Subiecte populare
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
Aaron Levie
CEO @box - dezlănțuie puterea conținutului tău cu AI
Motivul pentru care AI nu va șterge locurile de muncă în modul în care unii prezic este că facem în mod constant greșeala de a crede că atunci când facem ceva mai eficient, ai nevoie proporțional de mai puțină aprovizionare.
Se pare că într-un număr semnificativ de domenii, niveluri mai bune de productivitate înseamnă de fapt o cerere mai mare pentru acest serviciu. Acesta este scopul paradoxului lui Jevons.
Când costul muncii scade, cererea pentru ea crește. Și, de obicei, există mult mai multă cerere reprimată decât ne dăm seama.
Când AI crește producția în aceste domenii, reducând astfel costurile pe unitate pe producție, cererea va crește în moduri neașteptate. Acest lucru este valabil în domeniul sănătății, codului, serviciilor juridice, marketingului și o mulțime de alte spații.
Cu 3 ore în urmă
"AI nu înlocuiește radiologii" articol bun
Așteptare: progresul rapid în recunoașterea imaginilor AI va șterge lucrările de radiologie (de exemplu, așa cum a prezis Geoff Hinton acum aproape un deceniu). Realitate: radiologia merge foarte bine și este în creștere.
Există o mulțime de predicții naive cu privire la impactul iminent al AI pe piața muncii. De exemplu, acum ~ an, am fost întrebat de cineva care ar trebui să știe mai bine dacă cred că vor mai exista ingineri software astăzi. (Spoiler: cred că vom reuși). Acest lucru se întâmplă prea larg.
Postarea intră în detalii despre motivul pentru care nu este atât de simplu, folosind exemplul radiologiei:
- Benchmark-urile nu sunt nici pe departe suficient de largi pentru a reflecta scenarii reale.
- Jobul este mult mai multifațetat decât recunoașterea imaginii.
- realități de implementare: reglementare, asigurări și răspundere, difuzie și inerție instituțională.
- Paradoxul Jevons: dacă radiologii sunt accelerați prin AI ca instrument, apare mult mai multă cerere.
Voi spune că radiologia nu a fost printre cele mai bune exemple de ales în 2016 - este prea multifațetată, prea riscantă, prea reglementată. Când caut locuri de muncă care se vor schimba mult datorită AI pe intervale de timp mai scurte, aș căuta în alte locuri - locuri de muncă care arată ca o repetare a unei sarcini pe de rost, fiecare sarcină fiind relativ independentă, închisă (nu necesită prea mult context), scurtă (în timp), iertătoare (costul greșelii este scăzut) și, desigur, automatizabilă, oferind capacitate curentă (și digitală). Chiar și atunci, m-aș aștepta să văd AI adoptat ca instrument la început, în care locurile de muncă se schimbă și se refactorizează (de exemplu, mai multă monitorizare sau supraveghere decât manuală etc.). Poate că vom găsi un set mai bun și mai larg de exemple despre cum se desfășoară toate acestea în întreaga industrie.
Acum aproximativ 6 luni, mi s-a cerut să votez dacă vom avea mai puțini sau mai mulți ingineri software în 5 ani. Exercițiu lăsat pentru cititor.
Postarea completă (întregul buletin informativ The Works in Progress este destul de bun):
29,87K
În ciuda a ceea ce auziți, locurile de muncă calificate nu vor dispărea din cauza AI.
Agenții AI permit unui lucrător calificat să producă semnificativ mai mult rezultat pe unitate de intrare. Valoarea pe care o puteți produce cu AI este corelată cu capacitatea de a genera promptul potrivit, capacitatea de a revizui rezultatul, de a ști ce parte să modificați și să remediați și de a ști cum să descrieți remedierea.
Nicăieri nu este acest lucru mai adevărat decât în programare acum. Cei mai buni ingineri pe care îi cunosc și care codifică de cel mai mult timp se distrează cel mai mult pe care l-au avut vreodată codând acum.
Motivul este că pot merge mai departe și mai repede decât a fost posibil vreodată. Și pentru că o mare parte din munca enervantă și neplăcută este gestionată de model acum.
Codificarea este primul spațiu în care vedem acest lucru, dar ne putem aștepta la rezultate similare în fiecare domeniu de-a lungul timpului.
Cu 18 ore în urmă
Codificarea agentică este o abilitate care se scalează odată cu cunoștințele tale tehnice.
Cei mai buni ingineri pe care îi cunosc sunt mult mai buni decât mine la utilizarea codului Claude.
40,86K
Datorită agenților AI, startup-urile care apar astăzi au mult mai multă pârghie decât orice alt moment din istorie.
De obicei, vă puteți mișca mult mai repede decât companiile tradiționale ca o companie nou-nouță, dar operatorii tradiționali au mai multă scară și resurse decât dvs. Deci, în momentul în care ai o idee bună, ai întotdeauna resurse limitate în executarea ei. Și nu ai acces la cele mai bune talente în multe alte domenii.
Agenții AI neutralizează în cele din urmă această diferență inerentă. O companie sau o echipă de 5 sau 10 persoane poate avea acum rezultatul unei echipe de 50 de persoane de acum câțiva ani.
Acest lucru oferă un avantaj uriaș atât pentru noile startup-uri, cât și pentru echipele care sunt dispuse să reconfigureze modul în care funcționează.
Încă ne dăm seama care sunt toate implicațiile, dar este un moment minunat pentru a începe ceva - sau pentru a regândi modul în care operați - pentru a profita de această nouă pârghie.
24 sept., 22:30
Aaron Levie (@levie): "Îi văd pe acești tineri de 19 și 20 de ani... toată lumea renunță la școală."
De ce? Pentru că pot construi la 100x. Această nouă cohortă se mișcă cu o viteză fără precedent, colapsând ciclurile și rescriind cum arată construirea companiei în 2025.
105,26K
Limită superioară
Clasament
Favorite