O artigo mais popular de hoje no Hacker News: Trabalho e depois do trabalho: as anotações de um recém-formado em meio ao colapso do mercado de trabalho. O autor é formado em ciência da computação por uma universidade de prestígio, com notas excelentes e três estágios, incluindo um na DeepMind, mas ainda não recebeu uma única oferta de emprego! Ele e seus colegas não estão apenas dizendo que o mercado de trabalho para graduados está um pouco fraco; eles estão dizendo que acabou de vez! A mídia explica esse fenômeno como uma recessão econômica, com os investidores de capital de risco ficando sem dinheiro e as empresas de tecnologia reduzindo gastos. No entanto, o autor discorda dessas explicações e oferece sua própria análise no artigo. A primeira tendência é que muitos trabalhos agora estão sendo realizados remotamente. Por exemplo, um funcionário em Manila pode controlar remotamente um robô de reposição de estoque em uma loja de conveniência em Tóquio usando um headset de realidade virtual. As empresas de Tóquio têm acesso à mão de obra barata de Manila, mas evitam os altos custos de moradia, saúde e integração cultural de Tóquio. Isso é ainda mais abrangente do que a terceirização. O que é ainda mais notável é que o trabalho desse funcionário de Manila não era apenas carregar mercadorias. Ele fornecia dados de treinamento para a IA. Cada vez que operava a máquina, ele ensinava a IA a carregar mercadorias como um humano. O robô Optimus da Tesla aprendeu da mesma forma. O autor chama isso de "empregos fantasmas no mundo físico" — seu trabalho hoje é treinar a máquina que irá substituí-lo amanhã. Esse modelo está sendo replicado no mundo corporativo, e as vagas de nível inicial estão desaparecendo. As empresas preferem ter "engenheiros seniores + ferramentas de IA" do que um monte de novatos. A respeito dessa questão, o autor também propôs um conceito: "Humanos fora de distribuição". Imagine uma curva em forma de sino, ou uma distribuição normal. (Consulte a Figura 1. Esta figura não está no texto original; encontrei-a online. Fonte: Introdução à Distribuição Normal (Curva de Bell) https://t.co/uetXK6ndyY) A parte central "grossa" da curva representa a enorme quantidade de "trabalho comum" repetitivo e previsível. As caudas "finas" em ambas as extremidades da curva representam o "trabalho estranho", inovador, caótico e imprevisível. No passado, a IA só conseguia fazer as coisas mais simples. Agora, o que os grandes modelos de linguagem fazem de melhor é devorar a parte mais complexa da curva. A educação, os estágios e o planejamento de carreira da maioria de nós nos ensinam como nos encaixar nesse meio-termo, como nos tornarmos um funcionário padrão, estável, confiável e previsível. Como resultado, todos nós estamos tentando nos tornar o tipo de pessoa que a IA pode substituir com mais facilidade. Quem sobreviverá? São pessoas que vivem fora da distribuição normal, em lados opostos da curva. Seu trabalho é único, inovador e caótico o suficiente para que a IA, por enquanto, não consiga aprendê-lo e compactá-lo. Este artigo também gerou muita discussão no Hacker News, e a seção de comentários está bastante interessante. Algumas pessoas dizem: A escrita desse cara é tão boa que ele poderia publicar um livro sozinho. Mas outro grupo de pessoas disse: "Eu olhei o currículo dele e estava escrito como uma redação, muito longo. Não é de admirar que ele não consiga encontrar emprego; estamos na era do TikTok, ninguém tem paciência para ler." É bastante irônico: um excelente recém-formado pode nem sequer passar pela primeira etapa do processo seletivo de RH porque seu currículo não é "digno do TikTok". Aqui estão mais alguns comentários comoventes: 1. O Buraco Negro das Candidaturas: Alguns dizem que os empregadores nem sequer olham mais para os currículos enviados. Isso porque 90% das candidaturas são spam gerado por IA ou spam internacional. As empresas só recrutam ativamente. (Isso explica por que o excelente currículo do autor desapareceu sem deixar rastro.) 2. IA como desculpa: Alguns suspeitam que a IA seja apenas uma desculpa. A verdade é que a economia está fraca e os executivos estão usando a IA como escudo para cortar custos drasticamente e recorrer à terceirização offshore (como, por exemplo, para a Índia). 3. Estágios não convertidos em vagas efetivas? Alguns questionaram se ele tinha algum problema em não ter sido efetivado após três estágios (incluindo o da DeepMind). No entanto, outros imediatamente responderam: Grandes empresas congelaram o número de estágios que podem ser convertidos em vagas efetivas. Não é que os estagiários sejam incompetentes; é que as empresas não estão oferecendo vagas suficientes. O autor também anotou seus sentimentos no final: No passado, o trabalho era uma escada, e nós simplesmente tínhamos que subir por ela. Agora, os degraus na base da escada, que representam os cargos de nível inicial, estão sendo removidos. Nossa geração está suspensa no ar, com milhares e milhares de pessoas abaixo de nós que fizeram tudo certo, assim como nós. O que a empresa está fazendo é substituir as barras transversais padrão no meio da escada por inteligência artificial e robôs. Endereço postal:
