a16z:AI時代の本当に怖いことは「お気に入り」ではなく、判断を下す社会インフラ

16zのパートナーシップでは、ティム・スルリバンは、AIによるコンテンツ制作の費用を大幅に削減した後、「廃棄物の含有量」を経ち、AIの創造を囲む道徳的なパニックが新しくなかったと述べました。 生産コストが歴史に落ちるたびに、低コストのコンテンツと文化的な論争の大きな変化があります。 研究は、「温度」が単一の能力ではなく、成功した判断の組み合わせであることを示しました, 情報と長期の専門的な判断へのクロスサールアクセス. コロンビア大学での研究は、社会的影響とパス依存性が著しく爆弾になるために仕事の能力に影響を与えることを示し、専門家が安定した方法で成功を予測するのは困難です。 Sullivanは、AIが普遍的になったとき、人間の役割は検証と判断にシフトします。これは、見習い、フィードバック、および長期的慣行を貫く必要があります。 企業がAIでジュニアポジションを交換することにより、トレーニングシステムを弱めると、短期的にコストを削減することができますが、成熟した判断で熟練した人材の将来の不足につながる可能性があります。 そのため、AI時代の真の希少性は、優れた判断、ネットワーク、社会インフラの発展となります。