ElevenLabs baru saja meluncurkan Flows Sekarang siapa pun dapat merangkai gambar, video, suara, dan musik ke dalam satu pipeline kreatif. Apakah ini akhir dari alur kerja lima alat? Berikut rincian lengkapnya:

🚨 BREAKING: Seseorang membangun segerombolan ribuan agen AI dengan ingatan dan kepribadian nyata dan menggunakannya untuk memprediksi masa depan. MiroFish adalah mesin kecerdasan kawanan universal. Dan demo langsung sangat akurat. Inilah yang sebenarnya dilakukannya: → Memutar ribuan agen otonom secara bersamaan → Setiap agen memiliki ingatan, kepribadian, dan perilakunya sendiri → Umpan data dunia nyata yang didukung oleh GraphRAG → Memprediksi pasar, opini publik, dan hasil naratif → Mensimulasikan bagaimana orang banyak berpikir sebelum itu terjadi Demo langsung adalah apa yang membuat orang. Sangat akurat adalah frasa yang terus digunakan semua orang. 17.300 bintang. +2.907 dalam satu hari. Ini 100% gratis dan open source.

🚨 STUDI BARU: Microsoft Research dan Carnegie Mellon baru saja mensurvei 319 pekerja pengetahuan di 936 kasus penggunaan AI nyata. Temuan yang mereka kubur dalam data adalah hal terpenting yang ditulis tentang AI dan tempat kerja tahun ini. Semakin Anda mempercayai AI, semakin sedikit otak Anda yang benar-benar terlibat. Bukan teori. Korelasi terbalik yang diukur di ratusan tugas profesional nyata. Berikut adalah cara kerja penelitian. 319 pekerja pengetahuan mendokumentasikan 936 contoh aktual penggunaan AI generatif dalam pekerjaan nyata mereka. Bukan tugas lab. Bukan skenario hipotetis. Pekerjaan nyata yang mereka lakukan minggu itu. Untuk setiap kasus penggunaan, mereka melaporkan jenis tugas, taruhan yang terlibat, seberapa banyak mereka mempercayai output AI, seberapa banyak pemikiran kritis yang mereka terapkan, dan seberapa banyak upaya kognitif yang mereka rasa diperlukan tugas tersebut. Tiga temuan kembali yang tidak ingin dibicarakan oleh siapa pun di ruang produktivitas. Menemukannya: kepercayaan pada AI secara langsung memprediksi pemikiran yang kurang kritis. Para pekerja yang menyatakan kepercayaan tinggi pada output AI menerapkan pengawasan yang jauh lebih sedikit pada output tersebut. Mereka menerima lebih banyak. Mereka bertanya lebih sedikit. Mereka bergerak lebih cepat. Korelasi berlaku di seluruh jenis tugas, industri, dan tingkat pengalaman. Kebalikannya juga benar. Pekerja dengan kepercayaan diri yang lebih tinggi pada kemampuan mereka sendiri berpikir lebih kritis ketika AI terlibat, bukan kurang. Mereka menggunakan AI sebagai titik awal dan menginterogasinya. Orang-orang yang paling mungkin menggunakan AI dengan baik adalah orang-orang yang lebih mempercayai diri mereka sendiri daripada alat. Menemukan dua: zona bahaya adalah tugas rutin, bukan tugas berisiko tinggi. Untuk keputusan berisiko tinggi, pekerja sebenarnya melaporkan lebih banyak upaya kognitif saat menggunakan AI daripada tanpanya. Kecemasan verifikasi muncul. Mereka memeriksa outputnya. Mereka menebak-nebak. Mereka mereferensikan silang. Untuk rutin, tugas sehari-hari, upaya runtuh. Pekerja melaporkan keterlibatan kognitif yang jauh lebih sedikit untuk pekerjaan biasa yang merupakan sebagian besar hari kebanyakan orang. Meringkas. Penyusunan. Menjawab. Meninjau. Tugas yang dilakukan orang puluhan kali seminggu. Mereka menggunakan autopilot. Dan tugas rutin adalah tempat AI paling banyak digunakan. Temuan tiga: pekerjaan pengetahuan bergeser dari penciptaan ke integrasi kritis. Para peneliti menggambarkan perubahan struktural dalam apa yang sebenarnya dilakukan pekerja pengetahuan sekarang. Pekerjaan tidak lagi menghasilkan pekerjaan. Ini meninjau, mengedit, dan mengintegrasikan output AI. Tetapi studi tersebut menemukan bahwa sebagian besar pekerja melewatkan bagian penting dari integrasi kritis. Mereka melakukan integrasi tanpa kritik. Menerima tanpa interogasi. Menerbitkan tanpa memiliki. Hasilnya terlihat profesional. Pemikiran itu tidak pernah terjadi. Inilah yang membuat temuan ini berbeda dari studi pemindaian otak MIT atau kertas pembongkaran keyakinan. Ini bukan tentang siswa. Ini bukan tentang pengguna biasa. Ini adalah 319 profesional yang melakukan pekerjaan mereka yang sebenarnya. Pengacara. Analis. Insinyur. Penulis. Manajer. Orang yang dibayar secara khusus karena mereka seharusnya berpikir. Dan data menunjukkan bahwa penggunaan AI yang rutin dan berulang dalam pekerjaan profesional menghasilkan kebalikan dari apa yang dijanjikan semua orang. Bukan pemikiran yang ditambah. Mengganti pemikiran. Bukan penilaian yang lebih tajam. Penilaian yang ditangguhkan. Bukan profesional yang lebih produktif. Generator output yang lebih efisien yang secara bertahap kehilangan kebiasaan meneliti apa yang mereka hasilkan. Para peneliti menyebut mode pengetahuan baru bekerja integrasi kritis. Versi jujur dari apa yang ditampilkan data lebih dekat dengan ini: Kami membangun alat yang melakukan pekerjaan kreatif. Kami memberi tahu orang-orang untuk fokus pada tinjauan kritis. Kebanyakan orang melewatkan ulasan. Dan semakin mereka mempercayai alat tersebut, semakin kecil kemungkinan mereka untuk melakukan peninjauan sama sekali. Pertanyaan yang tidak nyaman bagi setiap pekerja pengetahuan yang membaca ini: Kapan terakhir kali Anda benar-benar menginterogasi output AI sebelum menggunakannya? Tidak melihatnya. Tidak terasa seperti itu tampak benar. Benar-benar pertanyakan seperti Anda akan mempertanyakan seorang kolega junior yang memiliki rekam jejak terdengar percaya diri sementara salah. Studi ini menunjukkan jawaban bagi kebanyakan orang adalah: tidak baru-baru ini. Dan semakin nyaman Anda dengan AI, semakin sedikit baru-baru ini.