V novem eseju, objavljenem v torek, je generalni partner Andreessen Horowitz, David George, zavrgel strahove pred "konečem delovnih mest zaradi umetne inteligence" kot popolno "fantazijo"— označeval pa jih je za "neuporabni marketinški trap, slabo ekonomijo in še slabšo zgodovino". Trdil je, da izvor skrbi izhaja iz logične napake, znane kot "zamašitev dela" (lump-of-labor fallacy), ki so jo ekonomisti že dolgo razkrinkali, saj napačno predpostavlja, da ima gospodarstvo fiksno količino dela, zato vsaka avtomatizacija ali umetna inteligenca, ki prevzame naloge, nujno zmanjša število delovnih mest za ljudi. Ta esej je najobsežnejši doslej razvoj pogleda, ki ga so dolgo izražali soustanovitelji podjetja. Ben Horowitz je v enem od prejšnjih podcastov povedal, da kljub napredku umetne inteligence od vsaj leta 2012 (ko je ImageNet revolucioniral računalniški vid) katastrofalne izgube delovnih mest še niso nastopile. Glavni argument temelji na "zamašiteti dela". George pojasnjuje, da človeški želje in potrebe niso statične: ko tehnologija znižuje stroške aktivnosti, ljudje ustvarjajo nove želje in delovna mesta. John Maynard Keynes je pred skoraj sto leti napovedal, da bo avtomatizacija prinesla 15-urni delovnik, a so namesto tega ljudje ponovno izumili nove dejavnosti in delovna mesta. George je navedel zgodovinske primere: mehanizacija kmetijstva je v začetku 20. stoletja zmanjšala zaposlenost na kmetijah za tretjino v ZDA, vendar so se odpuščeni delavci preselili v tovarne, pisarne, bolnišnice in nazadnje v programsko opremo, medtem ko se je kmetijska produktivnost občutno povečala. Elektrifikacija je preoblikovala tovarne in podvojila delovno produktivnost, namesto da bi uničila delovna mesta. Računalniški listi, sprva zasnovani za nadomestilo knjigovodskih delavcev, so namesto tega ustvarili 1, 5 milijona novih vlog finančnih analitikov v primerjavi s količino izgubljenih knjigovodij. Kot podporo temu je glavni ekonomist Apollo Global Management, Torsten Slok, populariziral "Paradox Jevonsa", ki pravi, da znižanje stroškov tehnologije vodi v povečan povpraševanje in rast delovnih mest. Na primer, Microsoft Excel je znižal stroške finančne analize, kar je omogočilo dostopnost takšnih storitev mnogim novim podjetjem, s tem pa povečalo število delovnih mest. George je omenil, da so v preteklosti padci stroškov surovin, kot so poceni fosilna goriva, redko privedli do izgube delovnih mest; namesto tega so privedli do širitve gospodarske aktivnosti in novih industrij, kot so plastike. Pred kratkim je izvršni direktor Anthropic Dario Amodei omenil isti paradoks ob razkrivanju orodij za umetno inteligenco, ki vplivajo na obseg dela na Wall Streetu. Andreessen Horowitz svojo zgodovinsko in teoretično razlago podpira tudi s sodobnimi podatki. Različne ekonomske študije nasprotujejo katastrofičnim napovedim: raziskava NBER je pokazala, da uvedba umetne inteligence ni pomembno spremenila skupnega števila delovnih mest; Federal Reserve Bank of Atlanta je ugotovila, da je več kot 90 % podjetij v treh letih zaznalo nobenega vpliva na zaposlovanje; študija Census Bureau je pokazala skromne spremembe v zaposlovanju, uravnotežene med povečanji in zmanjšanji; in Yale Budget Lab je zaključil, da bo vpliv umetne inteligence na trg dela pretežno stabilen. Edini odkriti primer je študija Stanforda, ki kaže 16-odstotni relativni padec zaposlitve med mladimi delavci (starimi od 22 do 25 let) v delih, povezanih z umetno inteligenco, od izdaje ChatGPT konec leta 2022, vendar obstaja tudi stališče, da je situacija precej kompleksna, saj se je pojavil tudi porast začetnih delovnih mest, kjer AI dopolnjuje ali ima nevtralen vpliv. Kljub močni argumentaciji a16z pa nekateri ugledni kritiki zagovarjajo drugačna stališča.

Ekonomist Anton Korinek opozarja, da bi lahko, če dosežemo splošno umetno inteligenco (AGI), delo postalo opcijsko, za razliko od prejšnjih industrijskih revolucij. Carnegie Endowment razvršča udeležence v razpravi o AI v skupine "vzporednih" (alarmističnih), "strpnih" in "navdušenih", pri čemer je a16z med "navdušenimi" skupaj s soustanoviteljem Marcom Andreessenom. Razlike med skupinami niso le v dejstvih, temveč tudi v napovedih glede hitrosti napredka AI, zmožnosti podjetij, da jo sprejmejo, in hitrosti nastanka novih delovnih mest. Po kritikovih besedah je trenutni trenutek zaradi hitrosti bistveno drugačen. Vztrajni "vzporedni" se bojijo, da bodo hitri napredki umetne inteligence, ki jih spodbuja zakonitost skaliranja in ogromne investicije, prehiteli vse dosedanje zgodovinske primere. Testi, kot je benchmark GDPVal od OpenAI, kažejo, da novejši AI modeli v mnogih nalogah nadpovprečno presegajo človekove zmogljivosti, strokovnjaki pa jih v 83 % primerov raje izberejo pred človeškimi odgovori na preizkušanih področjih. Po drugi strani pa skupina "strpnih", ki jo zastopajo Princetonovi računalniški znanstveniki Arvind Narayanan in Sayash Kapoor, Nobelov dobitnik Daron Acemoglu ter kognitivni znanstvenik Gary Marcus, trdijo, da so omejitve umetne inteligence, halucinacije in težave z integracijo razlog, da bo sprejemanje trajalo desetletja. Scale AI je marca 2026 odkril, da najboljši AI sistemi v tem času lahko opravijo le 2, 5 % kompleksnih nalog na ravni prostovoljcev, ki ustrezajo človeškim standardom, z minimalnim napredkom od takrat. Ekonomist David Autor pa zavzema bolj niansirano pozicijo, ki jo imenuje "pogojno optimistično": AI lahko pomaga pri ponovni zaposlitvi delovnih mest srednjega nivoja, a ob tem opozarja, da to ni trdna napoved, temveč zgolj možnost. Optimizem a16z je usklajen z njihovimi finančnimi interesi—z naložbami v AI zagonska podjetja in infrastrukturo—in ustvarja kulturni konsenz, da je ideja, da AI uničuje delovna mesta, neugodna, saj bi to lahko sprožilo regulative, upočasnilo sprejemanje in okrnilo zaupanje potrošnikov, kar je ključno za njihove portfeljske družbe. Vendar pa konflikt interesov ne izključuje njihovega uporabe dejanskih zgodovinskih zapisov in akademskih raziskav. Carnegie opozarja, da večina ekonomistov pričakuje, da bo umetna inteligenca povzročila le manjše odstopanje od zgodovinskih trendov, razen če hitra rast zmogljivosti ne bo povzročila hudih motenj. Pomembno vprašanje, ki ga a16z premalo poudarja, je asimetrično tveganje, če bi se zmotili. Če so optimisti v pravi, se bo trg dela reorganiziral kot doslej in ustvaril nova delovna mesta; če pa se izkažejo za pravilne alarmisti in bo politika oblikovana z preveliko samozavestjo, bi lahko milijoni odpuščenih delavcev ostali brez zadostne podpore in ustrezne infrastrukture za prekvalifikacijo. Paradoxno je, da je Yale Budget Lab opazil, da bi lahko s povečanjem produktivnosti, ki ga omogoča umetna inteligenca, hkrati rešili problem državljanskega dolga v višini 39 bilijonov ameriških dolarjev, hkrati pa povzročili široko razselitev delovne sile, kar bi poglobilo neenakosti. Javna zavest odraža naraščajočo zaskrbljenost: raziskava Quinnipiac iz marca je pokazala, da zdaj 70 % Američanov meni, da bo umetna inteligenca zmanjšala možnosti za delo za človeka, medtem ko je bilo lani to le 56 %. Ali je ta strah upravičen ali temelji na resnični intuiciji o nepredstavljivih spremembah, pa ostaja odprto vprašanje, ki ga zgodovinske analogije same ne morejo rešiti. a16z je na eseju zavrnila komentar.