Dalam sebuah esei baharu yang diterbitkan hari Selasa, Pengarah Umum Andreessen Horowitz, David George, menolak kebimbangan tentang “kiamat pekerjaan AI” sebagai “fantasi lengkap”—menggelarkannya sebagai “pemasaran yang tidak membantu, ekonomi yang buruk dan sejarah yang lebih buruk. ” Beliau berhujah bahawa kebimbangan itu berpunca daripada kesilapan logik yang dikenali sebagai “kesilapan lump-of-labor, ” yang telah lama dibantah oleh ahli ekonomi, yang secara salah berpendapat bahawa ekonomi mempunyai jumlah kerja yang tetap, jadi automasi atau AI yang mengambil alih tugas mesti mengurangkan pekerjaan manusia. Esei ini adalah nyata penjelasan paling komprehensif setakat ini tentang pandangan yang telah dikemukakan oleh pengasas bersama firma itu selama beberapa bulan. Ben Horowitz pernah menyebut dalam sebuah podcast terdahulu bahawa walaupun perkembangan AI sejak sekurang-kurangnya 2012 (mula-mula dengan revolusi ImageNet dalam penglihatan komputer), kehilangan pekerjaan secara besar-besaran tidak berlaku. Hujah utama berkisar tentang “kesilapan lump-of-labor. ” George menerangkan bahawa keinginan dan keperluan manusia tidak statik: apabila teknologi mengurangkan kos aktiviti, manusia mencipta kehendak dan pekerjaan baru. John Maynard Keynes meramalkan hampir satu abad lalu bahawa automasi akan menghasilkan minggu kerja selama 15 jam, tetapi manusia sebaliknya mencipta semula aktiviti dan pekerjaan baharu. George memberi contoh sejarah: mekanisasi ladang mengurangkan pekerjaan pertanian di AS sebanyak sepertiga pada awal abad ke-20, tetapi pekerja yang dipindahkan berpindah ke kilang, pejabat, hospital, dan akhirnya perisian, manakala produktiviti pertanian melonjak. Elektrifikasi mengubah bentuk kilang dan menggandakan produktiviti buruh, bukannya memusnahkan pekerjaan. Spreadsheet, yang dikatakan akan membunuh pekerjaan pembukuan, sebaliknya mencipta 1. 5 juta lagi jawatan penganalisis kewangan berbanding satu juta pembukuan yang hilang. Sebagai sokongan, Ketua Penganalisis Ekonomi Apollo Global Management, Torsten Slok, mempopularkan “Paradox Jevons, ” yang menyatakan bahawa pengurangan kos teknologi menyebabkan permintaan meningkat dan penciptaan pekerjaan. Contohnya, Microsoft Excel menurunkan kos analisis kewangan, menjadikan perkhidmatan tersebut boleh diakses oleh lebih banyak perniagaan baharu, seterusnya meningkatkan peluang pekerjaan. George menunjukkan bahawa penurunan kos input, seperti bahan bakar fosil yang murah, secara sejarah membawa kepada pengembangan aktiviti ekonomi dan industri baharu, seperti plastik, bukan pengurangan pekerjaan. Ketua Pegawai Eksekutif Anthropic, Dario Amodei, baru-baru ini menyebut paradox yang sama apabila memperkenalkan alat AI yang memberi impak kepada tenaga kerja di Wall Street. Andreessen Horowitz turut menyokong hujah bersejarah dan teori mereka dengan data terkini. Pelbagai kajian ekonomi menentang ramalan kiamat: sebuah kertas kerja NBER mendapati pengambilan AI tidak banyak mengubah jumlah keseluruhan pekerjaan; Federal Reserve Bank of Atlanta mendapati lebih 90% syarikat tidak melihat impak terhadap pekerjaan dalam tempoh tiga tahun; sebuah kajian Biro Banci menunjukkan perubahan pekerjaan yang sederhana dengan kenaikan dan pengurangan yang seimbang; dan Yale Budget Lab menyimpulkan impak AI terhadap pasaran buruh kekal sebahagian besarnya stabil. Satu-satunya pengecualian ialah kajian Stanford yang menunjukkan penurunan relatif sebanyak 16% dalam pekerjaan golongan awal kerjaya (umur 22–25 tahun) dalam pekerjaan yang terdedah kepada AI sejak pelancaran ChatGPT pada akhir 2022, walaupun a16z berpendapat keadaan ini kompleks, dengan beberapa pekerjaan peringkat kemasukan meningkat di mana AI menambah atau menstabilkan. Walaupun hujah a16z kukuh, kritikan terkenal menyoal premis-premisnya. Ahli ekonomi Anton Korinek memberi amaran bahawa jika kecerdasan umum buatan (AGI) dicapai, buruh mungkin menjadi pilihan, berbeza dengan revolusi industri sebelum ini. Carnegie Endowment mengkategorikan peserta perdebatan AI sebagai “yang takut, ” “yang sabar, ” dan “yang bersemangat, ” menempatkan a16z dalam kategori “yang bersemangat” bersama pengasas bersama Marc Andreessen.

Kelompok “yang takut” dan “yang bersemangat” berbeza bukan sahaja dari segi fakta tetapi juga ramalan tentang kelajuan kemajuan AI, keupayaan pengadopsian syarikat, dan kadar munculnya pekerjaan baharu. Apa yang membezakan masa kini, kata pengkritik, ialah kelajuan. Kebimbangan mereka ialah peningkatan pesat AI, dipacu oleh hukum pengembangan dan pelaburan besar-besaran, boleh melebihi pencapaian sejarah. Penanda aras GDPVal OpenAI mendapati model AI baharu lebih hebat daripada manusia dalam banyak tugas, dengan 83% respon pakar lebih memilih jawapan AI dalam bidang yang diuji. Sebaliknya, kumpulan “yang sabar, ” termasuk saintis komputer Princeton Arvind Narayanan dan Sayash Kapoor, pemenang Nobel Daron Acemoglu, dan ahli kognitif Gary Marcus, berpendapat bahawa had AI, halusinasi, dan kerumitan integrasi akan menyebabkan pengadopsian berlaku secara berperingkat selama dekad. Scale AI’s Remote Labor Index menunjukkan bahawa sistem AI terbaik pada Mac 2026 hanya mampu menyelesaikan 2. 5% daripada tugas kompleks setaraf pekerja bebas mengikut piawaian manusia, dengan sedikit peningkatan sejak itu. Ahli ekonomi David Autor menawarkan pendirian “optimis bersyarat”: AI boleh membantu mengembalikan pekerjaan berkemahiran pertengahan, tetapi ini bukan ramalan pasti, hanya kemungkinan. Optimisme a16z sejajar dengan kepentingan kewangannya—yang telah melabur berbilion-bilion dalam syarikat permulaan dan infrastruktur AI—menjadikan konsensus budaya bahawa AI memusnahkan pekerjaan tidak menguntungkan kerana menimbulkan peraturan, melambatkan pengadopsian, dan melemahkan keyakinan pengguna yang kritikal untuk syarikat dalam portfolio mereka. Walau bagaimanapun, konflik kepentingan tidak menafikan penggunaan rekod sejarah dan kajian akademik sebenar mereka. Carnegie menyatakan kebanyakan ahli ekonomi menjangkakan AI hanya akan menyebabkan penyimpangan sederhana daripada trend sejarah melainkan pertumbuhan keupayaan yang pesat mencetuskan gangguan hebat. Satu titik penting yang kurang difokuskan oleh a16z ialah risiko tidak seimbang jika mereka silap. Jika mereka optimis, pasaran buruh akan disusun semula seperti sebelum ini, mencipta peranan baharu; tetapi jika kelompok “yang takut” benar, dan dasar dibentuk oleh kepercayaan diri yang berlebihan, berjuta-juta pekerja yang dipindahkan mungkin menghadapi sokongan dan infrastruktur latihan semula yang tidak mencukupi. Secara paradox, Yale Budget Lab berpendapat bahawa peningkatan produktiviti yang dipacu AI, walaupun membantu mengatasi hutang negara sebanyak $39 trilion, boleh menyebabkan kehilangan pekerjaan yang meluas, memperhebatkan ketidaksamaan. Sementara itu, persepsi awam menunjukkan kebimbangan yang semakin meningkat: tinjauan Quinnipiac bulan Mac mendapati 70% rakyat Amerika kini percaya AI akan mengurangkan peluang pekerjaan manusia, berbanding 56% tahun sebelumnya. Sama ada ketakutan ini salah atau merupakan intuisi sebenar tentang perubahan yang belum pernah terjadi, kekal sebagai persoalan terbuka yang hanya analogi sejarah tidak mampu menyelesaikan. a16z tidak memberi komen mengenai esei tersebut.