Да. Несколько разрозненных мыслей. (1) Во-первых, новым узким местом в ИИ являются подсказки и верификация. Поскольку ИИ выполняет задачи от середины к середине, а не от конца к концу. Поэтому бизнес-расходы смещаются к краям подсказок и верификации, даже несмотря на то, что ИИ ускоряет середину. (2) Во-вторых, ИИ на самом деле означает усиленный интеллект, а не агентный интеллект. Чем умнее вы, тем умнее ИИ. Лучшие писатели — лучшие подсказчики. (3) В-третьих, ИИ на самом деле не забирает вашу работу, он позволяет вам выполнять любую работу. Потому что он позволяет вам быть приемлемым UX-дизайнером, неплохим SFX-аниматором и так далее. Но это не обязательно означает, что вы можете выполнять эту работу *хорошо*, так как для полировки часто требуется специалист. (4) В-четвертых, ИИ не забирает вашу работу, он забирает работу предыдущего ИИ. Например: Midjourney забрал работу Stable Diffusion. GPT-4 забрал работу GPT-3. Как только у вас есть место в вашем рабочем процессе для генерации изображений ИИ, генерации кода ИИ или подобного, вы просто выделяете эти расходы на последнюю модель. (5) В-пятых, убийственный ИИ уже здесь — и его называют дроны. И каждая страна стремится к этому. Так что не стоит беспокоиться о генераторах изображений и чат-ботах. (6) В-шестых, децентрализованный ИИ уже здесь, и это по сути политеистический ИИ (много сильных моделей), а не монотеистический ИИ (одна всемогущая модель). Это означает баланс сил между человеческими/ИИ фузиями, а не единственный доминирующий ИИ, который превратит нас всех в скрепки/соляные столбы. (7) В-седьмых, ИИ является вероятностным, в то время как криптовалюта детерминирована. Поэтому криптовалюта может ограничивать ИИ. Например, ИИ может ломать капчи, но не может подделывать балансы в блокчейне. И он может решать некоторые уравнения, но не криптографические уравнения. Таким образом, криптовалюта — это примерно то, что ИИ не может сделать. (8) В-восьмых, я думаю, что ИИ в целом сейчас оказывает децентрализующее влияние, потому что небольшая команда может сделать гораздо больше с правильными инструментами, и потому что появляется так много качественных открытых моделей. Все это может измениться, если само-подсказки, само-верификация и само-репликация ИИ в физическом мире действительно начнут развиваться. Но между здесь и там есть открытые исследовательские вопросы.
Aaron Levie
Aaron Levie28 июн. 2025 г.
Взгляд, который представляет себе, что ИИ уничтожит рабочие места или вызовет какой-то шок в системе за одну ночь, не учитывает, что компании состоят из ряда узких мест. Когда ИИ ускоряет работу в одной области, вы сталкиваетесь с узким местом где-то еще. Поскольку любой отдельный рабочий процесс становится более эффективным, конечный прирост производительности все еще ограничен какой-то другой частью системы. И обычно так бывает, что эта часть системы не испытывает того же влияния эффективности ИИ, что означает, что люди все еще выполняют работу. Возьмите почти любой процесс в компании, и вы увидите, как это происходит. Если ИИ-агенты генерируют лиды для команды продаж, узким местом будут люди, которые будут вести разговоры с этими клиентами. И если лиды хорошие, это будет означать больше найма в отдел продаж. Если ИИ-агенты генерируют больше кода, вы в конечном итоге столкнетесь с узким местом из-за инженеров, которые могут проверить и внедрить этот код в производство. Вы быстро увидите, как это масштабируется на любой процесс в организации. Экономисты и другие, как правило, совершенно не понимают, как на самом деле происходит работа в компании; это не серия совершенно независимых задач, а скорее высоко взаимозависимые задачи, которые все связаны друг с другом в рамках системы. Это, конечно, естественный ограничитель прироста эффективности ИИ, но также и причина, по которой люди все еще будут выполнять так много работ в будущем.
543,29K