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1/ Viviamo in una carenza di software da 40 anni. Solo una piccola frazione di persone sapeva programmare, quindi la società ha sottoprodotto il bene più elastico dell'economia moderna. Ora l'AI sta abbattendo i costi di creazione del software. Questo articolo è stato pubblicato quattro mesi dopo il lancio di chatGPT ed è criminalmente sottovalutato. Apre la porta a una serie di idee che penso siano importanti e raramente discusse. (di più qui sotto)

2/ Ogni grande ondata tecnologica inizia quando un input scarso diventa abbastanza economico da essere sprecato. Le CPU sono diventate economiche e sono emersi i computer personali, la larghezza di banda è crollata e lo streaming ha preso piede, i costi di archiviazione sono crollati e il cloud è nato. Oggi il costo della produzione software stesso sta crollando, il che libererà un'ondata di innovazione.

3/ Il saggio si chiede perché il software abbia impiegato così tanto a "mangiare il mondo" e utilizza un semplice grafico prezzo/quantità per spiegarlo. Quando il costo del software è alto, lo produciamo in quantità insufficiente, e quando i costi diminuiscono, la domanda si espande. Per decenni siamo stati bloccati nel cattivo equilibrio a causa della malattia dei costi di Baumol (l'hardware è diventato esponenzialmente più economico mentre la codifica è rimasta intensiva in lavoro umano), quindi ingegneri costosi significavano troppo poco software e un crescente debito tecnico. I LLM riducono questi costi, spostando l'equilibrio e liberando nuova domanda.

8/ Ora possiamo permetterci di "sprecare" software perché il costo per crearlo è crollato. Quando costruire software era lento e costoso, ogni riga di codice doveva giustificare se stessa. Ma con i LLM che abbassano il costo di creazione vicino a zero, possiamo costruire software usa e getta – app create per una persona, un piccolo gruppo di persone o un caso d'uso specifico. La creazione di software non è più vincolata dal ROI ma dall'immaginazione.

9/ Il software sta diventando anche una nuova forma di auto-espressione. Nessuno inizierebbe un giornale per condividere un pensiero a caso, ma miliardi di persone pubblicano online perché il costo è quasi zero. Man mano che la creazione diventa altrettanto economica, le persone inizieranno a costruire software allo stesso modo e a usarlo per soddisfare bisogni al di fuori della semplice utilità, come creatività, identità e divertimento.

10/ La vera opportunità nell'AI è l'automazione di potenziamento, non la sostituzione. L'automazione di sostituzione cerca di ridurre i costi sostituendo i lavoratori, ma raramente espande il valore totale creato. L'automazione di potenziamento è diversa: quando il costo di creazione del software crolla, le persone possono costruire strumenti, app ed esperienze completamente nuovi che non esistevano prima - sbloccando la creatività, facendo crescere l'industria e guidando la vera ricchezza e il fiorire umano.

11/ Rispetto a determinati hardware (chip, archiviazione e reti), il software è stato prodotto in quantità molto inferiori. L'hardware ha continuato a crollare nei costi mentre la produzione è aumentata, ma il software è rimasto dipendente da costose risorse umane, quindi i salari sono aumentati e la produzione è rimasta limitata. Il risultato è una cronica sotto-produzione di software (una forma di debito tecnico sociale) che spiega perché non abbiamo ancora costruito quasi quanto avremmo dovuto.

12/ Per la prima volta nella storia dell'industria del software, abbiamo strumenti che cambiano l'idea stessa di cosa significhi scrivere codice. Il codice è sia grammaticale che prevedibile, il che lo rende particolarmente adatto ai modelli linguistici - quindi, invece di rendere solo più facili il debug o il testing, i LLM ci permettono di manipolare i simboli della programmazione stessa in modi completamente nuovi.

14/ La parte che mi entusiasma di più sono le nuove forme di software che emergeranno una volta che inizieremo a costruire in modo nativo per questo nuovo primitivo. Quando i costi di creazione scendono vicino a zero, le persone smettono di replicare semplicemente vecchi modelli e iniziano a inventare categorie completamente nuove - cose che non possiamo prevedere in anticipo, perché hanno senso solo in un mondo in cui il software è economico e usa e getta.