Актуальные темы
#
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 — раскройте потенциал своего контента с помощью искусственного интеллекта
Причина, по которой ИИ не уничтожит рабочие места так, как некоторые предсказывают, заключается в том, что мы постоянно совершаем ошибку, думая, что когда мы делаем что-то более эффективным, нам нужно соответственно меньше ресурсов.
Оказывается, что в значительном количестве областей более высокий уровень производительности на самом деле означает больший спрос на эту услугу. Это и есть суть парадокса Джевонса.
Когда стоимость выполнения работы снижается, спрос на нее возрастает. И обычно существует гораздо больший скрытый спрос, чем мы осознаем.
Когда ИИ увеличивает объем производства в этих областях, тем самым снижая затраты на единицу продукции, спрос будет расти неожиданными способами. Это верно в здравоохранении, программировании, юридических услугах, маркетинге и во множестве других областей.
6 часов назад
"AI не заменяет радиологов" хорошая статья
Ожидание: быстрый прогресс в распознавании изображений с помощью ИИ приведет к исчезновению рабочих мест в радиологии (например, как это предсказал Джефф Хинтон почти десять лет назад). Реальность: радиология чувствует себя прекрасно и развивается.
Существует много, на мой взгляд, наивных предсказаний о неминуемом влиянии ИИ на рынок труда. Например, около года назад кто-то, кто должен был знать лучше, спросил меня, останутся ли сегодня программисты. (Спойлер: я думаю, что мы справимся). Это происходит слишком широко.
Пост подробно объясняет, почему это не так просто, используя пример радиологии:
- эталоны далеко не достаточно широки, чтобы отражать реальные сценарии.
- работа гораздо более многогранна, чем просто распознавание изображений.
- реалии внедрения: регулирование, страхование и ответственность, диффузия и институциональная инерция.
- Парадокс Джевонса: если радиологи ускоряются с помощью ИИ как инструмента, появляется гораздо больший спрос.
Скажу, что радиология, на мой взгляд, не была одним из лучших примеров для выбора в 2016 году - она слишком многогранна, слишком рискованна, слишком регулируется. Ищя профессии, которые сильно изменятся из-за ИИ в более короткие сроки, я бы смотрел в других местах - профессии, которые выглядят как повторение одной рутинной задачи, каждая задача относительно независима, замкнута (не требует слишком много контекста), коротка (по времени), прощает (стоимость ошибки низка), и, конечно, автоматизируема с учетом текущих (и цифровых) возможностей. Даже тогда я бы ожидал, что ИИ будет принят как инструмент в первую очередь, где профессии изменяются и реорганизуются (например, больше мониторинга или надзора, чем ручного выполнения и т.д.). Возможно, в будущем мы найдем лучшие и более широкие примеры того, как все это происходит в отрасли.
Около 6 месяцев назад меня также спросили, будет ли у нас меньше или больше программистов через 5 лет. Упражнение оставлено для читателя.
Полный пост (вся рассылка The Works in Progress довольно хороша):
77,42K
Несмотря на то, что вы слышите, квалифицированные рабочие места никуда не исчезают из-за ИИ.
ИИ-агенты позволяют квалифицированному работнику значительно увеличить объем производства на единицу входа. Ценность, которую вы можете создать с помощью ИИ, коррелирует с вашей способностью генерировать правильный запрос, способностью проверять выходные данные, знать, какую часть нужно изменить и исправить, и знать, как описать исправление.
Нигде это не так верно, как в программировании прямо сейчас. Лучшие инженеры, которых я знаю и которые программируют дольше всего, на самом деле получают больше удовольствия от программирования, чем когда-либо.
Причина в том, что они могут двигаться дальше и быстрее, чем когда-либо прежде. И потому что большая часть надоедливой и неприятной работы теперь обрабатывается моделью.
Программирование — это первая область, где мы видим, как это происходит, но мы можем ожидать аналогичных результатов в каждой области со временем.
22 часа назад
Агентное кодирование — это навык, который развивается вместе с вашими техническими знаниями.
Лучшие инженеры, которых я знаю, намного лучше меня в использовании Claude Code тоже.
40,87K
Из-за агентов ИИ стартапы, появляющиеся сегодня, имеют гораздо больше возможностей, чем в любой другой момент в истории.
Обычно вы можете двигаться гораздо быстрее, чем устоявшиеся компании, будучи совершенно новой компанией, но у устоявшихся компаний больше масштабов и ресурсов, чем у вас. Поэтому в момент, когда у вас появляется хорошая идея, вы всегда ограничены в ресурсах для ее реализации. И у вас нет легкого доступа к лучшим талантам в многих других областях.
Агенты ИИ наконец нейтрализуют это врожденное различие. Компания или команда из 5 или 10 человек теперь может иметь производительность команды из 50 человек всего лишь несколько лет назад.
Это предоставляет огромное преимущество как новым стартапам, так и командам, готовым пересмотреть способ своей работы.
Мы все еще разбираемся, каковы все последствия, но сейчас отличное время, чтобы начать что-то новое - или переосмыслить, как вы работаете - чтобы воспользоваться этим новым преимуществом.
24 сент., 22:30
Аарон Леви (@levie): "Я вижу этих 19 и 20-летних... все бросают учебу."
Почему? Потому что они могут строить с 100-кратной скоростью. Эта новая когорта движется с беспрецедентной скоростью, сокращая циклы и переписывая то, как выглядит создание компании в 2025 году.
119,4K
Топ
Рейтинг
Избранное