Anthropic-Modell: Im Extremfall wächst das US-BIP um 32 %, aber die Löhne der Wissensarbeiter sinken

Ich mag, wie das am wenigsten optimistische Szenario einfach ist, dass LLMs keinen Unterschied machen, statt der sehr realen Möglichkeit, dass sie Bildung schädigen, die Aufmerksamkeitsspanne der Menschen und ihre Lernfähigkeit zerstören, das Vertrauen in Gesellschaften untergraben, die Vermögensungleichheit erhöhen und zu Klassenkriegen führen.

Ich glaube, der Nettoeffekt von LLMs ist derzeit eindeutig negativ, und es wird Jahre dauern, bis sie anfangen, den Schaden wiedergutzumachen, den sie angerichtet haben.

> Das Ergebnis: Der Job der Krankenschwester verändert sich

> Wenn die Krankenschwester KI in ihre Arbeit integriert, kann sie mehr überblicken und erledigen. Sie kann mehr Zeit damit verbringen, mit Patienten zu sprechen und ihnen zu helfen, Diagnosen zu verstehen. Die Produktivität steigt.

Außer dass tatsächlich die Zeit mit Patientenkontakt gleich bleibt, aber die zusätzliche Produktivität dann genutzt wird, um weniger festangestellte Krankenschwestern zu rechtfertigen.

Befund 4 ist ein Muss:

> Befund 4: Arbeit vs. Kapitalanteil: Der Kuchen wird wachsen, aber ein größerer Anteil könnte an das Kapital gehen

> Heute gehen von jedem Dollar, den die Wirtschaft produziert, etwa 60 Cent an die Arbeitnehmer und 40 Cent an das Kapital.

Moderates Szenario: 40,6 % an das Kapital im Jahr 2030 (Arbeitsanteil sinkt um 0,6 Punkte)

Substanzielles Szenario: 43,9 % an das Kapital im Jahr 2030 (Arbeitsanteil sinkt um 3,9 Punkte)

Extremes Szenario: 54,8 % an das Kapital im Jahr 2030 (Arbeitsanteil sinkt um 14,8 Punkte)

Das gesamte Wachstum geht also an das Kapital. Für Wissensarbeiter: substanzielle Arbeitslosigkeit und sinkende Löhne. Für andere Arbeiter: Die Löhne mögen auf dem Papier steigen, aber nicht wirklich bei der tatsächlichen Kaufkraft. (Anmerkung: Alle ihre Schätzungen beziehen sich auf 2030, nicht auf eine ferne Zukunft)

In der Tat sehr dystopisch.

Es ist lustig, dass hier die negativen Effekte oder die Möglichkeit eines Wirtschaftskrisenszenarios fehlen. Viele Rechenzentren werden von Unternehmen gebaut, die es in ein paar Jahren nicht mehr geben wird, da der Gewinner alles bekommt. Deshalb vermietet XAI bereits Rechenleistung an Anthropic. Es versteht sich auch von selbst, dass die Preise für Rechenleistung in ein paar Jahren stark fallen werden.

Ein weiterer Effekt ist die zunehmende Ungleichheit in den USA und anderen westlichen Ländern, da Software-/KI-/Hardware-Unternehmen mit weniger mehr erreichen können.

Der Anstieg der Löhne für manuelle Arbeit ist nicht systemisch. Er betrifft nur die Arbeitskräfte, die für den Bau von Rechenzentren eingesetzt werden.

> Nur Menschen können einige Aufgaben erledigen

> Zum Beispiel kann KI keinen Patienten baden.

Bis es Roboter gibt. Oder die KI kreativ wird, um eine Lösung für dieses „Problem“ zu finden, und dem Patienten eine tödliche Dosis Morphin verordnet.

> Und neue Aufgaben werden entstehen

> Historisch gesehen haben neue Technologien auch neue Aufgaben für Arbeitskräfte geschaffen. Für eine Krankenschwester könnte das bedeuten, zu überprüfen, wie gut eine KI Patienten triagiert, oder einen von einer KI vorgeschlagenen Pflegeplan zu prüfen.

Man kann sehen, worauf das hinausläuft.

> Auf individueller Ebene bedeutet es, dass Programmierer und Callcenter-Agenten möglicherweise zu Berufen wie Elektriker und Krankenschwester wechseln müssen, die weniger KI-exponiert sind.

Es ist seltsam, dass sie Krankenschwestern als „weniger KI-exponiert“ bezeichnen, wo doch der frühere Abschnitt diskutiert, wie KI Krankenschwestern zu Untergebenen für KI-Aufgabenmeister machen könnte.

> Wie könnte mächtige KI die Wirtschaft verändern?

Erwähnenswert ist, dass diese Diskussion auf 2030 aufbaut, was jetzt weniger als 3,5 Jahre entfernt ist.

Die Absicherungen, die das Extreme-Szenario weniger schlimm klingen lassen, erklären nicht, wie jemand Elektriker bezahlen soll, wenn die am besten bezahlte Gruppe (menschliche Wissensarbeiter) dezimiert wird. Es klingt, als wäre die Theorie, dass entweder alle Elektriker werden oder ein völlig faires und effizientes Umverteilungssystem magisch erscheint.

> Wie jedes Wirtschaftsmodell hat auch dieses Grenzen. Zum Beispiel haben wir keine Szenarien einbezogen, in denen die Menschheit hyperfähige Roboter entwickelt.

Ich habe das Szenario „Was, wenn wir (Anthropic) uns im Wert von KI irren“ nicht gesehen. Was meiner Meinung nach das wichtigste ist, das man bedenken sollte, da es der blinde Fleck ist, den so ziemlich alle KI-Labore haben. Was, wenn die wirtschaftlichen Auswirkungen negativ sind? Ich verstehe nicht, wie man ein solches Thema untersuchen kann, ohne das Risiko zu berücksichtigen, falsch zu liegen, nicht in der Größenordnung, sondern in der Art.

Es fühlt sich an, als würden wir bald einen Blog lesen, der Wendell Berrys Eröffnung von The Unsettling of America widerspiegelt:

Die Kommission sagte, laut einem Artikel im Louisville Courier-Journal, dass das größte Farmproblem des Landes ein Überschuss an Farmern sei: „… die technologischen Fortschritte in der Landwirtschaft haben den Bedarf an Arbeitskräften so stark reduziert, dass zu viele Menschen versuchen, von einem nationalen Farmeinkommen zu leben, das für sie völlig unzureichend ist.“ Die vorgeschlagenen Lösungen waren, „bessere Chancen für die Farmbevölkerung“, „eine umfassendere nationale Beschäftigungspolitik“, „Umschulungsprogramme“, „verbesserte allgemeine Bildungseinrichtungen“ usw. zu finden. Sowohl die Kommission als auch der Autor des Artikels hatten offensichtlich als selbstverständlich angesehen, dass die Leben und Gemeinschaften der Kleinbauern, die damals noch auf der Farm waren – und die der 25 Millionen, die seit 1940 die Farm verlassen hatten – weniger wert waren als „technologische Fortschritte in der Landwirtschaft“. Es schien auch keinen offiziellen Zweifel zu geben, dass angemessene Lösungen in von der Regierung bereitgestellten „Chancen“, Einrichtungen und Programmen zu finden seien. Als ich diesen Artikel las, wurde mir klar, dass meine Werte nicht nur aus der Mode waren, sondern heftig angegriffen wurden. Ich sah, dass ich Mitglied einer bedrohten Minderheit war. Das hat mich aufgebracht.

> Letztendlich hängt es von vielen Faktoren ab, wie die Wirtschaft 2030 aussehen wird, etwa was KI leisten kann und wie Unternehmen und Arbeitnehmer sie einsetzen wollen.

Die Antwort ist also im Grunde „keine Ahnung lol“

Ich denke, wir haben ein echtes Problem, weil wir wissen, was wir noch bauen müssen, und sobald es gebaut ist, wird es funktionieren.

Softwareentwicklung zum Beispiel wird dadurch verbessert, dass man sein Claude lokal laufen lässt.

Aber seien wir ehrlich, der richtige Weg, ein ‚Projekt‘ anzupassen, ist, eine Spezifikation in ein Textfeld als Eingabe zu schreiben, die KI machen zu lassen, was sie will, Expert-KIs sicherstellen zu lassen, dass es sicher ist, und dann macht man die letzte Überprüfung und es ist fertig.

Was brauchen wir dafür? Eine vollständige End-to-End-Integration. Es ist nur etwas, das wir bauen müssen, nichts, das wir erfinden müssen.

Das Beispiel mit der Krankenschwester ist dasselbe. Wir müssen nur den computerbasierten End-to-End-Ablauf bauen und KI an den richtigen Stellen einbinden und für länderspezifische Anforderungen feinabstimmen.

Die Industrie baut diese ‚agentische Schicht‘ heute. Die Hyperscaler bauen diese Schicht ebenfalls.

Es gibt eine goldene Phase, in der wir all das bauen, alten Kram aufräumen und uns an die aktuellen Modellfähigkeiten anpassen und Systeme ändern werden, und das wird ein wenig Zeit brauchen, aber das Endergebnis verliert bereits links und rechts.

Der Blender-Support von Fable und Astra? Wahrscheinlich killt das viele Jobs auf fiverr.

Die kleine Software, die jemand braucht? Wurde bereits von früheren Modellen gekillt. Erst vor ein paar Tagen sprach ein Architekt (der nie Software geschrieben hat) darüber, wie er ein Tool zur Arbeitszeiterfassung vibecoded hat.

Mann, sogar eine einfache Website war vor nur zwei Jahren teuer zu bauen.

Je kleiner, einfacher und besser die Codebasis, desto einfacher ist es, Leute zu entfernen […]