Моя новая статья для журнала FreeThink объясняет, почему ИИ не заберет все рабочие места: Кратко: 1) Экономика единицы агентов. Они не будут стоить столько же, сколько подписка на Netflix за 20 долларов, думайте больше о зарплате человека. 2) Налоги. Ожидайте налоги на цифровой и роботизированный труд, поскольку он становится все лучше, начиная с популистского протекционистского ответа и в местах с жестким регулированием, таких как ЕС, а затем распространяясь повсюду. 3) ИИ не делает работу исчезающей. Он просто меняет рабочий процесс и создает другой набор проблем, и эти проблемы не широко понимаются людьми, которые не взаимодействуют с этими системами 8-10 часов в день и только читают о них: A) концепция/описание проблемы B) Итерация C) Проверка 4) Ложное представление о количестве рабочих мест 5) Некоторые роли нам просто нравятся, когда в них участвуют люди, потому что мы социальные существа. Банкоматы выполняют работу по выдаче денег лучше, чем люди, но кассовые должности просто перешли в сферу обслуживания клиентов. У нас может быть идеальный дроид-официант, но я предпочел бы пообщаться с дружелюбным человеком в моем любимом местном ресторане. Несколько отрывков из статьи: Если вы используете эти системы для чего-то важного, вам нужна проверка, которая выходит далеко за рамки ленивого просмотра. Это означает работу, ориентированную на детали — вы должны проверить каждое утверждение, каждую диаграмму, каждую ссылку, каждое слово, каждую строку кода, каждый результат и цитату и факт. И кто лучше всего подходит для проверки? Те самые люди, которые уже хорошо разбираются в том, что ИИ пытается сделать: работники, которых он должен заменить. Врачи могут проверять медицинские претензии. Старшие программисты могут проверять выходные данные кода ИИ. Сильные копирайтеры могут проверять, чтобы то, что пишет GPT, звучало хорошо — они знают хорошую фразу, когда читают ее, и могут убедиться, что каждый абзац плавно переходит в следующий. Крупные технологии в настоящее время тратят триллионы (на строительство новых центров обработки данных ИИ, и, помимо всего прочего, стоимость оплаты людей, работающих в этих центрах, также должна быть учтена в уравнении. Ваши будущие рабочие, работающие на специализированных нейронных чипах, скорее всего, будут стоить 5,000, 10,000 или 20,000 долларов в месяц за цифрового работника, а не 200 долларов. В моей стартапе по разработке ИИ у меня есть команда из трех инженеров, использующих Claude Code и GPT-5 от OpenAI для помощи в их кодировании. Используя цены API (в настоящее время мы в среднем тратим около 8,000 долларов в месяц — это то, что на самом деле стоит 600 долларов подписок. И это восемь часов в день на программиста, а не агенты, работающие без перерыва 24 часа в сутки, семь дней в неделю. Мы также, вероятно, увидим налоги на агентов ИИ, если они действительно начнут затрагивать рабочую силу каким-либо значимым образом, поскольку мир все больше погружается в протекционизм. На самом деле, это практически гарантировано. Это также повысит стоимость их эксплуатации. ...