Sa isang bagong sanaysay na inilathala noong Martes, binuwag ni David George, pangkalahatang kasosyo sa Andreessen Horowitz, ang mga pangamba ukol sa “apokalipsa ng trabaho dahil sa AI” bilang isang “buong pantasya”—itinuring itong “hindi nakakatulong na marketing, masamang ekonomiya at mas pangit na kasaysayan. ” Ayon siya, ang alalahanin ay nagmumula sa isang maling lohikal na pagkakamali na kilala bilang “lump-of-labor fallacy, ” na matagal nang pinabulaanan ng mga ekonomista, na maling akala na ang ekonomiya ay may nakapirming dami ng trabaho, kaya anumang automation o AI na kukuha ng mga gawain ay magreresulta sa pagbawas ng trabaho ng tao. Ito ang pinaka-komprehensibong pagpapaliwanag hanggang ngayon ng panig na ipinahayag ng mga co-founder ng kumpanya sa loob ng ilang buwan. Binanggit ni Ben Horowitz sa isang mas naunang podcast na sa kabila ng mga pag-unlad sa AI simula noong 2012 (nagsimula sa ImageNet na nagbago sa computer vision), hindi pa rin nagkaroon ng malakihang pagbawas sa trabaho. Nakatutok ang pangunahing argumento sa “lump-of-labor fallacy. ” Ipinaliwanag ni George na ang mga pantasya at pangangailangan ng tao ay hindi static: kapag binabawasan ng teknolohiya ang gastos sa mga gawain, lumilikha ang tao ng mga bagong kagustuhan at trabaho. Prediksyon ni John Maynard Keynes halos isang siglo na ang nakalilipas na ang automation ay magbibigay-daan sa 15-oras na linggong trabaho, ngunit sa halip, muling naimbento ng tao ang mga bagong gawain at trabaho. Binanggit ni George ang mga historikal na halimbawa: ang pagpapalit-sambayanan sa mga farm sa Amerika noong unang bahagi ng ika-20 siglo ay nagbawas sa empleyo sa pagsasaka ng isang trilyon, ngunit ang mga displaced na manggagawa ay nagsimulang pumasok sa mga pabrika, opisina, ospital, at kalaunan sa software, habang tumaas ang produktibidad sa agrikultura. Ang pag-eebanghelyo ng kuryente ay nagbago sa mga pabrika at doblehin ang produktibidad ng paggawa, sa halip na sirain ang mga trabaho. Ang spreadsheet, na inakala noong una na pumatay sa mga trabahong bookkeeping, ay nagbunga ng 1. 5 milyong karagdagang trabaho bilang mga financial analyst kumpara sa isang milyon na nawala sa mga bookkeeper. Suportado ito ng datos mula sa mga nakaraang taon. Binanggit ni Torsten Slok, Chief Economist ng Apollo Global Management, ang “Jevons Paradox, ” na nagsasabing ang pagbawas sa gastos sa teknolohiya ay nagdudulot ng pagtaas sa demand at paglikha ng trabaho. Halimbawa, ang Microsoft Excel ay nagpababa ng gastos sa pagsusuri sa pananalapi, na naging dahilan upang maging accessible ito sa maraming bagong negosyo, kaya lumawak ang mga oportunidad sa trabaho. Binanggit ni George na ang pagbaba ng mga gastos ng input tulad ng murang fossil fuels ay matagal nang nagdudulot ng paglago ng ekonomiya at pag-usbong ng mga bagong industriya tulad ng plastik, at hindi ng pagkawala ng trabaho. Kamakailan, ginamit ni Dario Amodei, CEO ng Anthropic, ang parehong paradoxa nang ipakilala ang mga AI tools na nakakaapekto sa trabaho para sa Wall Street. Sinusuportahan din ng Andreessen Horowitz ang kanilang makasaysayang at teoretikal na pahayag gamit ang mga kamakailang datos. Iba’t ibang pag-aaral sa ekonomiya ang tumutol sa mga prediksiyong katastropak: Natuklasan ng isang working paper mula sa NBER na ang pag-usad ng AI ay hindi nagdulot ng malaking pagbabago sa kabuuang empleyo; Natuklasan ng Federal Reserve Bank of Atlanta na mahigit 90% ng mga kumpanya ay walang nakitang epekto sa trabaho sa loob ng tatlong taon mula nang gamitin ang AI; Nagpakita ang isang pag-aaral mula sa Census Bureau na may katamtamang pagbabago sa trabaho na pantay ang pagtaas at pagbaba; at ang Yale Budget Lab ay nagsabing nananatiling matatag ang epekto ng AI sa labor market. Ang tanging eksepsyon ay isang pag-aaral mula sa Stanford na nagpakita ng 16% na bahagyang pagbaba sa empleyo sa mga maagang karanasan sa trabaho (edad 22–25) sa mga trabahong naapektuhan ng AI simula noong huli ng 2022 sa pagpapalabas ng ChatGPT, subalit sinasabi ng a16z na ito ay masalimuot at may mga trabaho sa entry-level na tumaas kung saan ang AI ay nag-aaugment o neutral. Sa kabila ng matibay na pahayag ng a16z, may mga hindi pabor na kritiko na tumutol sa mga premise nito. Nagbabala si Anton Korinek, isang ekonomista, na kung makakamit ang artificial general intelligence (AGI), maaaring gawing opsyonal ang trabaho, hindi tulad ng dati.

Pinangkat ang debate tungkol sa AI bilang “alarmed, ” “patient, ” at “excited, ” kung saan ang a16z ay kabilang sa “excited” kasama si co-founder Marc Andreessen. Ang mga “alarmed” at “excited” na grupo ay hindi lang nagkakaiba sa mga katotohanan kundi pati na rin sa prediksyon tungkol sa bilis ng pag-usad ng AI, kapasidad ng mga kumpanya na gamitin ito, at bilis ng paglitaw ng bagong trabaho. Ang naiiba sa kasalukuyang sandali, ayon sa mga kritiko, ay ang bilis. Natatakot ang mga alaramdong na ang mabilis na pag-unlad ng AI na pinalalakas ng scaling laws at malalaking puhunan ay maaaring umabante pa kaysa sa mga nakaraang kasaysayan. Natuklasan ng GDPVal benchmark ng OpenAI na ang mga bagong modelo ng AI ay humahigit pa sa tao sa maraming gawain, kung saan mas gustong masagot ng eksperto ang AI sa 83% ng mga nasubukang larangan. Sa kabilang banda, ang “patient” na grupo, kabilang sina Arvind Narayanan at Sayash Kapoor ng Princeton, Nobel laureate na si Daron Acemoglu, at siyentipikong kognitibo na si Gary Marcus, ay naniniwala na ang mga limitasyon, hallucinations, at komplikasyon sa integrasyon ng AI ay magpapabagal sa pag-adopt nito sa loob ng dekada. Natuklasan ng Scale AI’s Remote Labor Index na sa Marso 2026, ang pinakamahuhusay na AI system ay makukumpleto lamang ang 2. 5% ng mga kumplikadong gawain na karaniwang ginagawa ng mga freelancer, at bahagyang tumaas lang ito mula noon. Nag-aalok si David Autor ng isang malumanay na “conditional optimist”: na maaaring makatulong ang AI sa pagbawi ng mga trabaho na may middle skill pero nagsasabi na hindi ito isang tiyak na forecast kundi isang posibilidad lamang. Ang optimismo ng Andreessen Horowitz ay kaayon ng kanilang pansariling interes—na nakapag-invest na nang bilyon-bilyon sa mga startup at infrastructure ng AI—kung kaya't hindi pabor ang panig na nagsasabing ang AI ay sumisira ng trabaho dahil magreresulta ito sa pagbubuwis, mabagal na pag-adopt, at pagbaba ng kumpiyansa ng mamimili na mahalaga sa kanilang portfolio companies. Ngunit, hindi ibig sabihin nito na walang bisa ang kanilang paggamit sa totoong datos pangkasaysayan at pananaliksik akademiko. Tinukoy ng Carnegie na karamihan sa mga ekonomista ay inaasahang ang AI ay magbibigay lamang ng bahagyang pagbabago mula sa mga nakaraang trend maliban na lang kung ang mabilis na paglago ng kakayahan nito ay magdudulot ng matinding kaguluhan. Isang mahalagang punto na hindi gaanong binibigyang-diin ng a16z ay ang hindi pantay na panganib kung mali sila. Kung optimistic sila, magre-reorganisa ang labor market tulad ng dati, na lilikha ng mga bagong trabaho; pero kung tama ang mga alarmist at ang polisiya ay masisinop ng sobra-sobrang kumpiyansa, milyon-milyong na-displace na manggagawa ay maaaring makaranas ng kakulangan sa suporta at retraining infrastructure. Paradoxically, napansin ng Yale Budget Lab na ang mga benepisyo sa productivity na dulot ng AI ay maaaring sabay na magdulot ng malawakang displacement ng manggagawa, bagamat makakatulong sa pag-address ng pambansang utang na umabot sa $39 trilyon, at magpapalala pa ng hindi pagkakapantay-pantay. Ang panlabas na pananaw ng publiko ay nagpapakita ng tumataas na pangamba: isang survey noong Marso ng Quinnipiac ang nagsabing 70% ng mga Amerikano ay naniniwala ngayon na ang AI ay magpapababa sa oportunidad sa trabaho ng tao, tumaas mula sa 56% noong nakaraang taon. Kung ang takot ba ay mali o isang tunay na pakiramdam ukol sa hindi pa nararanasang pagbabago ay nananatiling bukas na tanong na hindi masasagot lamang sa pamamagitan ng paghahalintulad sa nakaraan. Tinanggihan ng Andreessen Horowitz ang komento sa sanaysay.