Обновить

Практически все развитые страны — и многие развивающиеся — прошли через второй демографический переход. Демографы забили тревогу о грядущем снижении населения; хотя они превосходны в статистике и немного разбираются в психологии, ключевой вопрос остаётся: почему люди заводят меньше детей?

Рассмотрим возможные причины:

  1. Дети — дорогое удовольствие. Сегодня у каждого ребёнка должна быть своя комната, новейший iPhone и всё модное, чтобы «не отставать».

  2. Дети требуют времени. Особенно в первые десять лет родители вынуждены посвящать им практически всё своё внимание, объясняя буквально всё с нуля.

  3. Тревога. Воспитание детей — постоянный стресс. Нельзя спокойно гулять: родители всё время боятся, что ребёнок выбежит на дорогу.

  4. Личные жертвы. Отказ от привычного образа жизни и хобби — особенно когда у вас двойня.

  5. Уход за ребёнком доступен лишь богатым. Полноценная круглосуточная няня по карману лишь очень состоятельным семьям.

Какое решение?

Робот с универсальным ИИ может:

  1. Проводить с ребёнком столько времени, сколько нужно, обучая его по лучшим методикам ведущих детских психологов — от первых букв до уровня PhD.

  2. Быть бдительным на прогулке, никогда не уставать, не выходить из себя и не кричать на ребёнка.

  3. Благодаря технологиям «deepfake» идеально имитировать человеческую мимику.

  4. Стоить значительно дешевле круглосуточной няни.

Я прогнозирую, что демографическая кривая изменится, как только такие роботы станут доступны состоятельным семьям. В результате богатые страны вновь могут увидеть рост рождаемости.

Теги:
Всего голосов 3: ↑1 и ↓20
Комментарии21

Я попал к психиатру из‑за кодинга с AI

Со стороны программирование звучит как медитативное занятие. Сидишь себе за компом целый день, слушаешь музыку, пьешь вкусный кофе. У все меня примерно так и происходит. Сначала я не спеша пытаюсь выстроить в голове то, что требуется сделать. Именно «не спеша». И не потому что я такой опытный и мудрый, а потому что быстро я просто не умею.

У меня не получается сразу продумать все корнер кейсы, которые сильно могут повлиять на архитектуру. Я не могу быстро достать из памяти нужный паттерн, чтобы на лайвкодинге блеснуть своими знаниями. Поэтому сначала я медленно вчитываюсь в описание задачи, общаюсь с ПМом или коллегами, кто больше знает в этой доменной области, чтобы в обсуждении мой мозг начал работать в правильном направлении.

Все это звучит конечно логично, но явно 10x инженером так не стать. Да и будем честны, даже 2x тоже. В IT, где эффективность, это не один из критериев оценки сотрудника, а недостижимая цель, к которой стремятся все. Мой стиль работы — это проблема. Но благодаря появлению AI, эта проблема стала решена.

Я попал к психиатру из‑за кодинга с AI

Публикации