L'affermazione che l'AI possa automatizzare circa il 50% dei lavori d'ufficio è troppo alta, ma anche se fosse corretta, la conclusione è sbagliata. Ecco perché l'economia è necessaria per la conversazione sull'AI. Un lavoro è un insieme di compiti. Automatizzare alcuni compiti rende i compiti non automatizzabili *più* preziosi. Questo può portare a un aumento piuttosto che a una diminuzione del reddito da lavoro. Tutto questo è spiegato magnificamente in questo eccellente articolo di @joshgans e @avicgoldfarb.

La codifica di Vibe ha attualmente lo stesso problema delle auto a guida autonoma. Il conducente che dovrebbe monitorare la situazione si addormenta al volante. Mentre scrivo codice nel modo tradizionale, guardo costantemente il codice e valuto tutto, cercando bug, cercando modi per semplificare, pianificando il compito successivo. Codificare è qualcosa di rilassante che faccio mentre penso. Mi avvicina al codice. Poiché ho scritto ogni riga di codice e le ho modificate molte volte, il codice è nella mia testa. Posso continuare a programmare nella mia testa quando esco a fare una passeggiata. Se non avessi scritto il codice, sarebbe molto difficile farlo. Leggere semplicemente il codice che qualcun altro (qualcosa) ha scritto è incredibilmente noioso e difficile da comprendere. Quando sto imparando un nuovo codice, spesso faccio modifiche temporanee solo per vedere come funziona. Programmare senza modificare il codice è innaturale. Il mio miglior lavoro è quando conosco ogni riga intimamente e posso catturare i rari bug di edge case prima che si verifichino. Le cose spesso mi vengono in mente quando non sono nemmeno alla scrivania, sotto la doccia, mentre mangio il pranzo, o mentre faccio una passeggiata. Il mio subconscio dirà improvvisamente "hai dimenticato il caso ... che potrebbe causare un bug" ed è di solito giusto. L'AI potrebbe essere in grado di fare il pensiero facile, ma non può ancora fare il pensiero difficile, quindi è necessario conoscere il codice.

stiamo davvero raggiungendo la velocità di fuga dalla singolarità i segnali sono ovunque: →claude scrive il 90% del codice di produzione internamente. Un ingegnere di Google ha detto che ciò che ha richiesto un anno al suo team, Claude Code lo ha riprodotto in un'ora →la biologia è diventata programmabile. Ginkgo ha raccolto 47 milioni di dollari per laboratori robotici autonomi. Gli scienziati ordinano esperimenti chiedendo (l'AI esegue) →l'AI ha superato la soglia del ragionamento. Matematica a livello di dottorato, risoluzione di problemi innovativi. Capacità che pensavamo fossero a anni di distanza sono state consegnate in 18 mesi →agenti autonomi sono già in uso. L'MCP di Anthropic è uno standard infrastrutturale. Flussi di lavoro multi-step funzionano autonomamente in logistica, finanza, operazioni →la Vera Rubin di NVIDIA rende l'inferenza 10 volte più economica per accelerare tutto abbiamo effettivamente superato il punto in cui l'esecuzione umana smetteva di essere il collo di bottiglia i vincoli si sono spostati sulla presa di decisioni, visione, strategia ecc singolarità/acc.