Apa?

sumber: a16z kripto

Bahasa asli: Luffy, Foresight News

SEBUAH MAKALAH BARU BERJUDUL THE EXTREME ECONOMICS OF AGI SEDANG DISEBARLUASKAN. UNTUK AKHIR INI, KAMI TELAH TERLIBAT DALAM DIALOG DENGAN PENULIS KORAN, MELIPUTI:

Otomimasi dan validasi: pembagian ekonomi inti

MENGAPA, AI, INTELIJEN SEKARANG MERASA SEPERTI APA YANG TERJADI DI TINGKAT JUNIOR DARI SEORANG REKAN, DAN "KUTUKAN CODIFIER"

:Nilai "generator makna", konsensus dan ekonomi status

• Mengapa uang yang dienkripsi dapat menjadi infrastruktur kunci bagi identitas, asal dan kepercayaan

dua kemungkinan masa depan: ekonomi berongga vs ekonomi ditingkatkan

Program ini mengundang Christian Catalini, pendiri laboratorium ekonomi enkripsi MIT, dan Eddie Lazzarin, Chief Technical Officer dari a16z kripto, untuk terlibat dialog dengan Robert Hackett tentang bagaimana otomatisasi dapat membentuk kembali pasar tenaga kerja dan sifat kecerdasan。

Apa arti perubahan ini untuk permulaan, pekerjaan di masa depan dan karirmu

Dialognya adalah sebagai berikut:

Halo. Hari ini kita memiliki Christian Catalini, co-founder dari Lightspanak, pendiri MIT Enkripsi Laboratorium Ekonomi, dan 16z kripto Eddy Lazzarin。

Kita bicara tentang koran terbaru Christian, Ekonomi Singkat AGI."。

SAYA INGIN MULAI DENGAN BERTANYA, "APA YANG MENDORONG ANDA UNTUK MULAI MEMPELAJARI HUBUNGAN EKONOMI ANTARA AI DAN DUNIA NYATA?"

Saya ingin mengatakan bahwa ini berasal dari krisis semi-eksistensi. Kita semua menghadapi kemajuan teknologi yang pesat dan seberapa cepat segalanya berubah。

Saya seorang optimis, tapi pertanyaan utama tetap: Apa yang harus kita lakukan? Apa yang harus kita fokuskan? Apa yang patut kita nikmati, energi dan perhatian kita

Beberapa bulan yang lalu, kami menulis artikel tentang pengukuran, titik pusat bahwa apa pun yang dapat diukur pada akhirnya akan otomatis. Itu tidak terdengar bagus. Dan di jantung kertas kedua ini adalah: apa yang terjadi jika kita mendorongnya ke ekstrem

Apa yang akan ekonomi menjadi seperti? Apa intisari dari buruh? Apa yang harus saya lakukan dengan perusahaan start-up? Apa yang harus dilakukan raksasa saat ini? Lagipula, seperti apa masa depan

Beberapa penilaian akan, beberapa salah. Saya harap kita berada di arah yang benar. Sekarang koran telah dipublikasikan, kita melihat apa yang beresonansi dan apa yang tidak。

Kau bilang ini krisis yang tak ada habisnya

Pelajaran utama saya adalah tiga hal. Pertama, teknologi ini masih di bawah kendali kita. Kedua, nilai positifnya adalah beberapa perintah besarnya lebih besar daripada klaim pesimis. Ketiga, saya pikir kita semua memiliki satu set pedoman untuk tindakan。

Kita dapat berpikir: di mana kita menciptakan nilai? Pekerjaan macam apa yang kita lakukan? Kekerjaan zaman sering kali merupakan gabungan dari tugas. Orang-orang sangat cemas ketika beberapa tugas ini atau bagian dari mereka otomatis。

SAYA PIKIR PEMROGRAMAN SEDANG MELALUI PROSES INI: BANYAK ORANG BAIK YANG TELAH MENULIS ELEGAN, KODE YANG SANGAT BAIK SELAMA BEBERAPA DEKADE TERAKHIR AKAN SEKARANG MENEMUKAN: " WOW, AI MELAKUKAN APA YANG SAYA LAKUKAN."

BADAN PINTAR: DARI ALAT KE REKAN

Aku ingin lebih dalam lagi. Kami mengundang Eddie Lazzarin hari ini, yang telah menjadi CTO 16z selama bertahun-tahun. Eddie, bagaimana menurutmu perubahan ini

Aku akan mulai dengan garis waktu dan latar belakang kertas. Banyak orang merasa bahwa ada semacam perubahan kualitatif pada Desember 2025. Perubahan tersebut adalah bahwa serangkaian peningkatan progresif dalam kemampuan tubuh cerdas terkumpul ke titik kritis: Kecerdasan AI tertanam dalam kemampuan untuk melakukan tugas jangka panjang。

Setahun yang lalu, seperti, aku membiarkan orang pintar melakukan hal kecil. Ini bagus, tapi aku harus memberikan arahan berikutnya, satu langkah pada satu waktu."。

Sekarang Anda dapat memberikan kurang bimbingan. Mungkin itu tidak sempurna, tapi tiba-tiba, itu seperti bekerja dengan seseorang。

Kau tidak perlu meruntuhkan misi dan menindaklanjuti. Itu micromanagement ekstrim. Sekarang yang harus Anda lakukan adalah membicarakannya, dan itu akan kembali dengan hasil dalam satu atau dua hari. Perubahan kualitatif ini telah menimbulkan imajinasi yang luar biasa, realitas bahwa setiap orang mulai menghadapi。

Ini adalah sebagian volatilitas emosional, tetapi bagian yang lebih menarik adalah bagaimana memaksimalkan nilai dalam produksi nyata dan adegan bisnis。

SECARA BERTAHAP TELAH DITEMUKAN BAHWA AI DAPAT MENGHASILKAN PEKERJAAN DALAM JUMLAH YANG SANGAT BESAR, BEBERAPA DI ANTARANYA SANGAT BAIK DAN MEMAKAN WAKTU HANYA DI MASA LALU. AKAN TETAPI, SERING KALI HAL ITU MENGALAMI KELEMAHAN HALUS YANG TIDAK CUKUP DITUJUKAN SEBELUMNYA。

Sebagai contoh, bekerja pada rekayasa perangkat lunak sedang didefinisikan ulang. Pada masa lalu, rekayasa perangkat lunak dianggap hanya duduk dan menulis sekumpulan kode: berpikir tentang masalah, pemahaman kebutuhan, dan kemudian menulis kode, yang merupakan keluaran。

TAPI KENYATAANNYA ADALAH, AI MEMBANTU KITA LEBIH BAIK MEMBUSUK DAN MEMAHAMI INI. INI ADALAH REVISI YANG SANGAT HALUS, ITERATIF, PENGUMPULAN UMPAN BALIK, PROSES INTEGRASI, BUKAN HANYA KETUKAN BARIS DEMI BARIS. INI ADALAH TUGAS HOLISTIK. AKIBATNYA, FOKUS PARA INSINYUR YANG BAIK BERUBAH PESAT。

Proses mencoba, mengarahkan, mengambil risiko, Kristen menyebutnya validasi dalam makalahnya。

Perubahannya adalah struktur kerja yang dibutuhkan untuk insinyur yang baik berubah. Usaha coding garis-ber-berdasar garis-garis menjadi minimal, hampir nol untuk beberapa adegan ekstrem "Vibe Coding". Sekarang, sebagian besar pekerjaan adalah validasi。

otomasi otomasi vs validasi: divisi pusat perekonomian

Bagian otomasinya adalah intuitif. Pada intinya, tubuh cerdas dapat melakukan lebih dari yang orang lakukan sebelumnya. Namun, saat ini, mereka masih agak terbatas pada daerah yang dapat diamati. Semua kode yang mereka pelajari dalam pelatihan atau kebaikan adalah dasar bagi mereka。

Banyak orang akan berkata, " maka mereka tidak dapat berinovasi, mereka tidak memiliki kreativitas, mereka tidak memiliki rasa."

Aku benar-benar tidak setuju。Sesungguhnya, inovasi sebagian besar adalah reorganisasi ide. Manusia mungkin telah menjelajahi hanya kecil kemungkinan kombinasi disiplin. Jadi saya yakin dengan menggunakan pengetahuan yang kita berikan kepada mereka, tubuh cerdas ini akan sangat inovatif。

SERTIFIKASI ADALAH BIAYA PENTING DALAM EKONOMI BARU. BERAPA BIAYA SERTIFIKASINYA? VALIDASI PALSU DIMULAI DENGAN MENGUKUR KONSEP. JIKA ANDA SETUJU, AI SANGAT PANDAI MENYALIN PROSES KETIKA DATA TERSEDIA, MAKA ANDA MULAI BERTANYA: APA LAGI YANG TIDAK TERUKUR DEWASA INI

Beberapa hal tidak terukur karena tidak dapat diukur oleh alam. Economists menyebutnya Nate Uncertainty, dinamai dari ekonom Frank Knight。

Secara sederhana, itu adalah perbedaan antara Anda dapat menetapkan probabilitas untuk peristiwa di masa depan dan Anda tidak dapat mengalokasikan probabilitas sama sekali。

Untuk orang dengan latar belakang non-ekonomi, Donald Rumsfeld mungkin lebih akrab dengan apa yang Donald Rumsfeld sebut "tidak diketahui."。

Kristen: Ya。

Yang tidak diketahui pada dasarnya adalah bagian yang tidak dapat diukur, biasanya berkaitan dengan masa depan. Itulah sebabnya, bahkan jika Anda melemparkan orang - orang cerdas ke pasar saham, mereka mungkin rata - rata berprestasi — bahkan lebih baik daripada penasihat keuangan Anda — dan mereka mungkin tidak dapat mengatasi perubahan drastis di lingkungan, seperti pergeseran geopolitik. Ini adalah hal yang tak terukur. Tentu saja, ada banyak contoh。

Jadi di koran, bukti dasarnya:Sebagai manusia, kau menerapkan semua pengukuran tersembunyimu sejak lahir hingga karierAku tidak tahu。

DUA ORANG MUNGKIN MEMILIKI PENGETAHUAN YANG SANGAT DEKAT DAN PENGALAMAN PROFESIONAL, TETAPI PENILAIAN GABUNGAN TIDAK AKAN PERNAH IDENTIK. KETIKA ORANG BERKATA, "ORANG INI ADALAH ORANG YANG MEMILIKI SELERA YANG LUAR BIASA", " ORANG YANG MEMILIKI SELERA YANG LUAR BIASA" DAN "ORANG YANG MEMPUNYAI PENILAIAN YANG HEBAT" SALAH SATU INSPIRASI DARI KERTAS INI ADALAH BAHWA SETIAP ORANG MENCARI ALASAN UNTUK MENGHIBUR DIRI SENDIRI, SEPERTI " SEBUAH MESIN TIDAK PERNAH BISA MELAKUKAN X, Y, Z."。

Tapi alasan ini tidak jelas. Bagaimana Anda mendefinisikan nilai? Bagaimana Anda mendefinisikan penilaian yang baik? Lebih buruk lagi, seorang insinyur yang baik bisa membutuhkan lebih banyak penilaian tiga bulan yang lalu。

Jadi kita harus menemukan sesuatu yang lebih penting dan itu bisa dipaku sampai mati. Kesimpulan kita adalah bahwa setiap kali ada data di belakangnya yang dapat digunakan untuk otomatisasi, itu akan otomatis。

Tiga jenis peran manusia dalam ekonomi masa depan

Anda telah membagi berbagai tugas dan pekerjaan dalam ekonomi menjadi tiga kategori, tergantung pada tingkat otomatisasi, atau ukuran output dan perilaku mereka。

Saya pikir manusia masih memiliki banyak ruang tak tergantikan pada banyak dimensi. Pertama-tama, tentu saja, tes。

SEKARANG, SETIAP ORANG YANG TERLIBAT DALAM PROFESINYA SANGAT BESAR DIBANDINGKAN DENGAN 2025, SAMPAI DESEMBER. INI BERARTI BAHWA KITA SEMUA HARUS LEBIH AMBISIUS, MEMIKIRKAN KEMBALI ALUR KERJA YANG ADA, YANG KITA SEBUT SANDWICH AI。

Sebuah perusahaan atau perusahaan start-up hanya dapat memiliki satu manusia, dan kita menyebutnya konduktor, yang bertanggung jawab untuk mengarahkan kontrol dan sertifikasi untuk memastikan bahwa sistem dikoreksi ketika menyimpang dari harapan. Lantai atas bisa hanya satu orang, atau tim kecil。

Di tengah-tengah, ada banyak orang pintar. Kami telah melihat bahwa orang-orang mencoba segala macam hal-hal baru。

Di bagian bawah, akan ada beberapa certifier atas seni. Dengan alat-alat yang sesuai, para ahli top di setiap daerah akan bertanggung jawab untuk memastikan bahwa keluaran sistem sejalan dengan harapan. Ini pekerjaan yang sangat penting. Untuk waktu yang sangat lama, para ahli di lapangan sangat terkesan dengan segmen ini。

Tapi ini berita buruknya:KETIKA ANDA MELAKUKAN PEKERJAAN INI, ANDA MENCIPTAKAN LABEL UNTUK DIRI SENDIRI. VERSI PALING SEDERHANA YANG PERNAH KITA LIHAT: ORANG-ORANG MEMBERI LABEL GAMBAR UNTUK AI, BERPARTISIPASI DALAM PELATIHAN, DAN PEKERJAAN INI TIDAK LAGI DIPERLUKAN。

Laboratorium model dasar yang besar sekarang mempekerjakan para ahli terkemuka dari berbagai bidang, termasuk keuangan. Orang-orang ini menciptakan kriteria evaluasi dan data pelatihan yang nantinya akan menggantikan rekan-rekan mereka. Jadi lantai sertifikasi sangat penting, dan banyak orang akan berhasil di dalamnya, dan itu memberikan hadiah super-spesialisasi. Jika kau yang bisa memberikan kemampuan terbaik untuk membuka kunci, pengaruhmu sangat besar。

Ini adalah kategori pertama. Dan peran certifier, kau sebut kutukan koder。

Kutukan para pengkode adalah mekanisme seperti itu, dan jika Anda adalah certifier teratas, Anda harus terus-menerus mengupgrade, karena teknologi semakin kuat。

Apa yang baru saja saya katakan tentang konduktor adalah pada dasarnya orang yang mendorong niat. Entrepreneurs adalah komandan, dan mereka melihat masa depan dan membayangkan jalan untuk itu。

Dan kemudian ada pekerjaan lain, dan kita harus mengakui bahwa itu mudah untuk otomat. Pos-pos ini telah menghilang atau akan menghilang. Kesopanan belum benar-benar ditujukan dampak ini, dan di masa depan akan ada permintaan besar untuk melatih kembali, memindahkan orang ke batas yang lebih pengetahuan。

KADANG-KADANG ADA KESALAHPAHAMAN TENTANG KERTAS: KITA MENGATAKAN SERTIFIKASI MANUSIA ADALAH LANGKAH TERAKHIR, TETAPI SERING AI AKAN MEMVERIFIKASI AI. AKAN ADA RANTAI SERTIFIKASI YANG PANJANG SEBELUM AKHIRNYA MENCAPAI MANUSIA。

Ada juga salah satu yang paling sulit untuk mendefinisikan peran, yang kita sebut pencipta makna. Orang-orang ini sangat pandai memahami tren, perubahan sosial, topik kepedulian sosial, hal-hal yang perlu disepakati oleh semua. Itulah arti seni, dan begitu juga jaringan enkripsi sampai batas tertentu。

Pencipta yang berarti ini tidak berada di daerah yang terukur. Kadang-kadang dikatakan bahwa pekerjaan ini membutuhkan \"wajah manusia\". Tapi aku percaya bahwa pentingnya wajah manusia ini sangat berlebihan. Seperti nasihat psikologis, perawatan usia tua, perawatan anak。

Saya pikir orang mulai dengan berbagai kekhawatiran, tapi tidak ada yang benar-benar berpikir tentang kejatuhan besar dalam biaya. Jika 100 kali lebih murah, 1.000 kali lebih murah, orang berubah pikiran dengan cepat. Memang, kita sudah tahu bahwa model besar digunakan secara ekstensif untuk menjawab pertanyaan pribadi yang sangat pribadi。

Dan ada semacam pekerjaan di mana "made" menjadi label yang sangat penting. Uang enkripsi akan memainkan peran penting di dalamnya, karena kita akan segera kehilangan inti dari identitas itu jika tidak didukung oleh teknik enkripsi yang kuat。Tapi buatan manusia adalah layak hanya karena waktu manusia dan perhatian langka。

Bukan karena itu lebih baik, tapi karena kau tahu bahwa manusia telah mencurahkan waktu dan perhatian untuk membangun pengalaman ini. Hal-hal ini masih penting。

POSISI MATA UANG TERENKRIPSI DI DUNIA AI: IDENTITAS, SUMBER, KEPERCAYAAN

Kau bicara tentang kriptografi. Apa lokasi uang terenkripsi di dunia

Sangat penting。

KETIKA KAMI MULAI MELIHATNYA, BANYAK ORANG MENUNJUKKAN BAHWA MODEL BESAR DAN AI ADALAH PROBABILITAS, DAN UANG TERENKRIPSI ADALAH KEPASTIAN. ANDA DAPAT MEMBAYANGKAN MENGGUNAKAN KONTRAK CERDAS UNTUK MENDIRIKAN BAR UNTUK TUBUH CERDAS, ATAU MEMBERI MEREKA KEMAMPUAN UNTUK MEMBELI DAN MENJUAL SUMBER DAYA。

LOGIKA INI SAH. TAPI SAYA PIKIR ADA PELENGKAP YANG LEBIH DALAM ANTARA AI DAN UANG TERENKRIPSI. KEMUNGKINAN MASIH BELUM TERLIHAT DALAM EKONOMI SAAT INI KARENA EFEK SAMPINGNYA, YAKNI MASALAH YANG TERKAIT DENGAN IDENTITAS ATAU SUMBER INFORMASI DIGITAL, BELUM MENJADI JELAS。

Saya percaya bahwa pada bulan-bulan mendatang, karena kemampuan ini menjadi benar-benar kuat, kita akan memasuki bidang yang sama sekali tidak diketahui. Setiap platform digital harus menghadapi kenyataan: Apa yang dihasilkan oleh manusia (pos, gambar, apa pun) sekarang dapat berasal dari tubuh cerdas。

Setelah tren ini berkembang, masyarakat harus merekonstruksi sistem identitasnya sepenuhnya. Dalam lingkungan di mana kepercayaan semakin langka, enkripsi dalam bahasa aslinya akan berkembang dalam banyak aplikasi. Apa yang telah dibangun selama dekade terakhir akan menjadi lebih mendasar. Kembali ke validasi: ketika informasi bawah berada pada rantai blok, sertifikasi lebih murah, lebih dapat diandalkan dan lebih kredibel。

Eddy: biaya otomasi adalah menurun pada tingkat ekstrim. Biaya sertifikasi luas yang baru saja kita jelaskan juga menurun, tetapi tidak begitu cepat, menciptakan kesenjangan yang menarik。

Anda dapat menggambarkan kesenjangan ini dalam banyak cara, beberapa akan menyebutnya kesempatan. Ini adalah penilaian Christian terhadap tenaga kerja manusia: jika ada semacam kebobrokan, kesenjangan yang terukur akibat adapabilitas universal manusia, pengalaman dan interoperabilitas, maka manusia kemungkinan lebih terspesialisasi dalam validasi daripada mesin。

Mesin ini memang memiliki beberapa tantangan yang sulit ditangani dalam jangka pendek。Dalam jangka panjang, saya tidak berpikir ini permanen, tapi pasti dalam jangka pendek。

Kata sandi dan rantai blok adalah alat autentikasi。Bukti dari sumber itu hanya serangkaian bukti kode bahwa sesuatu telah melewati beberapa orang, beberapa jalur, atau beberapa transformasi pasti, yang memberikan kita dengan sinyal yang membuat otentikasi lintas kategori lebih mudah. Jadi apapun yang memudahkan verifikasi akan terlibat dalam mengisi celah itu。

Biaya implisit otomasi: risiko sistemik dan tanggung jawab

Dapatkah kita berbicara tentang Trojan Horse? Kita telah berbicara tentang risiko kepada para pekerja, dan ada banyak yang dapat dikatakan, tetapi dalam hal produktivitas ekonomi, apa risiko ekonomi yang timbul dari biaya otomasi yang sangat rendah

Kami telah melihat beberapa tanda, dan banyak perusahaan mengatakan bahwa kode X% sekarang diproduksi mesin。

Siklus pelepasan produk produk telah menjadi lebih pendek. Namun pada saat yang sama, kita juga tahu bahwa tidak mungkin bagi kemanusiaan untuk meninjau semua kode, dan kemungkinan besar untuk membawa utang teknis。

Kami semua memiliki godaan untuk mengajukan pertanyaan kepada model besar, untuk melihat, untuk menerbitkannya secara langsung sebagai miliknya sendiri, tanpa validasi lengkap, karena modelnya semakin baik. Tapi apakah itu kalimat yang salah, kode yang salah, atau celah yang akhirnya menembus perpustakaan kode, saya pikir kita akan melihat semakin banyak masalah ini。

PANDANGAN KERTAS ADALAH BAHWA PENERBITAN KODE GENERASI AI, BERKAS ATAU HASIL APAPUN DENGAN KESALAHAN POTENSIAL ADALAH PILIHAN YANG SEPENUHNYA RASIONAL, KARENA ANDA TIDAK DAPAT MEMVERIFIKASINYA SEPENUHNYA。Jika skala ke masyarakat secara keseluruhan, ini berarti bahwa kita dapat mengumpulkan beberapa tingkat risiko sistemik。

Meskipun mempercepat pembangunan, diharapkan kita dapat mengembangkan alat sertifikasi yang lebih baik dan kembali ke apa yang mungkin telah diterbitkan. Namun, dalam medium hingga jangka panjang, perusahaan menghadapi dilema bahwa biaya yang tinggi untuk berinvestasi dalam pengembangan alat sertifikasi yang lebih baik, termasuk dalam kode asli, mungkin memperlambat laju perkembangan. Kegalian tercermin di masa depan, sementara perusahaan sangat ingin menerbitkan dan bertumbuh。

Jadi saya pikir kita akan melihat dua jenis pendiri:salah satu jenis kepedulian terhadap tanggung jawab jangka panjang terstruktur dengan cara yang benar. kami telah melihat tanda-tanda yang dapat disebut " bertanggung jawab sebagai perangkat lunak". masalah kewajiban dan asuransi menjadi semakin penting ketika kita menggunakan intelijen sebagai penyebaran staf. ini bukan topik yang paling terang, tapi kita akan melihat kegagalan sistemik dalam kenyataan。

Eddy: Ini ide yang menarik. Karena jika produksi perangkat lunak sebelumnya terutama dilakukan secara langsung oleh manusia, Anda dapat lalai bahwa banyak langkah diamati dan diperiksa. Bukan berarti tidak pernah ada kesalahan, tapi selalu ada seseorang di setiap jalan。

Namun, seiring otomatisasi menjadi lebih tinggi, risiko menjadi lebih tinggi, dan nilai menjadi lebih tinggi, tanggung jawab meningkat. Kita juga rela mentolerir mereka. Namun, kapasitas untuk memantau, membatasi dan memahami batas risiko harus diperluas。

Oleh karena itu, pengenalan mekanisme asuransi serupa yang memberikan nilai risiko kegagalan dapat menjadi komponen penting dari manajemen perusahaan yang tidak dapat diawasi sepenuhnya. Kau ingin memikul tanggung jawab untuk mengukur risiko dan memahami masalah pada para ahli。

Saya pikir menarik bahwa bahkan pengembangan perangkat lunak mungkin memiliki dimensi keuangan baru yang tidak tersedia sebelumnya。

Kembali ke mata uang yang dienkripsi, segala sesuatu yang kita bangun selama dekade terakhir telah memajukan batas-batas kita mengukur dan menimbang risiko. Kau bisa belajar DeFi, memprediksi pasar, dan kata-kata ini tiba-tiba menjadi penting。

JIKA ANDA MENGERAHKAN PERANGKAT LUNAK DAN INTELIJEN, PENTING BAHWA TEKNOLOGI YANG MEMUNGKINKAN INTELIJEN UNTUK MELIHAT SINYAL YANG LEBIH BAIK. UNTUK MEMBERIKAN CONTOH SEDERHANA: SAYA BERBICARA DENGAN PENDIRI PERDAGANGAN CERDAS DAN PEMBAYARAN, YANG MENEMUKAN BAHWA KETIKA IA BERALIH DARI SISTEM PEMBAYARAN TRADISIONAL KE PEMBAYARAN STABIL, SISTEM LEBIH DAPAT DIANDALKAN KARENA SEMUA SINYAL BERADA DI RANTAI. TUBUH CERDAS DAPAT LEBIH MEMAHAMI APA YANG TERJADI, TIDAK HANYA MEMANGGIL API TANPA UMPAN BALIK, YANG DAPAT MELIHAT SELURUH KONTEKS PERILAKU。

HAL MENARIK LAINNYA ADALAH APA YANG BARU SAJA KAU KATAKAN TENTANG ASURANSI DAN KEWAJIBAN. ADA YANG MENGATAKAN BAHWA EFEK JARINGAN AKAN MENJADI PARIT BERKELANJUTAN DARI USIA AI. SAYA PIKIR REALITAS LEBIH HALUS. SISTEM CERDAS DAN OTONOM AI SANGAT PANDAI MEMECAHKAN BANYAK PARIT YANG MEMBUAT PLATFORM PERTAHANAN BILATERAL. BIAYA UNTUK MEMULAI PLATFORM INI, SERTA BIAYA UNTUK MEMULAI DINGIN BILATERAL UNTUK PASAR, MENURUN。

Namun, ubuntu efek jaringan lain menjadi lebih penting: jika Anda memiliki data proprietary kunci yang Anda hasilkan dalam bisnis, yang memungkinkan Anda memperpanjang sertifikasi dari manusia ke mesin, Anda dapat lebih baik menutupi risiko, membuat keputusan yang lebih baik, dan menyediakan produk yang lebih aman dengan biaya yang lebih rendah。

Dengan demikian, ketika kita membandingkan perusahaan-perusahaan yang ada dengan start-up: perusahaan yang ada dengan basis data lengkap kegagalan akan menjadi sangat berharga. Sebuah firma start-up fokus pada menetapkan loop umpan balik positif di sekitar sertifikasi (misalnya, memperkenalkan para ahli tingkat atas, belajar pelajaran dari pengambilan keputusan) akan memiliki sukses besar。

Eddy: Ini adalah bukti lebih lanjut bahwa data proprietary mungkin salah satu aset yang paling defensif。

dua masa depan: ekonomi berongga vs ekonomi ditingkatkan

Aku punya masalah yang ingin kujelajahi, dan koran itu mengacu pada ekonomi Hollow dan ekonomi yang ditingkatkan. Bisa kau jelaskan? Apa bedanya

Oke, mari kita mulai dengan ekonomi berongga. Ada tanda-tanda awal bahwa perusahaan teknologi akan menyadari bahwa mereka dapat melakukan lebih banyak dengan lebih sedikit orang。

TENTU SAJA, MEREKA MULAI DENGAN KARYAWAN KURANG DARI RATA-RATA ATAU BIASA, KARENA AI SUDAH KOMPETEN; ADA JUGA PRAKTISI MUDA, KARENA KAPASITAS KARYAWAN SENIOR SEKARANG DAPAT DIPERLUAS 10 KALI, 100 KALI, TERGANTUNG PADA TUGAS. INI ADALAH SALAH SATU KEKUATAN PERUBAHAN MENGEMUDI。

Hal kedua yang kami sebutkan adalah kutukan pembuat kode. Ketika para ahli dilatih dan membuat keputusan, mereka pada dasarnya menghasilkan data berlabel. Data ini dapat digunakan di masa depan untuk membuat keputusan serupa tanpa para ahli。

dan akhirnya, semuanya mengambang. singkatnya, keselarasan tidak dapat dianggap sebagai proses satu-off, "kami telah melatih model, kita punya mereka, kita punya mereka, kita punya mereka, kita punya mereka, kita punya mereka, kita punya mereka, kita punya mereka, kita punya mereka, kita punya mereka。

DIAFFORD MENYATUKAN KETIGA DINAMIKA INI DAN MENAMBAHKAN FAKTA BAHWA INSENTIF UNTUK MENERBITKAN AI YANG TIDAK BERSERTIFIKAT SANGAT TINGGI, KARENA SAYA DAPAT MENDAPATKAN PRODUKTIVITAS SAAT INI (MISALNYA "60% KODE YANG DIHASILKAN OLEH MESIN"), TETAPI BEBERAPA BIAYA AKAN MUNCUL DI MASA DEPAN. KITA MUNGKIN AKAN MENGALAMI EKONOMI DI MANA KITA TIDAK LAGI MELATIH AHLI KIMIA DI MASA DEPAN。

Bakat Junior (pemerhati terbaik masa depan kami) mulai langka. Kelompok ini menyusut. Kami menciptakan potensi risiko yang akhirnya bisa mengarah ke apa yang disebut ekonomi berongga。

Sekali lagi, aku optimis. Saya pikir kita akhirnya bergerak menuju ekonomi yang ditingkatkan. Pertanyaannya adalah seberapa cepat kita bisa sampai di sana dan apakah kita bisa membuat transisi paling halus yang mungkin bagi mereka yang membutuhkan pelatihan ulang dan adaptasi。

EKONOMI YANG DITINGKATKAN ADALAH SEBALIKNYA. KAMI SADAR BAHWA BAKAT UTAMA TIDAK DIKEMBANGKAN. TAPI KABAR BAIKNYA ADALAH BAHWA AI SANGAT AJAIB DALAM MEMPERCEPAT PENGUASAAN. KAU BISA MENEMUKAN BAKAT ANAK MUDA, BUKAN KURIKULUM STANDARD。

Anda harus mempercepat pertumbuhan mereka, membiarkan mereka menemukan diri mereka yang sebenarnya, menemukan apa yang mereka benar-benar cintai, menemukan apa yang dapat mereka masukkan ke dalamnya. Setidaknya kita memikirkan anak-anak kita. Tak ada yang tahu apa yang paling berharga di masa depan, tapi jika Anda membangunnya pada bakat nyata, Anda jauh lebih mungkin untuk berhasil。

SAYA PIKIR AI AKAN MEMAINKAN PERAN BESAR DI DALAMNYA. INI ADALAH ALAT BELAJAR YANG SANGAT BAIK YANG HARUS KITA BANGUN, DAN SAYA PIKIR TIDAK ADA INSTRUMEN SEPERTI SKALA。

Kedua, untuk kembali ke kutukan koder: orang-orang ini harus terus untuk melatih dan melompat rantai nilai dan menemukan bahwa - saya sekarang memiliki pengaruh besar, dan aku bisa menjadi komandan -。

Banyak orang berbicara tentang pentingnya otonomi. Anda harus menyadari bahwa Anda dapat menjadi komandan dan bahwa Anda dapat melakukan lebih dari sebelumnya。

Kesejajaran, melalui pengembangan alat sertifikasi yang aman dan lebih baik, jika kita dapat memberdayakan diri kita sendiri, kita dapat lebih baik memvalidasi dan menjadi mitra sejati。

Anda akan pergi ke TKP: banyak hal mahal di masa lalu, mereka hampir bebas. Apa pun yang terukur bisa otomatis。

Lalu kita akan menciptakan sesuatu yang baru. Sejumlah besar pekerjaan baru, termasuk ekonomi status dan ekonomi non-ukuran, didasarkan pada gudang sertifikasi yang kuat, jadi kita memiliki dasar faktual. Kami tidak akan tenggelam oleh peran identitas palsu, yang mencoba untuk meluncurkan serangan penyihir。

Diambil bersama-sama, masa depan agak baik. Apa yang selalu ingin dilakukan oleh banyak Pemerintah, seperti pendidikan yang bermutu dan pelayanan kesehatan yang bermutu, bisa menjadi terjangkau dan universal。

Tapi kita harus berinvestasi dalam proses dan tidak membuat keputusan ekstrim seperti membongkar pusat data, yang akan sulit untuk bertahan hidup. Itu mustahil, dan tidak akan pernah berhasil。

Jadi jika Anda berada di bagian awal karir Anda, Anda harus menggunakan alat ini untuk mensimulasikan lingkungan yang akan Anda temukan dan melatih diri Anda sendiri. Jika Anda berada di akhir karir Anda, Anda perlu rasa mendesak dan kesadaran bahwa Anda dapat melakukan lebih banyak dengan kurang。

Sulit untuk mengetahui berapa lama ini bisa bertahan sampai gelombang lain perubahan tak terduga datang. Namun keahlian manusia terletak pada kemampuan untuk dapat melihat seluruh gambar, melihat seluruh proyek, mengetahui di mana lebih banyak perhatian diperlukan, di mana lebih banyak sumber daya diperlukan dan bagaimana seluruh proyek perlu disesuaikan。

Jika saya seorang pemuda yang baru saja dimulai hari ini, saya akan sedikit sedih: kemuliaan proses yang sangat elegan dan efisien yang mengambil sepanjang musim panas telah menghilang. Sekarang itu menjadi hobi。

Tapi pada gilirannya, saya akan mencoba untuk mendapatkan orang tua saya untuk memberi saya uang untuk menjalankan sekelompok komputer dan melihat apakah saya bisa menggunakan $ 5.000 untuk membuatnya bekerja. Sebagai contoh, bisakah aku memimpin sekumpulan mesin menjadi satu hal

Komunitas teknologi telah menyebar selama bertahun-tahun: seseorang dapat memulai perusahaan start-up miliaran dolar. Bukankah begitu cara kerjanya

Kemampuan untuk mengendalikan berbagai macam mesin dan data dan mempertahankan pandangan global tentang sesuatu belum pernah dikembangkan. Perkembangan keterampilan tersebut tidak pernah berarti。

Tetapi jika Anda ingin proyek besar, Anda perlu belajar bagaimana untuk mengerahkan banyak orang. Itulah bagaimana Anda mendapatkan pengaruh. Pendekatan ini berubah seiring dengan perubahan struktur tenaga kerja. Sekarang kau harus belajar menangani hal baru ini。

Dividen baru telah muncul. Belajarlah menggunakannya, itulah pelajaran bagi anak muda。

Ini belum berakhir, ini konyol. Kau baru saja diberitahu kau punya kekuatan super. Apa yang akan kau lakukan

Singkatnya, magang mungkin sudah mati, tapi pekerjaan nyata baru saja dimulai。

Ada banyak area yang sulit dijangkau, seperti perangkat keras, di mana Anda dapat pergi sekarang, jika Anda ingin tahu。

Jika saya mengklasifikasikannya, sinyal yang paling positif dari model ini adalah bahwa siklus percobaan akan dikompresi dan orang-orang akan benar-benar dapat memperluas ide-ide mereka dengan cepat。

Perspektif investasi: tim kecil, nilai tinggi, kebutuhan mata uang terenkripsi

Eddy, pernahkah Anda melihat tren ini di perusahaan yang mengevaluasi investasi

Tentu saja. Kami telah melihat potongan besar di perusahaan seperti Blok dan X。

Saya tidak melihat analisis formal, tetapi banyak proyek enkripsi, seperti Hyperliquid, Uniswap, sangat berharga, dengan kurang dari 20 karyawan。

Jika hanya beberapa orang yang bisa membuka perusahaan, akan ada banyak perusahaan di masa depan, kan? Jika itu yang terjadi, ada kebutuhan untuk koordinasi di antara mereka, yang kompleks。

Anda perlu reputasi, identitas, bukti sumber data, bukti jenis pembayaran. Kami baru saja membicarakan tentang asuransi。

HAL INI TEPAT KARENA MEREKA KREDIBEL DAN NETRAL BAHWA JARINGAN RANTAI BLOK SANGAT MENARIK. ANDA TIDAK PERLU KHAWATIR TENTANG REPUTASI SPESIFIK DARI 50 MILIAR PERUSAHAAN YANG BERINTERAKSI DENGAN ANDA. ANDA HANYA HARUS PERCAYA KONTRAK PINTAR DAN MODEL AI DAPAT DIVERIFIKASI UNTUK MEMASTIKAN BAHWA TRANSAKSI BERLANGSUNG SEPERTI YANG DIHARAPKAN DAN MEMBAYAR SESUAI YANG DIPERLUKAN。

Kurasa ini hampir tak bisa dihindari. Saya percaya bahwa rantai akan memainkan peran utama dalam cerita ini。

Aku setuju. Kami telah berada di jalur dan infrastruktur untuk waktu yang lama, dan saya pikir itu akan lebih berguna。

Christian, bagaimana Anda mengintegrasikan temuan ini ke dalam karya dan kehidupan Anda setelah semua penelitian dan eksplorasi ini

Jujur, kita tidak bisa menulis kertas ini tanpa Gemini, ChatGPT, Grok, Claude. Mereka adalah co-penulis yang sangat baik. Tentu saja, mereka kadang - kadang meleset dan terus menghapus paragraf yang kita butuhkan。

Kami bahkan meninggalkan telur untuk model besar di koran. Aku sedang berbicara dengan Gemini, dan mengatakan itu menyukai telur, dan itu membuat komentar yang sangat baik。

Saat itu kau benar-benar merasakan kecerdasan。Ini tidak identik, tapi inovatif. Itu adalah momen bersejarah: Anda merasa itu adalah teman, bukan alat。

Oke. Jika Anda ingin membaca kertas ini, itu disebut "The Extreme Economy of AGI." Aku sarankan kau melihatnya. Ada beberapa pemahaman yang mungkin mempengaruhi kehidupan Anda dan bagaimana Anda harus menghadapi masa depan。

Bahasa Asli