Karpathyのツールは非常に明確な可視化で、BLSデータから342の米国職業すべてをAI曝露スケール0から10のAI曝露スケールでLLMスコアリングし、雇用数に重み付けしたインタラクティブなツリーマップを行っています。 なぜ本当に役立つのか? > このプログラムは、「スクリーンジョブ」(高露出者:ソフトウェア開発者8〜9人、会計士・弁護士・財務アナリスト~7〜8人、データ入力10人)と物理的・人間的な役割(配管工1人、屋根工0〜1人、看護師・外科医~2人)を一目で分ける地図で、誇大宣伝や悲観的な話題を切り裂いています。 > 米国の平均的な雇用は~5.3/10→経済の約半分が近いうちに意味のあるAI圧力に直面しますが、残りの半分(実践的、信頼に基づく、予測不能な物理的)はより長く安全に見えます。 > 2026年の素晴らしい現実確認/キャリアの指針:高得点の分野にいるなら、純粋な否認ではなく、補助スキルやハイブリッドな役割に転換する強いサインです。 昨日(2025年3月14日)、@_kaitodevを通じて爆発的に爆発しました のスレッド→元の投稿だけで1万+のいいね、1.4千+の再投稿、2.4百万+の再生数があります。 今でも非常に活気があります。引用ツイートが大量に投稿され、「配管を学ぶ」「職業訓練校>大学」といったリスト付き再投稿、カーパシーがライブサイトやリポジトリを閉鎖した後のパニックやフォークの議論、そしてWaybackリンクや再構築されたバージョンの共有が見られます。 イーロンの「すべての仕事は任意+普遍的な高所得」という返答は、ユートピアとディストピアの議論をさらに煽っています。現在、Xで話題になっているAI関連の仕事の話題の中でも特に注目されています。 もし就職活動やキャリアプランニングをしているなら、この本はアーカイブで簡単に見てみる価値があります デモのウェブサイトをご覧ください: