Bài viết mới của tôi cho tạp chí FreeThink phân tích lý do tại sao AI sẽ không lấy đi tất cả công việc: Tóm tắt? 1) Kinh tế đơn vị của các tác nhân. Chúng sẽ không có chi phí giống như một gói Netflix 20 đô la, hãy nghĩ nhiều hơn như một mức lương của con người. 2) Thuế. Hãy mong đợi thuế đối với lao động kỹ thuật số và robot khi nó ngày càng tốt hơn, bắt đầu như một phản ứng bảo hộ dân túy và ở những nơi có quy định nặng nề như EU và sau đó lan rộng ra khắp nơi. 3) AI không làm công việc biến mất. Nó chỉ thay đổi quy trình làm việc và tạo ra một bộ vấn đề khác và những vấn đề này không được hiểu rộng rãi bởi những người không tương tác với các hệ thống này 8-10 giờ mỗi ngày và chỉ đọc về chúng: A) Khái niệm/mô tả vấn đề B) Lặp lại C) Xác minh 4) Ngụy biện về khối lượng lao động 5) Một số vai trò mà chúng ta chỉ thích có con người vì chúng ta là sinh vật xã hội. Máy ATM thực hiện công việc phát tiền tốt hơn con người nhưng công việc thu ngân chỉ chuyển sang dịch vụ khách hàng. Chúng ta có thể có một con robot phục vụ hoàn hảo nhưng tôi vẫn thích trò chuyện với một người vui vẻ, thân thiện tại nhà hàng yêu thích của mình. Một vài đoạn trích từ bài viết: Nếu bạn đang sử dụng những hệ thống này cho bất cứ điều gì quan trọng, bạn cần một lượt xác minh vượt xa một cái nhìn lướt qua. Điều đó có nghĩa là công việc của con người cần chú ý đến chi tiết — bạn phải kiểm tra từng tuyên bố, từng sơ đồ, từng liên kết, từng từ, từng dòng mã, từng kết quả và từng trích dẫn và sự thật. Và ai là người có vị trí tốt nhất để xác minh? Chính những người đã giỏi trong bất cứ điều gì mà AI đang cố gắng làm: những công nhân mà nó dự định thay thế. Các bác sĩ có thể kiểm tra các tuyên bố y tế. Các lập trình viên cao cấp có thể kiểm tra đầu ra mã hóa của AI. Các nhà viết quảng cáo mạnh mẽ có thể kiểm tra xem bất cứ điều gì mà GPT viết có hay không — họ biết một câu nói hay khi họ đọc nó và có thể đảm bảo mỗi đoạn văn chảy từ đoạn trước đó. Big Tech hiện đang chi tiêu hàng nghìn tỷ (để xây dựng các trung tâm dữ liệu AI mới, và trên tất cả mọi thứ khác, chi phí trả tiền cho người để vận hành những trung tâm đó cũng sẽ cần được tính vào phương trình. Lực lượng lao động tương lai của bạn, chạy trên các chip mạng nơ-ron chuyên biệt, có khả năng sẽ có chi phí 5.000, 10.000 hoặc 20.000 đô la mỗi tháng cho mỗi công nhân kỹ thuật số, không phải 200 đô la. Tại công ty khởi nghiệp AI của tôi, tôi có một đội ngũ ba kỹ sư sử dụng Claude Code và GPT-5 của OpenAI để hỗ trợ mã hóa của họ. Sử dụng giá API (chúng tôi hiện đang trung bình khoảng 8.000 đô la mỗi tháng — đó là chi phí thực sự của 600 đô la tiền đăng ký. Và đó là tám giờ mỗi ngày cho mỗi lập trình viên, không phải các tác nhân hoạt động liên tục 24 giờ một ngày, bảy ngày một tuần. Chúng ta cũng có khả năng sẽ thấy thuế đối với các tác nhân AI nếu chúng thực sự cắn vào lực lượng lao động theo bất kỳ cách có ý nghĩa nào, khi thế giới ngày càng lún sâu vào chủ nghĩa bảo hộ. Thực tế, điều đó gần như được đảm bảo. Điều đó sẽ làm tăng chi phí vận hành chúng nữa. Khi những kinh tế đơn vị này tác động, hầu hết các công ty sẽ phải hỏi, "Có rẻ hơn để ném thêm nhiều người vào một vấn đề hơn là trả tiền cho AI?" Trong hầu hết các trường hợp, câu trả lời sẽ là "có," trừ khi bạn có một vấn đề siêu chuyên biệt mà AI thực sự có thể giúp tăng tốc, như khám phá thuốc. Ngay cả khi AI hoàn hảo và rẻ, tuy nhiên, sẽ luôn có những công việc mà chúng ta đơn giản không muốn giao cho máy móc. Chúng ta có máy ATM, nhưng chúng ta vẫn có các giao dịch viên ngân hàng vì chúng ta muốn có tùy chọn nói chuyện với một người. Trong thế giới nhà hàng, có thể một ngày nào đó chúng ta sẽ có những con robot phục vụ hoàn hảo, nhưng tôi vẫn muốn tương tác với một người thân thiện, hài hước, người khiến tôi cảm thấy như một vị vua trong khi tôi đang ăn tối, và tôi mong rằng nhiều người khác cũng sẽ như vậy. Như James Bessen nhiều lần lưu ý trong Harvard Business Review, tự động hóa không chỉ tạo ra hoặc phá hủy công việc — nó biến đổi chúng. (Khi máy ATM ngân hàng ra mắt, các nhà viết cáo phó đã mài mực cho các giao dịch viên ngân hàng, nhưng việc làm của giao dịch viên ngân hàng không sụp đổ — nó đã tăng trưởng. Điều đó là vì máy ATM đã giảm chi phí vận hành một chi nhánh, điều đó có nghĩa là các ngân hàng có thể mở nhiều chi nhánh hơn, nơi công việc của giao dịch viên đã chuyển từ xử lý tiền mặt sang bán hàng và dịch vụ quan hệ. Độ co giãn của cầu cũng quan trọng. Khi bạn giảm chi phí của một nguồn lực, con người sẽ sử dụng nhiều hơn — đó là nghịch lý Jevons (trong hành động. Áp dụng cho trí tuệ nhân tạo, nhận thức rẻ hơn sẽ khiến chúng ta tiêu thụ nhiều trí tuệ hơn nói chung, giống như năng lượng rẻ hơn dẫn đến việc sử dụng năng lượng nhiều hơn. Một thị trường mới cho trí tuệ sẽ xuất hiện. Trong bài tiểu luận của mình "Tại sao vẫn còn nhiều công việc như vậy?" nhà kinh tế David Autor giải thích tại sao điều này cứ xảy ra. Các công nghệ tự động hóa các nhiệm vụ cụ thể, nhưng chúng cũng tạo ra các nhiệm vụ mới, các sự bổ sung mới và các loại công việc mới mà chúng ta chưa có từ trước. Một nông dân thế kỷ 18 sẽ không bao giờ có thể hiểu công việc của một nhà thiết kế web vì nó được xây dựng trên nền tảng của nhiều đổi mới thiên nga đen — như điện, máy tính và internet — mà ông không thể tưởng tượng nổi. Chúng ta rất giỏi trong việc tưởng tượng tất cả các công việc sẽ biến mất vì một công nghệ mới, nhưng lại tệ trong việc dự đoán những công việc sẽ được tạo ra vì chúng chưa tồn tại. Nếu bạn tưởng tượng một thế giới mà mỗi người có một đội ngũ 15 tác nhân kỹ thuật số, mỗi người làm việc ngày đêm, bạn đang tưởng tượng một thế giới với rất nhiều chi phí năng lượng và silicon. Các đường cong chi phí vốn và chi phí vận hành hình thành nơi mà lao động máy móc có ý nghĩa. Điểm mấu chốt: Tương lai của công việc sẽ không chỉ là một vấn đề đơn giản giữa AI và công nhân con người. Nó sẽ là tính toán chi phí của mỗi nhiệm vụ khi thực hiện với con người, với máy móc và với các hình thức kết hợp khi bạn bao gồm chi phí sai sót chồng chất, thuế xác minh, thuế thực, kinh tế đơn vị và rủi ro. Đó không phải là một tương lai không có con người. Đó là một tương lai với nhiều đòn bẩy hơn cho mỗi con người hơn bao giờ hết trong lịch sử. Đó chính là định nghĩa của tăng trưởng kinh tế: làm nhiều hơn với ít hơn. Trước đây, tổ tiên của bạn phải mất 1.000 giờ lao động để thắp sáng ngôi nhà của họ bằng nến mỡ. Bây giờ bạn chỉ mất vài giây để thắp sáng ngôi nhà của mình bằng cách bật công tắc. Đòn bẩy trong hành động.

Tôi đã mời một vị khách trên podcast, người là chuyên gia về tất cả những điều liên quan đến thính giác. Một điều dành cho tất cả những ai quan tâm đến buồng áp lực là nó có thể gây ra chứng ù tai. Nó bắt đầu đột ngột và rất khó để dự đoán ai sẽ phản ứng theo cách đó. Nếu ai biết, xin hãy nói bên dưới.