A16z: После того, как ИИ наделяет человека сверхспособностями, куда нам следует направиться?

Заголовок: ИИ дал тебе суперсилы — что дальше?

Автор: a16z crypto

Источник:

Репост: Марсфинанс

В широком распространении находится новая статья под названием «Минималистическая экономика AGI». В связи с этим мы провели беседу с автором статьи, охватывающую темы:

· Автоматизация и верификация: ключевые области экономики

· Почему сегодня AI-агенты ощущаются как коллеги на начальных позициях, что происходит и что такое «проклятие кодировщика»

· «Создатели смысла», консенсус и ценность экономики статуса

· Почему криптовалюты могут стать ключевой инфраструктурой идентичности, происхождения и доверия

· Два возможных будущих сценария: экономика с пустотами vs усиленная экономика

В программе приняли участие основатель MIT Laboratory of Crypto Economics Christian Catalini и CTO a16z crypto Eddy Lazzarin, которые в диалоге с Робертом Хакеттом подробно обсудили, как автоматизация меняет рынок труда и что такое суть интеллекта.

Что эти изменения означают для стартапов, будущей работы и вашей карьеры?

Ниже — содержание беседы:

Роберт Хакетт: Всем привет. Сегодня у нас в гостях Christian Catalini, соучредитель Lightspark, основатель MIT Laboratory of Crypto Economics, а также Eddy Lazzarin, CTO a16z crypto.

Мы обсуждаем недавно опубликованную статью Christian «Минималистическая экономика AGI».

Первый вопрос: что побудило вас начать исследовать экономические отношения между ИИ и реальным миром?

Christian Catalini: Я бы сказал, это было похоже на кризис полузагадочной сущности. Мы все сталкиваемся с быстрым развитием технологий и тем, насколько быстро всё меняется.

Я оптимист, но главный вопрос всегда один: что нам делать? На что сосредоточиться? Что стоит инвестировать наше время, усилия и внимание?

Несколько месяцев назад мы писали статью о метриках, в которой утверждали: всё, что можно измерить, в конечном итоге автоматизируется. Это звучит не очень радостно. Вторая статья исследует, что произойдет, если довести этот гипотезу до предела.

Какой будет экономика? В чем будет суть труда? Что должны делать стартапы? Что делать крупным компаниям? И в конечном итоге — каким будет будущее?

Некоторые оценки верны, некоторые — нет. Надеемся, что мы движемся в правильном направлении. Сейчас статья опубликована, и мы смотрим, какие идеи вызывают отклик, а какие — нет.

Роберт: Вы говорите, что это было похоже на кризис полузагадочной сущности?

Christian: У меня есть три основных вывода. Первый — эта технология пока еще под нашим контролем. Второй — ее положительная ценность гораздо выше, чем утверждают пессимисты. Третий — у нас у всех есть набор руководящих принципов.

Можно подумать: где мы создаем ценность? Какие задачи мы выполняем на работе? Работа — это часто набор задач. Когда некоторые из них или части работы автоматизируются, люди начинают нервничать.

Я считаю, что сейчас программирование переживает этот процесс: многие талантливые разработчики, создававшие элегантный и качественный код в последние десятилетия, вдруг понимают: «Вау, ИИ делает то, что я делаю».

ИИ-агенты: от инструментов к коллегам

Роберт: Хотел бы углубиться. Сегодня с нами также Eddy Lazzarin, который в a16z crypto занимает должность CTO уже несколько лет. Eddy, как ты оцениваешь эти изменения?

Eddy Lazzarin: Сначала я расскажу о временной шкале и контексте статьи. Многие ощущают, что к декабрю 2025 года произошел качественный скачок. Изменение в том, что постепенное улучшение возможностей серии интеллектуальных агентов достигло критической точки: ИИ-агенты теперь могут выполнять долгосрочные задачи.

Год назад казалось: я даю агенту небольшую задачу — он делает отлично, но мне нужно давать ему следующую команду, шаг за шагом.

Теперь можно давать меньше указаний. Возможно, он еще не идеален, но вдруг это становится похоже на работу с человеком.

Вам не нужно дробить задачу на мельчайшие части и контролировать каждый шаг — это экстремальный микроменеджмент. Сейчас достаточно просто объяснить, что нужно сделать, и он сразу приступает, через один-два дня возвращает результат. Это качественное изменение, которое открывает огромные возможности для воображения, и все начинают сталкиваться с этой реальностью.

Это вызывает эмоциональные реакции, но более интересно — как максимизировать ценность в реальных производственных и бизнес-сценариях.

Люди постепенно понимают: ИИ способен производить огромное количество работы, некоторые результаты — очень хорошие, при этом затраты — лишь малая часть того, что было раньше. Но часто возникают тонкие недостатки, которые раньше игнорировались.

Например, работа в области разработки программного обеспечения переопределяется. Раньше считалось, что разработка — это сесть и написать много кода: понять проблему, понять требования, написать код — и это и есть результат.

Но на самом деле ИИ помогает лучше разбивать задачи и понимать их. Это очень тонкий, итеративный процесс исправлений, сбор обратной связи и интеграции, а не просто строчка за строчкой кода. Это комплексная задача. Поэтому рабочие функции лучших инженеров быстро меняются.

Процесс экспериментов, руководства и принятия рисков, который Christian в статье называет верификацией.

Изменение в том, что структура работы хорошего инженера меняется. Время, затрачиваемое на строчное написание кода, становится очень малым, для некоторых экстремальных сценариев — почти нулевым. Сейчас большая часть работы — это верификация.

Автоматизация и верификация: ядро экономики

Christian: Автоматизация — это очевидно. Агент по сути может делать больше того, что раньше делали люди. Но пока он ограничен областью наблюдения. Все кодовые базы, которые он изучил при обучении или донастройке, — его база.

Многие скажут: «Тогда он не сможет придумать что-то новое, не будет креативным, не будет иметь вкус».

Я полностью с этим не согласен. На самом деле, инновации — это в основном перестановка идей. Человечество исследовало лишь очень малую часть возможных комбинаций между дисциплинами. Поэтому я верю, что, используя наши знания, которые мы ему даем, эти агенты могут быть очень креативными.

В новой экономике верификация — важная статья затрат. Что такое затраты на верификацию? Она начинается с метрик. Если вы считаете, что ИИ отлично умеет копировать процессы при наличии данных, то начинаете спрашивать: а что еще невозможно измерить?

Некоторые вещи по своей природе невозможно измерить — это так называемая неопределенность Нейта, названная в честь экономиста Фрэнка Нейта.

Проще говоря, разница между возможностью присвоить вероятность будущим событиям и невозможностью этого.

Роберт: Для тех, кто не из экономики, более знакомо выражение Дональда Рамсфельда «неизвестные неизвестные».

Christian: Да.

Неизвестные неизвестные — это по сути те вещи, которые невозможно измерить, обычно связанные с будущим. Поэтому даже если вы запустите ИИ в фондовый рынок, он может показывать средние хорошие результаты — даже лучше вашего финансового советника — но вряд ли сможет справиться с резкими изменениями окружающей среды, например, геополитическими сдвигами. Это вещи, которые по своей природе невозможно измерить. И таких примеров много.

Поэтому в статье верификация — это по сути, что человек делает с момента рождения и на протяжении всей карьеры: применяет все внутренние метрики, которые он знает.

Два человека могут иметь очень похожий опыт и знания, но их суждения никогда не будут полностью совпадать. Когда говорят: «Этот человек с хорошим вкусом», «Отличный куратор», «Обладает сильным чутьем» — одна из идей статьи: все ищут оправдания себе, например, «Машина никогда не сможет сделать X, Y, Z».

Но эти оправдания очень расплывчаты. Как определить вкус? Как определить хорошее чутье? Более того, у отличного инженера, который три месяца назад делал важное решение, сейчас может быть гораздо больше опыта и знаний.

Нам нужно искать более фундаментальные, объективные критерии. Наш вывод: если есть данные, которые можно использовать для автоматизации — значит, так и будет.

Три роли человека в будущей экономике

Роберт: Недавно вы разделили задачи и роли в экономике на три категории, исходя из степени автоматизации или измеримости их результатов и поведения.

Christian: Я считаю, что по многим направлениям у человека все еще есть огромное пространство для замещения. Во-первых — верификация.

Сейчас любой специалист в профессии обладает гораздо большей рычагой силой, чем в декабре 2025 года. Это означает, что все мы должны быть более амбициозными, переосмысливать существующие рабочие процессы, что мы называем AI-сэндвич.

Одна компания или стартап может состоять всего из одного человека — руководителя, который управляет верификацией и следит за тем, чтобы система не отклонилась от ожидаемого.

На верхнем уровне — один человек или небольшая команда.

На среднем уровне — множество интеллектуальных агентов. Мы уже видим, что люди экспериментируют с разными новыми подходами.

На нижнем уровне — группа ведущих экспертов по верификации. С правильными инструментами лучшие специалисты в каждой области будут отвечать за соответствие результатов ожиданиям. Это очень важная работа. В течение долгого времени именно эксперты в области будут играть ключевую роль.

Но есть плохая новость: когда вы делаете эту работу, вы одновременно создаете условия для своей замены, создавая обучающие данные. Мы уже видели самый простой пример: люди маркируют изображения для AI-компаний, участвуют в обучении — сейчас такие работы уже не нужны.

Сейчас крупные лаборатории создают оценки и собирают данные для обучения в самых разных сферах, в том числе в финансах. Эти специалисты создают стандарты оценки и обучающие датасеты, которые в итоге заменят их самих. Поэтому слой верификации очень важен, многие добьются успеха именно там, получая выгоду от высокой специализации. Если вы тот, кто может дать финальный ключ к решению, ваш рычаг очень велик.

Роберт: Это первая категория. А роль верификатора — то, что вы называете «проклятием кодировщика».

Christian: Проклятие кодировщика — это механизм, при котором, если вы — лучший верификатор, вам постоянно нужно совершенствоваться, потому что технологии становятся все мощнее.

Я говорил о руководителе — это по сути тот, кто управляет намерениями. Предприниматель — это руководитель, он видит будущее и придумывает путь его реализации.

Есть и другая категория задач, которые легко автоматизировать. Эти роли уже исчезают или скоро исчезнут. Общество еще не полностью справилось с этим, и в будущем потребуется масштабное переобучение, чтобы подготовить людей к новым знаниям.

Иногда возникает неправильное понимание: мы говорим, что человеческая верификация — это последний этап, но на самом деле ИИ часто проверяет ИИ. Перед тем, как достигнуть уровня человека, существует длинная цепочка верификаций.

Еще одна очень сложная категория — это создатели смысла. Эти люди хорошо разбираются в трендах, социальных изменениях, актуальных вопросах, требующих согласия всех участников. Искусство — пример, криптосети — тоже.

Эти создатели смысла не попадают в измеримую область. Иногда говорят, что такие задачи требуют «человечности». Но я считаю, что люди сильно переоценивают важность этой «человечности». Например, психологическая помощь, уход за пожилыми, присмотр за детьми.

Я думаю, что изначально у людей были опасения, но никто не учитывал огромный спад стоимости. Если цена снизится в 100 или 1000 раз, восприятие быстро изменится. Мы уже видим, что люди активно используют большие модели для ответов на очень личные и приватные вопросы.

Еще одна категория — «созданное человеком» — станет важным маркером. В криптовалютах это играет важную роль, потому что без сильных криптографических технологий мы быстро потеряем суть идентичности. Но «созданное человеком» ценно только потому, что человеческое время и внимание — редкий ресурс.

Не потому, что оно лучше, а потому, что мы знаем, что человек вложил в это редкое время и внимание. Эти вещи по-прежнему важны.

Роль криптовалют в мире ИИ: идентичность, происхождение, доверие

Роберт: Ты упомянул криптографию, а какое место занимают криптовалюты в этом мире?

Christian: Очень важное.

Когда мы начали исследовать, многие уже отмечали, что большие модели и ИИ — вероятностные системы, а криптовалюты — детерминированные. Можно представить, что с помощью смарт-контрактов можно установить ограничения для агентов или дать им возможность покупать и продавать ресурсы.

Эти идеи работают. Но я считаю, что между ИИ и криптовалютами есть более глубокая взаимодополняемость. Возможно, сегодня это еще не очевидно в экономике, потому что есть побочные эффекты — связанные с идентичностью или источниками цифровой информации.

Я думаю, что в ближайшие месяцы, когда эти возможности станут действительно мощными, мы войдем в совершенно неизведанную область. Каждый цифровой платформе придется столкнуться с реальностью: весь контент, созданный людьми — посты, картинки, любые материалы — теперь могут быть созданы агентами.

По мере развития этого тренда общество вынуждено будет полностью перестроить системы идентификации. В условиях, когда доверие становится редким ресурсом, криптографические основы будут играть ключевую роль. Все, что было построено за последние десять лет, станет фундаментом. Возвращаясь к верификации: когда базовая информация хранится в блокчейне, затраты на проверку снижаются, она становится более надежной и доверительной.

Eddy: Затраты на автоматизацию стремительно падают. Мы уже говорили о снижении стоимости верификации, но скорость этого снижения не такая высокая, и появляется интересный разрыв.

Можно описать этот разрыв разными способами — кто-то назовет его возможностью. Это и есть оценка Christian: если есть узкое место, вызванное универсальной адаптивностью человека, его опытом и универсальностью, то у человека есть шанс быстрее становиться экспертом в верификации, чем машина.

Машина в краткосрочной перспективе действительно сталкивается с трудностями в верификации. Но в долгосрочной — я не считаю, что это навсегда, хотя сейчас — да.

Криптография и блокчейн — инструменты верификации. Доказательства происхождения — это цепочка криптографических доказательств, подтверждающих, что что-то прошло через определенных людей, определенные пути или было преобразовано определенным образом. Это дает сигналы, облегчающие межкатегориальную верификацию. Поэтому все, что упрощает верификацию, — участвует в заполнении этого разрыва.

Скрытые издержки автоматизации: системные риски и ответственность

Eddy: Можем ли мы поговорить о «троянском коне»? Мы уже обсуждали риски для работников, есть много аспектов, но с точки зрения экономической эффективности автоматизации — какие риски она несет?

Christian: Мы уже видим признаки: многие компании заявляют, что X% их кода — создано машиной.

Циклы выпуска продуктов сокращаются. Но мы также знаем, что человек не может проверить весь код, и он может содержать технический долг.

У всех есть искушение: задать вопрос большой модели, быстро просмотреть и сразу опубликовать результат, пропуская полноценную проверку, потому что модели становятся все лучше. Но ошибки, баги или уязвимости, попавшие в кодовую базу, — это все риски.

В статье говорится, что публикация AI-генерированного кода, текстов или другого результата с потенциальными ошибками — полностью рациональный выбор, потому что невозможно проверить все полностью. Если масштабировать это на общество, мы можем накапливать системные риски.

В условиях быстрого развития важно создавать лучшие инструменты верификации и пересматривать уже опубликованный контент. Но в долгосрочной перспективе у компаний есть дилемма: сейчас разработка более надежных инструментов (включая криптографические основы) стоит дорого и может тормозить развитие. Выгода — в будущем, а сейчас — нужно выпускать продукты и расти.

Я считаю, что появятся два типа основателей: одни — с долгосрочной ответственностью, строящие правильно. Уже есть признаки этого — так называемая «ответственность как программное обеспечение». Когда мы рассматриваем ИИ как сотрудника, ответственность и страховые вопросы становятся все важнее. Это не самый гламурный аспект, но в реальности мы увидим системные сбои.

Eddy: Очень интересная идея. Если раньше разработка программ шла в основном руками человека, то можно было предположить, что на каждом этапе есть контроль и проверка. Не было ошибок — всегда кто-то следил за каждым шагом.

Но с ростом автоматизации, повышением риска и ценности, ответственность тоже растет. Выгоды растут, и это оправдывает терпение. Но способность контролировать, ограничивать и понимать границы риска должна расширяться.

Ввод механизмов, похожих на страховые, для оценки и управления рисками — важная часть управления системами, где невозможно полностью контролировать. Вы хотите делегировать оценку рисков экспертам.

Это интересно: даже разработка программного обеспечения может получить новые финансовые измерения.

Christian: Возвращаясь к криптовалютам, за последние десять лет мы создали все основы для измерения и оценки рисков. Можно использовать DeFi, предсказательные рынки — эти инструменты становятся очень важными.

Если вы разрабатываете программное обеспечение или ИИ-агентов, важно иметь технологии, которые позволяют агентам видеть более полные сигналы. Например, я общался с основателем, который занимается торговлей и платежами с помощью агентов. Он заметил, что при переходе на стабильные монеты система стала более надежной, потому что все сигналы — в блокчейне. Агент лучше понимает, что происходит, а не просто вызывает API без обратной связи, он видит весь контекст.

Еще один интересный момент — это связанный с вами вопрос страхования и ответственности. Кто-то говорит, что сетевые эффекты станут устойчивым барьером в эпоху ИИ. Но я считаю, что ситуация сложнее. Агентам и автономным системам очень легко разрушать многие барьеры, которые защищают платформы. Стоимость запуска таких платформ и их начальное развитие снижается.

Но есть и другой важный эффект: если у вас есть ключевые собственные данные, которые позволяют расширить проверку с человека до машины, вы можете лучше управлять рисками, принимать решения и предлагать более безопасные продукты по меньшей цене.

Когда сравниваешь крупные компании и стартапы, у первых есть база данных о неудачах — это очень ценное активы. А стартапы, строящие системы на основе верификации и обратной связи (например, привлекая экспертов или учась на опыте), могут добиться огромного успеха.

Eddy: Это еще раз подтверждает, что собственные данные — один из самых защищенных активов.

Два сценария будущего: экономика с пустотами и усиленная экономика

Роберт: У меня есть вопрос, который я хотел бы обсудить. В статье упоминаются «экономика с пустотами» (hollow economy) и «усиленная экономика» (augmented economy). Можете объяснить, в чем их ключевые отличия?

Christian: Хорошо, начнем с экономики с пустотами. Уже есть ранние признаки того, что технологические компании понимают: они могут делать больше с меньшим числом сотрудников.

Конечно, они начинают с низкоквалифицированных или обычных работников, потому что ИИ уже способен их заменить; также — молодых специалистов, потому что опытных сотрудников можно масштабировать в 10, 100 раз — в зависимости от задачи. Это одна из движущих сил изменений.

Второй — «проклятие кодировщика». Когда эксперты проводят обучение или принимают решения, они по сути создают аннотированные данные. Эти данные в будущем можно использовать для автоматизации решений без участия экспертов.

Третий — «сдвиг в согласовании целей» (alignment drift). Простыми словами: нельзя считать, что «мы обучили модель, она согласована, и всё хорошо» — нужно постоянно корректировать и давать обратную связь, как растить ребенка.

Объединив эти три динамики и добавив факт, что стимулы к выпуску не проверенных ИИ очень высоки — потому что можно получить мгновенную производительность (например, «60% кода — машинного производства»), — мы получаем экономику, в которой не воспитывают будущих верификаторов.

Молодые специалисты (будущие ведущие верификаторы) становятся все более редкими. Этот слой сокращается. Мы создаем потенциальные риски, которые могут привести к так называемой экономике с пустотами.

Но я — оптимист. В конечном итоге мы перейдем к усиленной экономике. Вопрос — как быстро и как обеспечить плавный переход для тех, кто нуждается в переобучении.

Усиленная экономика — это противоположность. Мы понимаем, что начальные кадры не подготовлены должным образом. Но хорошая новость — ИИ очень мощен в ускорении освоения новых навыков. Можно обнаружить истинные таланты, а не просто загонять всех в стандартные курсы.

Нужно ускорить их развитие, помочь им найти свое настоящее «я», то, что им действительно интересно, что заставит их полностью отдавать себя делу. Мы так делаем со своими детьми. Никто не знает, что будет ценнее в будущем, но если строить на их настоящих талантах, шансы на успех значительно выше.

Я считаю, что ИИ сыграет в этом огромную роль. Он — отличный инструмент обучения, и мы должны создавать такие инструменты, которых пока еще нет в массовом масштабе.

Второе — возвращаясь к «проклятию кодировщика»: эти люди должны постоянно переобучаться, повышая свою ценность, становясь руководителями.

Многие говорят о важности автономности. Я считаю, что это — ключ. Нужно понять, что ты можешь стать руководителем, что возможностей у тебя стало гораздо больше.

В области согласования целей — с помощью безопасных разработок и лучших инструментов верификации, если мы повысим свои способности, то сможем лучше проверять и становиться настоящими партнерами.

Объединив все это, мы получим сценарий: раньше дорогое — теперь почти бесплатно. Всё, что можно измерить — автоматизировать.

И появятся новые возможности. Много новых профессий, включая статусную и не измеримую экономику, — все они будут базироваться на мощной системе верификации, что даст нам твердую основу. Мы не будем тонуть в фальшивых аккаунтах или ролях, пытающихся устроить атаки.

В целом, будущее выглядит очень позитивным. Многие государственные инициативы — качественное образование, здравоохранение — могут стать дешевыми и доступными.

Но для этого нужно вкладывать усилия в развитие, а не просто проходить трансформацию, принимать радикальные решения вроде закрытия дата-центров. Это не сработает и никогда не сработает.

Роберт: Значит, если ты в начале карьеры, тебе стоит использовать эти инструменты для моделирования будущих сценариев и тренировать себя. А если ты в поздней стадии — важно понять, что ты можешь делать меньше, а достигать больше.

Eddy: Трудно сказать, как долго это продлится, пока не наступит новая волна перемен. Но человеческий талант — это способность видеть целостную картину, понимать, где нужно больше внимания, ресурсов и как скорректировать проект.

Если я начинающий молодой специалист, мне, возможно, будет грустно: исчезла возможность писать идеально элегантный и эффективный код за лето. Теперь это — хобби.

Но я бы попробовал убедить родителей вложить деньги, чтобы управлять большим количеством компьютеров и посмотреть, смогу ли я эффективно использовать 5000 долларов вычислительных ресурсов. Например, могу ли я направить множество машин на выполнение одной задачи?

В технологическом сообществе давно ходит шутка: один человек может создать стартап стоимостью миллиард долларов. И это — способ его реализации.

Умение управлять множеством машин и данных, видеть всю картину — эти навыки еще не развиты. Их развитие — еще не было смыслом.

Но если вы хотите реализовать крупный проект, вам нужно научиться привлекать много людей — это и есть способ получить рычаг. Когда структура рабочей силы меняется, меняется и этот подход. Сейчас нужно научиться управлять этим новым инструментом.

Новые возможности уже появились. Научитесь их использовать — это урок для молодых.

Дело не завершено — это безумие. Вам только что сказали, что у вас есть сверхспособности. Что вы будете делать?

Christian: Вкратце, ученичество, возможно, уже умерло, но настоящая работа только начинается.

Многие области, которые раньше было трудно освоить, например, аппаратное обеспечение, теперь доступны — стоит только проявить любопытство.

Если подвести итог, то самый позитивный сигнал этой модели — это сокращение экспериментальных циклов, и люди смогут быстро масштабировать свои идеи.

Инвестиционный взгляд: небольшие команды, большая ценность, необходимость криптовалют

Роберт: Eddy, замечаешь ли ты такую тенденцию при оценке компаний для инвестиций?

Eddy: Конечно. Мы уже видим, что такие компании, как Block, X, проводят массовые сокращения.

Я не делал официальных анализов, но многие криптопроекты, такие как Hyperliquid, Uniswap, очень ценны, а сотрудников у них — менее 20.

Если всего несколько человек могут запустить компанию, то в будущем появится много таких компаний, верно? И им потребуется координация, а это сложно.

Нужна репутация, идентичность, доказательства источников данных, платежные механизмы. Мы говорили о страховании.

И блокчейн-сети очень привлекательны именно потому, что они доверительно-нейтральны. Не нужно заботиться о репутации 500-миллионной компании — достаточно доверять смарт-контрактам и проверяемым моделям ИИ, чтобы гарантировать выполнение сделок и оплат.

Это, по моему мнению, почти неизбежно. Я уверен, что блокчейн сыграет ключевую роль в этой истории.

Christian: Полностью согласен. Мы давно закладываем основы и инфраструктуру для этого, и считаю, что это станет еще более полезным.

Роберт: Christian, после всех исследований и открытий, как ты интегрируешь эти знания в свою работу и жизнь?

Christian: Честно говоря, без Gemini, ChatGPT, Grok, Claude мы бы не смогли написать эту статью. Они — отличные соавторы. Конечно, иногда они сбиваются с курса, удаляют нужные части.

Мы даже оставили в статье некоторые пасхалки для больших моделей. Я общался с Gemini, он сказал, что очень любит эти пасхалки, и дал забавный комментарий.

В тот момент я реально почувствовал интеллект. Он не шаблонный, а креативный. Это был знаковый момент: ощущение, что он — партнер, а не просто инструмент.

Роберт: Хорошо. Если кто-то захочет прочитать эту статью, она называется «Минималистическая экономика AGI». Настоятельно рекомендую — там есть идеи, которые могут повлиять на вашу жизнь и помочь вам подготовиться к будущему.