Y Combinator ยุคทองของผู้สร้าง 10 ทิศทางนวัตกรรมที่ควรค่าแก่การใส่ใจในวงการ AI

ผู้เขียนต้นฉบับ: Y Combinator

การรวบรวมต้นฉบับ: Deep Chao TechFlow

ยุคทองของการก่อสร้าง

ไม่เคยมีเวลาใดที่ดีไปกว่านี้ในประวัติศาสตร์ในการเป็นผู้สร้าง เราเพิ่งเห็นฉากที่น่าทึ่ง: หุ่นยนต์ยักษ์ชื่อ Chopsticks คว้าตึกระฟ้าที่ตกลงมาจากท้องฟ้าด้วยความแม่นยำ นี่ไม่ใช่แค่ความมหัศจรรย์ของเทคโนโลยีเท่านั้น แต่ยังเป็นสัญลักษณ์ของความสามารถในการก่อสร้างที่ก้าวกระโดดครั้งใหญ่อีกด้วย ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานของเราในอัตราที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน และสำหรับผู้สร้างโดยเฉพาะ AI กำลังมีผลกระทบอย่างมาก เรียกได้ว่าเรากำลังเข้าสู่ยุคทองของการก่อสร้าง และยังทำให้เรามีโอกาสที่หาได้ยากในการสร้างสรรค์สิ่งที่สามารถเปลี่ยนแปลงประเทศให้ดีขึ้นได้อย่างแท้จริง ต่อไปนี้คือทิศทางเชิงนวัตกรรมบางส่วนที่เราเชื่อว่าคุ้มค่าแก่การเอาใจใส่และการสำรวจเป็นพิเศษในยุคทองนี้

ซอฟต์แวร์ของรัฐบาล

( ลิงค์วิดีโอ )

ผู้เขียน : ฮาร์จ แทกการ์

การขายซอฟต์แวร์ให้กับรัฐบาลนั้นเป็นที่ทราบกันดีอยู่แล้วว่ามีอุปสรรคในการเข้าสู่ตลาดสูง และผู้ประกอบการส่วนใหญ่ก็ไม่พิจารณาที่จะเข้าสู่สาขานี้ด้วยซ้ำ แต่หากคุณไขปริศนานี้ได้ รางวัลก็จะยิ่งใหญ่มาก ตัวอย่างเช่น Palantir เป็นหนึ่งในสตาร์ทอัพไม่กี่รายที่ประสบความสำเร็จในการบุกเข้าสู่ตลาดนี้ และปัจจุบันมีมูลค่าตลาดอยู่ที่ 125 พันล้านดอลลาร์

ตอนนี้อาจเป็นเวลาที่ดีอย่างยิ่งที่จะลอง เนื่องจากการขาดดุลการคลังยังคงอยู่ในระดับสูง รัฐบาลจึงจำเป็นต้องบรรเทาแรงกดดันอย่างเร่งด่วนด้วยการลดการใช้จ่ายและปรับปรุงประสิทธิภาพ ในเวลาเดียวกัน การพัฒนาอย่างรวดเร็วของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ทำให้งานธุรการจำนวนมากที่รัฐบาลต้องเสียค่าใช้จ่ายหลายพันล้านดอลลาร์ทุกปีเป็นไปโดยอัตโนมัติ

เมื่อรวมสองประเด็นนี้เข้าด้วยกัน การพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ใช้ AI เพื่อช่วยให้รัฐบาลทำงานอัตโนมัติไม่เพียงแต่สามารถลดค่าใช้จ่าย แต่ยังเพิ่มประสิทธิภาพอีกด้วย โดยเฉพาะอย่างยิ่ง โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) มีความเชี่ยวชาญในการจัดการงานธุรการที่ซ้ำซ้อน เช่น การกรอกแบบฟอร์ม การตรวจสอบใบสมัคร หรือการสรุปเอกสาร ในฐานะผู้ใช้บริการภาครัฐ เราทุกคนได้รับประโยชน์จากบริการที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น เช่น ไม่ต้องต่อคิวยาวที่ DMV อีกต่อไป

แม้ว่ารัฐบาลอาจดูเหมือนเป็นพื้นที่ที่ไม่น่าดึงดูดในการเริ่มต้นธุรกิจ แต่ถ้าคุณเต็มใจที่จะเจาะลึกลงไปอีกหน่อย เรายินดีรับฟังสิ่งที่คุณคิด

เทคโนโลยีความปลอดภัยสาธารณะ

( ลิงค์วิดีโอ )

ผู้เขียน : แกร์รี ตัน

ทุกคนควรรู้สึกปลอดภัยในบ้านและเมื่อเดินบนถนน นี่คือหลักประกันขั้นพื้นฐานที่สังคมอารยะควรมอบให้กับพลเมืองของตน สตาร์ทอัพกำลังทำงานในพื้นที่นี้แล้ว ตัวอย่างเช่น กล้องป้ายทะเบียนที่พัฒนาโดย Flock Safety (YC S 17) ได้ช่วยแก้ปัญหาอาชญากรรมที่ได้รับรายงานในสหรัฐอเมริกาได้ 10% และเป้าหมายของพวกเขาคือเพิ่มสัดส่วนนี้เป็น 25% ภายในปีหน้า ในขณะเดียวกัน Abel Police (YC S 24) ได้ลดเวลาที่เจ้าหน้าที่ตำรวจใช้ในการกรอกเอกสารจากชั่วโมงเหลือเป็นนาที ซึ่งประหยัดเวลาในการทำงานจริงของตำรวจได้มากถึง 25% ในแต่ละวัน

เทคโนโลยีความปลอดภัยสาธารณะคือและจะสร้างความแตกต่างอย่างแท้จริงต่อไป เราต้องการรับฟังจากคุณเป็นพิเศษหากคุณกำลังสร้างสรรค์สิ่งใหม่ๆ ในด้านต่อไปนี้:

• คอมพิวเตอร์วิทัศน์ขั้นสูง: พัฒนาเทคโนโลยีที่ใช้คอมพิวเตอร์วิทัศน์ซึ่งสามารถระบุกิจกรรมที่น่าสงสัยหรือบุคคลที่ต้องการความช่วยเหลือจากสตรีมวิดีโอพร้อมทั้งปกป้องความเป็นส่วนตัวส่วนบุคคล

• เทคโนโลยีการตอบสนองฉุกเฉิน: เทคโนโลยีที่ปรับปรุงความเร็วและการประสานงานในการตอบสนองฉุกเฉินถือเป็นสิ่งสำคัญ หากคุณมีความคิดที่จะรับความช่วยเหลือในจุดที่จำเป็นต้องเร็วขึ้น เราต้องการช่วยให้คุณทำให้มันเกิดขึ้น

• เครื่องมือความปลอดภัยของชุมชน: พัฒนาเครื่องมือที่ปรับปรุงปฏิสัมพันธ์ของชุมชนกับการบังคับใช้กฎหมาย เช่น โซลูชันที่ช่วยให้เพื่อนบ้านดูแลซึ่งกันและกันและรับทราบข้อมูลเกี่ยวกับเงื่อนไขด้านความปลอดภัย

• เทคโนโลยีการบังคับใช้กฎหมายที่มีประสิทธิภาพ: เทคโนโลยีที่ช่วยให้การบังคับใช้กฎหมายทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพและเป็นธรรมมากขึ้น เช่น ระบบการจัดการภาระงานหรือเครื่องมือที่ปรับปรุงความแม่นยำในการปฏิบัติงาน

หากสตาร์ทอัพของคุณพร้อมที่จะเข้าร่วมกับคลื่นแห่งนวัตกรรมในพื้นที่นี้ เรายินดีเป็นอย่างยิ่งที่จะพูดคุยกับคุณ

ผลิตในประเทศสหรัฐอเมริกา

( ลิงค์วิดีโอ )

ผู้เขียน : จาเร็ด ฟรีดแมน

ในศตวรรษที่ 19 สหราชอาณาจักรกลายเป็นประเทศที่ร่ำรวยที่สุดในโลกด้วยการเป็น "โรงปฏิบัติงานของโลก" สหรัฐอเมริกาจำลองความสำเร็จนี้ในศตวรรษที่ 20 อย่างไรก็ตาม ในช่วงไม่กี่ทศวรรษที่ผ่านมา สหรัฐอเมริกาได้ค่อยๆ ละทิ้งบทบาทนี้ไป การที่การผลิตกลวงออกจากการผลิตไม่เพียงแต่ทำให้ความแตกแยกทางสังคมและการเมืองรุนแรงขึ้นเท่านั้น แต่ยังทำให้สหรัฐอเมริกาอยู่ในสถานะที่ไม่มั่นคงทางภูมิรัฐศาสตร์ด้วย

การนำการผลิตกลับสู่สหรัฐอเมริกาเป็นหนึ่งในพื้นที่ที่ปัจจุบันมีความเห็นพ้องต้องกันของทั้งสองฝ่ายในระดับสูง Elon Musk ได้แสดงให้เราเห็นว่าสิ่งนี้เป็นไปได้โดยการสร้างโรงงาน Tesla Gigafactory ในออสตินและเนวาดา เราเชื่อว่าความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีในปัจจุบันให้โอกาสมากขึ้นสำหรับผู้สร้างรุ่นใหม่ในการเลียนแบบความสำเร็จของเขา

ระบบหุ่นยนต์ใหม่ที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ช่วยให้กระบวนการผลิตเป็นอัตโนมัติมากขึ้น ซึ่งช่วยลดช่องว่างต้นทุนแรงงานในการจ้างการผลิตไปยังประเทศอื่นๆ นอกจากนี้ บริษัทอย่าง SpaceX และ Tesla ยังได้ผลิตวิศวกรรุ่นเดียวกันที่เชี่ยวชาญวิธีสร้างธุรกิจในอเมริกาที่ผลิตผลิตภัณฑ์ที่จับต้องได้ แต่ดำเนินธุรกิจในฐานะสตาร์ทอัพ

เราได้เห็นเรื่องราวความสำเร็จของโมเดลนี้แล้ว ตัวอย่างเช่น Astranis (W 16) สร้างดาวเทียมโทรคมนาคมในใจกลางซานฟรานซิสโก ซึ่งเป็นที่ซึ่งเรือรบสำหรับกองทัพเรือสหรัฐฯ ถูกสร้างขึ้นในช่วงสงครามโลกครั้งที่สอง Gecko Robotics (W 16) มีสำนักงานใหญ่ในเมืองพิตต์สเบิร์ก ซึ่งเป็นศูนย์กลางอุตสาหกรรมเก่าในสหรัฐอเมริกา และเชี่ยวชาญด้านการผลิตหุ่นยนต์สำหรับการตรวจสอบทางอุตสาหกรรม Solugen (W 17) ผลิตเคมีภัณฑ์อุตสาหกรรมที่โรงงานขนาดใหญ่ในฮูสตัน

สเตเบิลคอยน์ 2.0

( ลิงค์วิดีโอ )

ผู้แต่ง: แบรด ฟลอรา และ ฮาร์จ แทกการ์

เมื่อต้นปีที่ผ่านมา เราได้โพสต์คำขอเพื่อค้นหาสตาร์ทอัพที่มีความเสถียรมากขึ้น ตั้งแต่นั้นมา สิ่งต่าง ๆ ก็ดีขึ้นสำหรับพื้นที่ stablecoin เท่านั้น ความท้าทายหลักสำหรับ Stablecoins นั้นเป็นประเด็นด้านกฎระเบียบมานานแล้ว และความพยายามหลายครั้งของสหรัฐอเมริกาในการผ่านกฎระเบียบ Stablecoin ก็ล้มเหลว แต่ตอนนี้ แนวโน้มการควบคุม Stablecoin ในสหรัฐอเมริกามีแง่ดีมากขึ้น และเราคาดหวังว่าจะมีการออกกฎหมายที่สมเหตุสมผล

Stablecoins มีธุรกรรมการชำระเงินเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วในปีนี้ และตอนนี้คิดเป็นสัดส่วนมากกว่าหนึ่งในห้าของปริมาณการชำระเงินของ Mastercard เกือบ 30% ของการโอนเงินทั่วโลกเสร็จสิ้นผ่าน Stablecoin และสถาบันการเงินแบบดั้งเดิม (เช่น Visa) ก็กำลังจัดหาแพลตฟอร์มให้ธนาคารในการออก Stablecoin ของตนเอง นอกจากนี้ Stripe เพิ่งซื้อ Bridge ซึ่งเป็นสตาร์ทอัพเหรียญมั่นคงด้วยมูลค่า 1 พันล้านดอลลาร์ ซึ่งจะดึงดูดนักลงทุนและเงินทุนเข้ามาในวงการนี้มากขึ้นอย่างไม่ต้องสงสัย

ดังนั้นตอนนี้จึงเป็นช่วงเวลาที่ดีที่สุดในการเปิดตัวสตาร์ทอัพ Stablecoin เราสนใจแนวคิดในทิศทางต่อไปนี้เป็นพิเศษ:

• บริการสำหรับธุรกิจเพื่อช่วยให้พวกเขาถือและจัดการ Stablecoins ได้ง่ายขึ้น

• มอบเครื่องมือที่ใช้งานง่ายแก่นักพัฒนาเพื่อรวมฟังก์ชันการทำงานของ Stablecoin ได้อย่างรวดเร็ว

หากคุณกำลังสำรวจนวัตกรรมที่เกี่ยวข้องกับ Stablecoin เราหวังว่าจะได้พูดคุยกับคุณ

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM สำหรับการออกแบบชิป)

( ลิงค์วิดีโอ )

ผู้เขียน : แกร์รี ตัน

ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีใน AI ทุกครั้งจะผลักดันความต้องการชิปที่ทรงพลังมากขึ้น เพื่อรองรับการฝึกฝนโมเดลขนาดใหญ่ ในการแข่งขันทางเทคโนโลยีครั้งนี้ ไม่มีประเทศใดต้องการล้าหลัง การออกแบบและการผลิตชิปในปัจจุบันไม่เพียงแต่เป็นปัญหาทางเศรษฐกิจเท่านั้น แต่ยังเป็นกุญแจสำคัญในการอยู่รอดในยุคหลัง AI อีกด้วย โมเดล O 1 ของ OpenAI แสดงให้เราเห็นว่าโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ที่มีความสามารถในการให้เหตุผลสามารถขับเคลื่อนความก้าวหน้าครั้งสำคัญในสาขาวิทยาศาสตร์และวิศวกรรมศาสตร์ได้ เราสนใจเป็นอย่างยิ่งสำหรับทีมที่ใช้ LLM เพื่อปรับปรุงการออกแบบชิป

เราให้ความสนใจเป็นพิเศษกับทีมที่มุ่งเน้นการออกแบบ ASIC (วงจรรวมเฉพาะแอปพลิเคชัน) และ FPGA (อาร์เรย์เกทที่ตั้งโปรแกรมได้ภาคสนาม) เดิมที การออกแบบระบบดิจิทัลที่ปรับแต่งเองนั้นต้องใช้ต้นทุนในการพัฒนา การออกแบบ และการทดสอบจำนวนมาก ดังนั้น การวิจัยและพัฒนา FPGA และ ASIC จึงเป็นสาขาที่มีต้นทุนสูงและมีอุปสรรคสูงมาโดยตลอด และด้วยการเกิดขึ้นของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ค่าใช้จ่ายเหล่านี้จึงลดลงอย่างมาก ทำให้มีการคำนวณเฉพาะทางประเภทต่างๆ มากขึ้น

ในปัจจุบัน คอมพิวเตอร์ส่วนใหญ่ใช้สถาปัตยกรรม Von Neumann ซึ่งจัดการโปรแกรมและข้อมูลผ่านหน่วยความจำที่ใช้ร่วมกันเพียงหน่วยความจำเดียว และทำงานผ่านการดึงข้อมูลแบบอนุกรมและลูปดำเนินการ ข้อดีของสถาปัตยกรรมนี้คือมีความยืดหยุ่นสูงและสามารถตั้งโปรแกรมระบบใหม่ได้อย่างง่ายดาย อย่างไรก็ตาม สำหรับงานเฉพาะ (เช่น การขุดสกุลเงินดิจิตอล การบีบอัดข้อมูล หรืองานการเข้ารหัสเฉพาะทาง) ด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพอัลกอริทึมและการออกแบบฮาร์ดแวร์ เป็นไปได้ที่จะบรรลุความเร็วการประมวลผลที่เร็วขึ้น 5 ถึง 100 เท่า ในขณะที่ลดการใช้พลังงานลง 10 ถึง 100 เท่า

ด้านล่างนี้เป็นไดอะแกรมที่จัดทำโดย Taner Sadikoglu ซึ่งแสดงความแตกต่างในการไหลของข้อมูลระหว่างระบบ FPGA ที่ปรับให้เหมาะสมและ CPU แบบดั้งเดิม

เมื่อพิจารณาถึงการปรับปรุงประสิทธิภาพตามลำดับขนาดที่ FPGA และ ASIC สามารถทำได้ การเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการนี้ด้วย LLM อาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่มีคุณค่าอย่างยิ่ง และสร้างโอกาสทางธุรกิจมหาศาลสำหรับสตาร์ทอัพ

ฟินเทค 2.0

( ลิงค์วิดีโอ )

ผู้เขียน : ดาลตัน คาลด์เวลล์

ในช่วง 2 ปีที่ผ่านมาถือเป็นความท้าทายสำหรับสตาร์ทอัพด้านเทคโนโลยีทางการเงิน (Fintech) การล่มสลายของธนาคาร Silicon Valley ทำให้หน่วยงานกำกับดูแลกระชับข้อจำกัดสำหรับบริษัทสตาร์ทอัพใหม่และนักลงทุนให้หนีออกจากพื้นที่ อย่างไรก็ตาม เราเชื่อว่าสิ่งนี้กำลังจะเปลี่ยนแปลง และตอนนี้เป็นเวลาที่เหมาะสมในการเปิดตัวสตาร์ทอัพฟินเทค

ในอดีต ส่วนที่ยากที่สุดในการเปิดตัวสตาร์ทอัพทางการเงินคือการบรรลุข้อตกลงกับธนาคารหรือพันธมิตรที่ได้รับการควบคุมอื่นๆ ขณะนี้ด้วยการเกิดขึ้นของผู้ให้บริการเช่น Stripe และความนิยมของเทคโนโลยีใหม่ ๆ เช่น Stablecoin กระบวนการนี้จึงง่ายขึ้นและง่ายขึ้น

การพัฒนาอย่างรวดเร็วของเครื่องมือ AI จะผลักดันให้เกิดการเปลี่ยนแปลงในอุตสาหกรรมการเงินอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ สำหรับสตาร์ทอัพขนาดเล็กที่ไม่มีระบบเดิม การเปลี่ยนแปลงนี้นำมาซึ่งข้อได้เปรียบเชิงโครงสร้างที่ช่วยให้พวกเขาสร้างผลิตภัณฑ์ทางการเงินระดับโลกแห่งอนาคตได้อย่างรวดเร็ว

เราเชื่อว่าตอนนี้เป็นเวลาที่เหมาะสมในการสร้างบริษัทฟินเทคยุคใหม่โดยใช้โครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่ เราต้องการเห็นแนวคิดเชิงนวัตกรรมเกี่ยวกับการประกันภัย วาณิชธนกิจ การบริหารความมั่งคั่ง การชำระเงินระหว่างประเทศ และอื่นๆ อีกมากมาย

บริษัทอวกาศแห่งใหม่

( ลิงค์วิดีโอ )

ผู้เขียน : จาเร็ด ฟรีดแมน และ ดาลตัน คาลด์เวลล์

ค่าใช้จ่ายในการเข้าถึงอวกาศลดลงอย่างรวดเร็ว โดยลดลงมากกว่า 10 เท่านับตั้งแต่ SpaceX เปิดตัวครั้งแรกในปี 2549 ในปัจจุบัน สตาร์ทอัพสามารถสร้างและปล่อยดาวเทียมได้โดยใช้เงินทุนเพียงรอบเดียว

เนื่องจากการเข้าถึงอวกาศกลายเป็นเรื่องปกติและมีค่าใช้จ่ายต่ำเช่นเดียวกับการบินเชิงพาณิชย์ การขนส่งทางเรือ หรือการขนส่งสินค้า สิ่งนี้จะช่วยปลดล็อกโอกาสทางธุรกิจใหม่ๆ มากมาย คุณลองจินตนาการดูว่าวันนี้มีการปล่อยน้ำหนักบรรทุกออกสู่อวกาศกี่กิโลกรัม? จำนวนนั้นจะเติบโตอย่างไรในหนึ่งปี ห้าปี สิบปี?

แม้ว่าการเริ่มต้นบริษัทอวกาศอาจดูทะเยอทะยาน แต่จริงๆ แล้วก็ ไม่ได้ยากกว่าการเริ่มต้นบริษัทซอฟต์แวร์เสมอไป YC ได้ให้ทุนสนับสนุนบริษัทอวกาศหลายแห่ง รวมถึง Astranis, Relativity Space และ Stoke และอัตราความสำเร็จของบริษัทเหล่านั้นอาจสูงกว่าบริษัทในสาขาอื่นๆ ด้วยซ้ำ

เครื่องมือทางวิศวกรรมที่ใช้ AI

( ลิงค์วิดีโอ )

ผู้เขียน: ไดอาน่า หู

เครื่องมือทางวิศวกรรมสำหรับโลกทางกายภาพมีความก้าวหน้าเพียงเล็กน้อยในรอบหลายทศวรรษ ซอฟต์แวร์ CAD/CAM ที่ใช้โดยวิศวกรเครื่องกล เครื่องมือ EDA ที่ใช้โดยวิศวกรไฟฟ้า และเครื่องมือ CFD ที่ใช้โดยวิศวกรการบินและอวกาศ เครื่องมือเหล่านี้ยังคงอาศัยตัวแก้ปัญหาเชิงตัวเลขที่ซับซ้อนและการจำลองทางกายภาพ เครื่องมือเหล่านี้ไม่เพียงมีราคาแพงในการคำนวณเท่านั้น แต่ยังต้องใช้ความเชี่ยวชาญเชิงลึก บางครั้งก็ถึงระดับปริญญาเอกด้วยจึงจะใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

เราเชื่อว่าเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI รุ่นใหม่จะปฏิวัติสถานการณ์นี้

ด้วยการรวมความสามารถในการให้เหตุผลสำหรับการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์และกายภาพลงในโมเดล AI ใหม่ เราสามารถช่วยวิศวกรออกแบบและสร้างระบบทางกายภาพ เช่น เครื่องบิน อาคาร วงจร ชิป และดาวเทียม ได้รวดเร็วขึ้นและมีคุณภาพสูงขึ้น

เราคาดหวังให้ผู้ก่อตั้งพัฒนาเครื่องมือทางวิศวกรรมที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI เพื่อขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงนี้ และกลายเป็นแรงผลักดันเบื้องหลังวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ช่วย (CAE) ยุคใหม่

หนึ่งล้านตำแหน่งงาน 2.0

( ลิงค์วิดีโอ )

ผู้เขียน : ดาลตัน คาลด์เวลล์

เราต้องการให้ทุนแก่สตาร์ทอัพที่สามารถสร้างงานได้นับล้านงานที่มนุษย์จำเป็นต้องทำ และไม่ต้องใช้ AI มาแทนที่

ในอดีต เมื่อใดก็ตามที่มีการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีครั้งใหญ่ ประเภทของงานที่ผู้คนเปลี่ยนแปลงไป ตัวอย่างเช่น หลายคนเคยเป็นเกษตรกร แต่ด้วยการแพร่กระจายของการใช้เครื่องจักร ส่งผลให้กำลังแรงงานภาคเกษตรกรรมลดลงอย่างมาก ในทำนองเดียวกันอาชีพต่างๆ เช่น พนักงานควบคุมลิฟต์ และคนพิมพ์ดีด ก็หายไป

อย่างไรก็ตาม การเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีมักจะสร้างอาชีพใหม่ที่มีเงื่อนไขที่ดีขึ้น และนำคุณค่ามาสู่มนุษยชาติมากขึ้น ในโลกใหม่ที่ขับเคลื่อนด้วย AI อาชีพเหล่านี้อาจรวมถึงการมอบเครื่องมือให้ผู้คนจำนวนมากขึ้นเพื่อดำเนินธุรกิจในท้องถิ่นของตนเอง หรือหาเลี้ยงชีพด้วยการให้บริการแก่ผู้อื่นทางออนไลน์หรือออฟไลน์

นักอนาคตศาสตร์ AI หลายคนไม่แน่ใจว่าอนาคตของอาชีพนี้จะเป็นอย่างไร และเราต้องการให้ทุนแก่ผู้ก่อตั้งที่สามารถตอบคำถามนั้นได้