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Aaron Levie
CEO @box - 利用 AI 釋放內容的力量
AI 不會以某些人預測的方式消滅工作崗位的原因在於,我們一再犯下的錯誤是認為當我們使某件事情更有效率時,就需要相應地減少供應。
事實上,在許多領域中,更高的生產力水平實際上意味著對該服務的需求增加。這就是傑文斯悖論的整個要點。
當工作的成本下降時,對它的需求就會上升。而通常我們意識到的潛在需求遠比我們想像的要多。
當 AI 在這些領域提高產出,從而降低每單位產出的成本時,需求將以意想不到的方式上升。這在醫療保健、編碼、法律服務、市場營銷以及許多其他領域都是如此。



Andrej Karpathy9月25日 22:29
"AI 不會取代放射科醫生" 好文章
期望:影像識別 AI 的快速進展將會消除放射科的工作(例如,這是 Geoff Hinton 幾乎十年前著名預測的結果)。現實:放射科表現良好並且正在增長。
有很多我認為天真的預測,關於 AI 對就業市場的即時影響。例如,大約一年前,有人問我這個應該更了解的人,我是否認為今天還會有軟體工程師。(劇透:我認為我們會成功)。這種情況發生得太廣泛了。
這篇文章詳細說明了為什麼事情並不那麼簡單,以放射科為例:
- 基準測試遠遠不夠廣泛,無法反映實際的真實情境。
- 這份工作比單純的影像識別要複雜得多。
- 部署現實:監管、保險和責任、擴散和機構慣性。
- 傑文斯悖論:如果放射科醫生通過 AI 作為工具加快工作,需求會大幅增加。
我會說,放射科在 2016 年並不是最好的例子 - 它太多面向、風險太高、監管太嚴。當尋找因 AI 在短期內會有很大變化的工作時,我會在其他地方尋找 - 看起來像是重複一個單一任務的工作,每個任務相對獨立、封閉(不需要太多上下文)、短暫(時間上)、寬容(錯誤的成本低),當然還要能夠自動化,符合當前(和數位)能力。即便如此,我仍然預期 AI 最初會被採用作為工具,工作會改變和重構(例如,更多的監控或監督而不是手動操作等)。也許未來,我們會找到更好和更廣泛的例子,來展示這一切在行業中的發展。
大約六個月前,我也被問到是否認為五年後會有更少或更多的軟體工程師。這個練習留給讀者。
完整文章(整個《進行中的作品通訊》相當不錯):
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儘管你聽到的話,熟練的工作並不會因為 AI 而消失。
AI 代理讓熟練的工作者每單位投入能夠產出更多的成果。你能夠用 AI 產出的價值與你生成正確提示的能力、審查輸出的能力、知道哪些部分需要修改和修正的能力,以及知道如何描述修正的能力是相關的。
在編碼方面,這一點尤為真實。我認識的那些編碼時間最長的最佳工程師,現在實際上是他們編碼以來最享受的時光。
原因在於他們能夠比以往任何時候都走得更遠、更快。而且因為許多令人厭煩且不愉快的工作現在由模型處理。
編碼是我們看到這一現象首次發生的領域,但隨著時間的推移,我們可以期待在每個領域都會出現類似的結果。

Thariq9月25日 07:08
主動編碼是一項隨著技術知識增長而提升的技能。
我認識的最優秀的工程師在使用 Claude Code 方面遠比我強。
58.62K
由於 AI 代理的存在,今天出現的初創公司比歷史上任何時期都擁有更多的優勢。
通常,作為一家全新的公司,你可以比現有企業更快地行動,但現有企業擁有比你更多的規模和資源。因此,當你有一個好主意的時候,你在執行上總是受到資源的限制。而且你不容易獲得其他領域中最優秀的人才。
AI 代理最終消除了這種固有的差異。一家 5 或 10 人的公司或團隊現在可以擁有幾年前 50 人團隊的產出。
這為新初創公司以及願意重新配置運作方式的團隊提供了巨大的優勢。
我們仍在弄清楚所有的影響,但現在是開始某件事情或重新思考你如何運作的好時機,以利用這種新的優勢。

a16z9月24日 22:30
Aaron Levie (@levie): “我看到這些19和20歲的年輕人……每個人都在退學。”
為什麼?因為他們能以100倍的速度建設。這一新一代以空前的速度行動,縮短了周期,重寫了2025年公司的建設模式。
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