Hầu hết mọi người hoàn toàn không hiểu cách thức thay thế con người bằng AI hoạt động (hoặc cách nó KHÔNG hoạt động). Ngay cả khi mọi thứ mà một chuyên gia làm được tăng tốc gấp mười lần, điều đó cũng không tự động xóa bỏ công việc đó—nó chỉ viết lại kinh tế xung quanh nó. Khi giá hiệu quả của một sản phẩm giảm mạnh, nhu cầu tiềm ẩn mà trước đây nằm trên kệ bỗng trở nên khả thi. Tôi chưa bao giờ gặp một chủ sản phẩm nào nghĩ rằng các kỹ sư của họ đang giao hàng nhiều tính năng hơn những gì lộ trình cần; danh sách mong muốn luôn dài hơn số lượng nhân viên cho phép. Làm cho mỗi tính năng rẻ hơn mười lần để xây dựng và bạn không cắt giảm đội ngũ theo tỷ lệ mười—bạn làm sáng tỏ mọi "điều tốt để có" mà trước đây trông có vẻ không thể chi trả, cộng với toàn bộ sản phẩm mới mà không ai quan tâm đến việc định hình. Một nghiên cứu gần đây của @Microsoft Research về việc sử dụng Copilot trong thực tế nhấn mạnh cùng một điểm. Người dùng đến để được giúp đỡ trong việc soạn thảo mã hoặc thu thập thông tin, nhưng mô hình cuối cùng lại huấn luyện, tư vấn và dạy dỗ—gộp những loại lao động hoàn toàn mới vào một phiên. Các nghề nghiệp không phải là những khối đơn nhất; chúng là những gói quy trình con, mỗi quy trình chỉ được bao phủ một phần (và không hoàn hảo) bởi các mô hình hiện tại. Khi các công cụ AI phát triển, phạm vi của vai trò cũng phát triển theo, thường mở rộng hơn là thu hẹp. Ngay cả trong một công cụ kiểm toán hợp đồng thông minh AI mà chúng tôi đã xây dựng tại @NethermindEth, bất chấp cái tên của nó, chúng tôi nhắm đến một phần rất cụ thể trong quy trình: tìm kiếm các lỗ hổng tiềm ẩn. Trong khi đó, các chuyên gia bảo mật sử dụng điều này như một công cụ và thực hiện nhiều công việc phức tạp và đa diện hơn—xây dựng chiến lược, xác thực phát hiện, sửa chữa AI, thêm ngữ cảnh ngầm, giao tiếp với các nhà phát triển, phát hiện ý định ẩn giấu và quản lý kỳ vọng. Vì vậy, thay vì đếm xem những công việc nào sẽ "biến mất", sẽ hữu ích hơn khi hỏi những vấn đề nào trở nên đáng giải quyết khi chi phí biên để giải quyết chúng giảm xuống một cách đột ngột. Lịch sử cho thấy câu trả lời là "nhiều hơn chúng ta có thể tuyển dụng", và điều đó lập luận cho một tương lai mà tài năng được tái phân bổ và nhân lên, không bị loại bỏ.