Dit is mijn lezing van 2 maanden geleden bij @Cornell "Hoe verhoog ik mijn output?" Een natuurlijk antwoord is: "Ik zal nog een paar uur werken." Langer doorwerken kan helpen, maar uiteindelijk loop je tegen een fysieke grens aan. Een betere vraag is: "Hoe verhoog ik mijn output zonder de input zo veel te verhogen?" Dat is hefboomwerking. We horen "hefboomwerking" zo vaak dat de implicatie ervan gemakkelijk over het hoofd wordt gezien. Mijn persoonlijke favoriete categorisering van hefboomwerking is door Naval Ravikant: menselijke arbeid, kapitaal en code / media. Elk heeft in de geschiedenis grote golven van welvaartscreatie teweeggebracht. Zodra een hefboombron echter populair wordt (denk aan YouTube-kanalen van vandaag versus tien jaar geleden), drukt de concurrentie de marge. Dus wanneer er een nieuwe hefboomwerking verschijnt, is dit een zeldzame kans op buitensporige winsten. In deze lezing beschrijf ik AI als die opkomende hefboomwerking. Een AI-agent combineert arbeidshefboomwerking (het werkt voor u en heeft geen toestemming) met codehefboomwerking (u kunt het kopiëren en plakken). Het is cliché om te zeggen dat AI enorme rijkdom zal creëren. Maar door deze hefboomlens te gebruiken, kunnen we de luidruchtige AI-nieuwscyclus op een consistente manier interpreteren en de echte kansen ontdekken. Bedankt @unsojo voor het hosten van mij!