8,000 на місяць — саме стільки насправді коштує підписка на $600). І це вісім годин на день на одного програміста, а не агентів, які працюють безперебійно 24 години на добу, сім днів на тиждень. Ми також, швидше за все, побачимо податки на агентів штучного інтелекту, якщо вони дійсно якимось значущим чином вгризуться в робочу силу, оскільки світ все більше і більше схиляється до протекціонізму. Насправді, це практично гарантовано. Це також підвищить витрати на їх експлуатацію. ...