AI 不会夺走你的工作 它会让你成为 CEO

当有人给他发送包含 AI 生成内容的幻灯片时，Balaji 的反应是三种负面情绪的混合：懒惰（没有花时间精简内容）、愚蠢（不知道观众可以瞬间识别 AI 垃圾）、邪恶（试图用明显虚假的东西蒙混过关）。马克·吐温有句名言："我没时间给你写封短信，所以我写了封长信。"精简需要时间，而 AI 让人们更容易偷懒。

以简历为例，过去写一份好的求职信需要一定的词汇量和写作能力。现在，任何人都可以让 AI 生成一份看起来不错的简历。结果是什么？招聘方必须花更多精力去仔细阅读和验证这些简历，因为它们都可以有一个"看起来不错的外壳"。Balaji 的应对方式：让所有候选人飞来参加现场面试，并进行监考的线下考试。

AI 将在监考和验证领域创造大量就业机会。正如 Balaji 所说："AI 不会夺走你的工作，AI 让你成为 CEO"——但成为 CEO 意味着你需要花更多时间在验证、监督和质量控制上。

Balaji 指出，中国科技生态系统就像"加拉帕戈斯群岛"——许多相似的事物以不同的形式存在。例如美团，它最接近的类比是 Groupon，但如果 Groupon 以 200 亿到 2000 亿美元的规模执行，就会像美团。

根本原因是低信任社会。中国人普遍假设：如果我的数据在他们的服务器上，他们很可能在窃听我；如果我的东西在他们的服务器上，他们可能会复制我的东西。除非对方是亲密朋友，否则默认"另一边的人会查看我的东西"。这导致的结果：每家公司都自己编写代码，重复造轮子；分工减少，软件质量不如充分利用专业化分工的系统。

现在 AI 让非中国科技公司也能做到类似的事情：一家西方科技公司可以像中国公司一样，拥有更高程度的"数字自给自足"。他们可以在对外部世界设置高关税壁垒的同时，构建更多内部工具。这重新点燃了一个永恒的问题：自己构建还是购买（Build vs Buy）？AI 的答案是：你可以构建更多的内部工具。

AI 在图像和视频方面表现出色，而不是大段文字。为什么？因为我们有内置的 GPU（眼睛）。我们可以立即看出图像是否有问题——比如手画错了。这种验证是相对便宜的。Balaji 解释说，我们的大脑经过进化，非常擅长检测人脸中的细微差异，但不擅长检测揉皱纸张上的噪音模式。同样的逻辑延伸到网页和移动应用——你可以快速看出 AI 生成的 UX 是否粗糙（通常确实如此），然后修复它。

"AI 是一条捷径。捷径是好的，除非它是坏的。"Balaji 用一个数学例子说明了这一点：如果你只是记住了 e^(iπ) + 1 = 0 这个公式，你可以脱口而出。但如果要你从第一性原理证明它，你需要了解复指数的定义，知道指数如何生成复变函数，等等。"我们这一代，前 AI 世代，离线学习了所有这些东西，所以我们实际上可以使用捷径，因为我们知道如何走长路。如果你不知道如何走长路，AI 是一条捷径，那么你并不真正知道。你无法调试 AI。"这是一个关键洞察：AI 是为驾驭而构建的，至少目前是这样。

AI 在物理世界中非常可验证，因为物理世界在根本上是去中心化的，但只有一个物理世界。你可以说 AI 是否把一个箱子从托盘 A 移到了托盘 B。这是可以随时间达到接近 100% 准确率的事情。为什么？因为自动驾驶汽车最终做到了——把车从一个位置移动到另一个位置，达到 100% 可靠性。相比之下，数字世界的任务边界几乎总是比物理世界任务更模糊。

Balaji 澄清了自己的背景：在成为加密货币或技术专家之前，他是斯坦福的生物医学研究员，是专业的生物信息学和基因组学科学家。当你拿到临床实验室结果时，你会得到一个包含胆红素、血细胞比容等指标的向量。这个向量随时间变化，就像一个时间序列数据表。它还包括小分子、基因表达水平等，跨越时间戳，甚至可能有空间信息（哪些组织）。这是时间 vs 空间 vs 化合物的一个"巨大立方体"。

这股庞大的数据流是从你的身体发出的"遥测数据"，它可以在你不需要发声或语言化的情况下提示 AI。Balaji 提到了多年前斯坦福 Mike Snyder 教授的一篇论文，关于"整合组"（integrome）的概念——基本上就是把每一项测试都扔进去，测量一切，看看能发现什么。Snyder 能够在自己感觉到生病之前就发现自己正在生病——他可以看到抗体、白细胞、中性粒细胞等在出现任何症状之前就开始移动。"那股数据流，AI 可以对其采取行动，然后你在非语言化地提示它。你不必花时间。"

当人们说"Neuralink 将解决这个问题"时，他们想象 AI 会直接读取思想。但 Balaji 指出，即使用 Neuralink，人也仍然必须在字符出现在屏幕之前在脑海中形成概念——你仍然要在脑海中"写"东西。但生物数据不同。它可以在你甚至没有意识到的情况下提供上下文线索。

Balaji 首先澄清了什么工作确实可能被完全自动化。他列举了三个明显的例子：电梯操作员（从需要有人操作杠杆系统的电梯，到全自动的"垂直火车"）、椅子工匠（从手工制作椅子，到椅子工厂）、司机（自动驾驶汽车）。但关键洞察是什么？即使椅子被工厂化生产，你仍然需要知道如何制作椅子才能建立椅子工厂。工匠被分解为经理和技术员：经理设置工厂，研究经济性，编写"提示词"；技术员当工厂不工作时调试它。

历史上，人们可以尝试篮球或足球，看看自己有多好；可以拿起麦克风，看看自己能不能唱歌；可以尝试数学和科学，看看自己的能力。这些都是低成本试错。在高中时，人们会学习自己的真实能力水平：我跑不过博尔特，唱不了像阿黛尔那样好，做不了陶哲轩那样的数学。然后他们会说："我知道自己的位置。我接受那个人的地位更高，因为这是公平竞争。我有机会。尝试很便宜。"但让一个人管理一家公司的成本很高，所以大多数人无法尝试并失败。因此，许多人坚持一个错觉：CEO 对组织没有任何贡献。

"AI 降低了成本。你现在是 CEO。什么是 CEO？是写出清晰的指令说明你想要什么，感知市场，验证输出等等。这意味着世界各地的所有这些人——Calendly 的创始人是尼日利亚人，许多创始人来自所谓'贫穷国家'，来自印度、拉丁美洲等——互联网访问意味着所有这些聪明的人可以在零资源的情况下走得非常远。非常远。"'招聘某人'的成本被超级通缩化了。你可以雇佣 AI 来做。"

1. "AI 不会夺走你的工作。AI 让你成为 CEO。"你现在是 CEO。你需要编写清晰的指令，感知市场，验证输出。2. "AI 不会夺走你的工作。AI 夺走了之前 AI 的工作。"Claude 取代了 ChatGPT 的工作。Midjourney 取代了 DALLÉ 和 Stable Diffusion 的工作。你可以系统化这一点。3. "AI 不会夺走你的工作。AI 让你可以做任何工作一点点。"你可以成为相当好的艺术家，相当好的音乐家——就像做 CEO 一样，你经常需要在许多领域达到 6 或 7 分水平。为什么？因为在你在该领域聘请专家之前，你必须能够足够好地做这项工作。

"我不这么认为，因为如果他们聪明的话，AI 无法做的一件事是分销。"如果你有 Notion、Figma、Replit 等，你有所有这些人，你可以用 AI 更快地向他们发布功能。在这个意义上，我不相信 SaaS 末日论。他的思想实验很有说服力："如果你克隆了 Facebook 的所有代码并建立了 Facebook2.com，谁会登录？你可以在那里编码每一件事，但你的广告率会低得多，因为没有人会登录。"这就是分销。这个思想实验说明，这不仅仅是克隆，而是执行。

人们可能会构建本地版本，快速克隆界面；人们可能不希望数据在远程服务器上，想要带本地数据的桌面版本；Obsidian 可能成为比 Notion 更强的竞争者，因为 markdown 文件有网络效应——数据是本地的，你可以分析整个事情，获得复利数据。但对于某些公司，威胁是真实的："有一些事情，比如 NetSuite，它很复杂，但执行得很差——是的，我认为它们可能会被颠覆。"

这是对 AI 行业政治现实的一个深刻批评。Balaji 认为，尽管美国 AI 公司给了世界很多，而且他喜欢它们，但它们"基本上只思考所有国家继续以当前形式存在，唯一的颠覆是 AI"。它们没有建模：所有其他同时发生的奇点、所有政治奇点、太阳能"暴涨"之类的事情。"因为它们改变了政治派别的杠杆作用，这意味着它们的世界模型是不正确的。如果你只是外推 AI，而没有追踪所有其他要么垂直要么下降的事情，那么你对未来就没有正确的模型。"

"TL;DR 是，我认为美国 AI 公司......它们基本上认为储备货币会持续存在。它们认为所有这些事情都会持续存在。在我看来，它们没有采取多变量方法。这是它们的弱点。它们有很多优势，但那是它们的大弱点。"因此，Balaji 质疑它们是否能达到数万亿："我认为对它们的反攻将是如此戏剧性，以至于可能你只会得到去中心化 AI。例如，美国 AI 公司和版权问题——对它们正在建立巨大的反弹。而中国或去中心化模型可以做任何好莱坞的事情，任何东西。所以'海盗湾'式的 AI 实际上更自由。不那么盈利的 AI 也是较少版权的 AI，可能可能是更好的 AI。"

"基本上，你知道 Transformer 对 AI 是什么，零知识证明对加密货币就是什么。Zodal 是一个 Zcash 驱动的移动钱包，基本上是完全加密的比特币。"他引用了米尔顿·弗里德曼 30 年前的著名预测："唯一缺失但很快就会发展出来的是可靠的电子现金，一种在互联网上从 A 转移资金到 B 而不需要 A 知道 B 或 B 知道 A 的方法。就像我给你一张 20 美元的钞票，没有它来自哪里的记录。"

1) 零知识证明被开发出来（任何人都可以证明任何东西而不透露其他任何东西）；2) 它们在 Zcash 中商业化；3) 通过 ZK roll-ups 等技术进行扩展；4) 变得足够高效，可以在移动设备上运行；5) 苹果和谷歌放宽了对移动加密货币应用的限制。"现在你可以在世界各地传送任意金额的钱。"

1. 法币：将继续存在，特别是在东方国家（中国、印度、东南亚、东盟国家）。东方国家通常是高信任社会。法币就像桌面——30 年后仍然存在，仍然有价值。2. 黄金：在东方更受欢迎（实物金条），可以更安全地保护；在西方，人们购买金融工具（如 Tether 的金背书稳定币 XAUT，目前 37 亿美元）。3. 比特币 = "可证明的全球机构抵押品"：Balaji 认为比特币现在不太像个人货币，它已被机构如此广泛地接受，并与 BlackRock、Saylor、Binance、各国政府等如此中心化。为什么这有价值？在一个 AI 可以伪造金条审计视频的世界里，你无法伪造区块链上的证明。"Bly 可以发布：我有这个公共地址和这么多 BTC，看着，我要把它移动到这个地址"这是证明储备——任何人都可以向世界上的任何人证明他们拥有多少比特币。4. Zcash = "数字现金"：可替代、私密、可扩展（即将推出的 Tachyon）、量子安全。Zcash 可能永远不会做智能合约——保持简单。创新的两个方向：可编程性（以太坊、Solana）vs 隐私（Zcash）。"要获得私密可编程性，实际上是将两者堆叠在一起，这很难"