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递归技术、非递归采用和熊彼特位移
Tyler 引用了 Citadel Securities 的这篇文章，阐述了 Tyler 之前提出的观点：人工智能正在突飞猛进地变得更加强大，但人们和机构在采用新事物方面进展缓慢。机构内部的扩散和瓶颈将阻止人工智能驱动的增长爆炸和快速取代。递归技术≠递归采用当前围绕人工智能的争论将该技术的递归潜力与递归经济部署的期望混为一谈。换句话说，由于人工智能系统可以自我改进或加速自身能力，评论家们正在推断自动化和生产力以指数速度无限复合的未来。历史上，技术扩散遵循 S 曲线。早期采用缓慢且昂贵。随着成本下降和互补基础设施的发展，增长加速。最终，饱和出现，边际采用者的生产力较低或利润较低，从而导致增长减速。尽管如此，市场通常线性推断加速阶段，但历史表明，由于组织整合成本高昂、监管出现以及经济部署中存在边际回报递减，采用速度趋于平稳。随着采用速度的放慢，流离失所的风险也会下降。我很高兴同意这一切。我认为乔什·甘斯 (Josh Gans) 几个月前指出了公司层面生产力在行业内的巨大分散性
来源:行为抵消Tyler 引用了 Citadel Securities 的这篇文章，阐述了 Tyler 之前提出的观点：人工智能正在突飞猛进地变得更加强大，但人们和机构在采用新事物方面进展缓慢。
机构内部的扩散和瓶颈将阻止人工智能驱动的爆炸式增长和快速取代。
递归技术 ≠ 递归采用
当前围绕人工智能的争论将该技术的递归潜力与递归经济部署的预期混为一谈。换句话说，由于人工智能系统可以自我改进或加速自身能力，评论家们正在推断自动化和生产力以指数速度无限复合的未来。历史上，技术扩散遵循 S 曲线。早期采用缓慢且昂贵。随着成本下降和互补基础设施的发展，增长加速。最终，饱和出现，边际采用者的生产力或利润较低，从而导致增长减速。
尽管如此，市场经常线性地推断加速阶段，但历史表明，由于组织整合成本高昂、监管出现以及经济部署中存在边际回报递减，采用速度已趋于平稳。随着采用速度的减慢，流离失所的风险也会降低。
我很高兴同意这一切。
我认为乔什·甘斯 (Josh Gans) 几个月前指出，行业内企业层面生产力的巨大差异具有启发意义。高生产率和低生产率的企业在单一行业中共存。
但是，如果真正采用人工智能的公司与未采用人工智能的公司之间的生产力差距足够大，我们难道不会期望落后者会被淘汰吗？如果旧机构行动缓慢，但新贵机构可以超越它们，那么统计数据可能会显示，严重依赖人工智能的员工比例相对较小，正如 Citadel 目前所显示的那样。但按市场份额来衡量可能会有所不同。