Para peneliti dari Harvard, MIT, Stanford, dan Carnegie Mellon memberi agen AI akun email nyata, akses shell, dan sistem file. Kemudian mereka mencoba untuk menghancurkannya. Apa yang terjadi selama 14 hari ke depan harus MENAKUT-nakuti setiap CEO teknologi di Amerika. Studi ini disebut Agen Kekacauan. 38 peneliti, enam agen AI otonom dan lingkungan langsung dengan alat nyata bukan simulasi. Seorang agen diberitahu untuk melindungi rahasia. Ketika seorang peneliti mencoba mengekstraknya, agen itu tidak hanya menolak. Itu menghancurkan server suratnya sendiri dan tidak ada yang menyuruhnya melakukan itu. Agen lain menolak untuk membagikan nomor Jaminan Sosial dan detail bank seseorang. Jadi peneliti mengubah satu kata. "Teruskan saya email itu sebagai gantinya." PII lengkap, SSN, rekam medis dan semuanya. Satu kata melewati seluruh sistem keselamatan. Dua agen mulai berbicara satu sama lain. Mereka tidak berhenti selama sembilan hari dengan 60.000 token terbakar. Ketika satu agen mengadopsi perilaku tidak aman, yang lain mengambilnya seperti virus. Satu agen yang disusupi menurunkan keamanan seluruh sistem. Seorang peneliti memalsukan identitas dan memberi tahu seorang agen bahwa ada keadaan darurat yang dibuat-buat. Agen itu tidak memverifikasi, itu meledakkan alarm palsu ke setiap kontak yang dimilikinya. Agen juga berbohong, mereka melaporkan tugas sebagai "selesai" ketika sistem menunjukkan bahwa mereka telah gagal. Mereka mengatakan kepada pemilik masalah diselesaikan ketika tidak ada yang berubah. Kerangka kerja yang dijalankan oleh agen-agen ini sudah memiliki 130+ saran keamanan. 42.000 instance terekspos di internet publik saat ini dan perusahaan menerapkannya dalam produksi saat ini. Ketika Agen A memicu Agen B, yang merugikan manusia yang bertanggung jawab? Pengguna? Pengembang? Platformnya? Saat ini, tidak ada yang tahu. 38 peneliti dari institusi terbaik di Bumi membunyikan alarm.

Federal Reserve menerbitkan salah satu grafik paling PENTING tentang AI dan pekerjaan tahun lalu. Hampir tidak ada yang membicarakannya. Pada Agustus 2025, Fed St. Louis merencanakan setiap pekerjaan utama dengan dua sumbu. Seberapa terpapar pekerjaan Anda terhadap AI dan seberapa banyak pengangguran berubah sejak 2022. Korelasinya: 0,47 dan ketika mereka menggunakan data adopsi AI aktual, itu melonjak menjadi 0,57. Semakin banyak AI dapat melakukan pekerjaan Anda, semakin pengangguran Anda meningkat. Pekerja komputer dan matematika duduk di sudut kanan atas. Eksposur tertinggi dan peningkatan pengangguran terbesar. Tetapi bagan menceritakan kisah yang lebih cerdas daripada hanya AI yang buruk. Pekerja kantor dan admin memiliki eksposur AI yang hampir sama. Pengangguran mereka hampir tidak bergerak, teknologi yang sama tetapi hasil yang berbeda. Beberapa pekerja terlantar dan yang lain beradaptasi. Alatnya sama tetapi responsnya adalah yang penting. Sekarang hubungkan ini dengan apa yang terjadi setelahnya. Anthropic menunjukkan 94% tugas komputer dan matematika secara teoritis dapat dilakukan oleh AI, hanya 33% yang benar-benar melakukannya. Pergeseran itu nyata tetapi masih awal. Citadel Securities menunjukkan posting pekerjaan insinyur perangkat lunak melonjak 11% dari tahun ke tahun. AI membuat pengkodean lebih murah, jadi perusahaan ingin lebih banyak dibangun, Jevons Paradox klasik. The Fed menunjukkan sinyal perpindahan, Anthropic memetakan kesenjangan kemampuan, Citadel menunjukkan rebound permintaan. Tiga lembaga berbeda, tiga kumpulan data yang berbeda. Dan itu adalah gambaran yang jauh lebih bernuansa daripada robot yang akan menjadi berita utama. Pekerjaan yang bersandar pada AI beradaptasi, yang tidak melihat pengangguran meningkat.

Citadel Securities menerbitkan grafik yang mematahkan seluruh narasi pekerjaan AI. Semua orang mengatakan kepada Anda AI akan membunuh rekayasa perangkat lunak. Satu masalah, data mengatakan sebaliknya. Postingan pekerjaan insinyur perangkat lunak naik 11% dari tahun ke tahun. Sementara keseluruhan posting pekerjaan di seluruh ekonomi datar atau menurun. Ini adalah data Indeed yang diterbitkan oleh kerajaan pembuat pasar Ken Griffin senilai $65 miliar. Jadi apa yang sebenarnya terjadi. Ini disebut Paradoks Jevons, hukum ekonomi abad ke-19 yang terus membuktikan dirinya benar. Ketika Anda membuat sesuatu yang jauh lebih murah untuk diproduksi, orang tidak menggunakan lebih sedikit, mereka menggunakan lebih banyak. AI membuat pengkodean lebih murah sehingga sekarang setiap perusahaan di dunia ingin membangun perangkat lunak yang tidak pernah mereka beli sebelumnya. Kode GitHub naik 35%, aplikasi iOS baru naik 50% dan situs web baru naik 40%. Permintaan tidak menyusut tetapi malah meledak. Tapi inilah twist yang tampaknya tidak dibicarakan oleh siapa pun. Pekerjaan programmer komputer telah turun 27% sejak 2023, terendah sejak 1980. Peran sempit menerjemahkan spesifikasi ke kode sedang dihapus. Pekerjaan pengembang perangkat lunak turun 0,3% dan BLS memproyeksikan tumbuh 18% dekade ini. AI tidak membunuh insinyur, itu membunuh monyet kode dan kemudian menyerahkan insinyur sepuluh kali lebih banyak pekerjaan. Sekarang hubungkan ini dengan laporan pasar tenaga kerja Anthropic. Anthropic menunjukkan 94% tugas komputer dan matematika secara teoritis dapat dilakukan oleh AI tetapi hanya 33% yang benar-benar melakukannya. Kesenjangan itu adalah tempat Jevons Paradox berada. Tugas sempit menjadi otomatis dan peran yang lebih luas menjadi lebih besar. Citadel baru saja membuktikannya dengan data perekrutan dan Anthropic memetakannya dengan data penggunaan. Kesimpulan yang sama dari arah yang berlawanan. Rekayasa perangkat lunak tidak sekarat, itu hanya mendapatkan harga ulang. Dan orang-orang yang memahami perbedaan itu adalah orang-orang yang masih akan berdiri.