Dit is mijn lezing van 2 maanden geleden bij @Cornell "Hoe kan ik mijn output verhogen?" Een natuurlijke antwoord is: "Ik zal gewoon een paar uur langer werken." Langer werken kan helpen, maar uiteindelijk kom je op een fysieke limiet. Een betere vraag is: "Hoe kan ik mijn output verhogen zonder de input zoveel te verhogen?" Dat is hefboomwerking. We horen "hefboomwerking" zo vaak dat de implicatie gemakkelijk over het hoofd wordt gezien. Mijn persoonlijke favoriete categorisatie van hefboomwerking is van Naval Ravikant: menselijke arbeid, kapitaal en code/media. Elk heeft grote golven van vermogenscreatie in de geschiedenis aangedreven. Echter, zodra een hefboombron populair wordt (denk aan YouTube-kanalen vandaag de dag versus tien jaar geleden) comprimeert de concurrentie de marge. Dus wanneer er een nieuwe hefboom verschijnt, is het een zeldzame kans voor buitensporige winsten. In deze lezing beschrijf ik AI als die opkomende hefboom. Een AI-agent mengt arbeidshefboom (het doet werk voor jou en is permissieloos) met codehefboom (je kunt het kopiëren en plakken). Het is cliché om te zeggen dat AI enorme rijkdom zal creëren. Maar door deze hefboomlens te gebruiken, kunnen we de luidruchtige AI-nieuwscyclus op een consistente manier interpreteren en de echte kansen spotten. Bedankt @unsojo voor het hosten van mij!