AIの急速な進歩を考えると、研究者や開発者は時間の配分をどのように変えるべきでしょうか？将来時代遅れにならないために、どのような新しいスキルを身につけるべきでしょうか？私は、「AIは普通の技術である」というテーゼに基づいて、私たちにはやるべきことがたくさんあると主張します。このテーゼは、AIの能力向上とタスクや仕事の自動化の間には多くのボトルネックがあるとしています。証拠は、AIは自動化技術よりも増強技術として見る方が適切であることを示しています。人間の努力のバランスは、検証可能性の低いタスクへと移行するでしょう——モデルの開発から足場へ、構築から評価と監視へ。長期的には、純粋に技術的なスキルが価値を失うにつれて、研究者と開発者の両方が適応する必要があります。研究では、人間の努力は問題解決から質問と概念的進歩へ移行するでしょう；産業では、関係スキル、ドメイン知識、美的・規範的判断が重要性を増すでしょう。