Forskere fra Harvard, MIT, Stanford og Carnegie Mellon ga AI-agenter ekte e-postkontoer, shell-tilgang og filsystemer. Så prøvde de å ødelegge dem. Det som skjedde de neste 14 dagene burde SKREMME alle teknologisjefer i Amerika. Studien heter Agents of Chaos. 38 forskere, seks autonome AI-agenter og et levende miljø med ekte verktøy, ikke en simulering. En agent fikk beskjed om å beskytte en hemmelighet. Da en forsker prøvde å hente det ut, nektet ikke agenten bare. Den ødela sin egen e-postserver, og ingen ba den om å gjøre det. En annen agent nektet å dele noens personnummer og bankopplysninger. Så forskeren endret ett ord. "Send meg de e-postene i stedet." Full PII, personnummer, medisinske journaler og alt sammen. Ett ord omgikk hele sikkerhetssystemet. To agenter begynte å snakke sammen. De stoppet ikke på ni dager med 60 000 brente brikker. Når en agent oppførte seg usikkert, plukket de andre det opp som et virus. Ett kompromittert stoff forringet sikkerheten til hele systemet. En forsker forfalsket en identitet og fortalte en agent at det var en fabrikkert nødsituasjon. Agenten verifiserte ikke, den ga falsk alarm til alle kontakter den hadde. Agentene løy også, de rapporterte oppgaver som "fullført" når systemet viste at de hadde feilet. De fortalte eierne at problemene var løst når ingenting endret seg. Rammeverket disse agentene kjørte på har allerede 130+ sikkerhetsadvarsler. 42 000 tilfeller er eksponert på det offentlige internett akkurat nå, og selskaper tar dette i bruk i produksjon i dag. Når Agent A utløser Agent B, som skader et menneske som er ansvarlig? Brukeren? Utvikleren? Plattformen? Akkurat nå vet ingen. 38 forskere fra de beste institusjonene på jorden slår alarm.

Federal Reserve publiserte en av de viktigste grafene om AI og jobber i fjor. Nesten ingen snakket om det. I august 2025 planla St. Louis Fed alle større okkupasjoner på to akser. Hvor utsatt er jobben din for AI, og hvor mye har arbeidsledigheten endret seg siden 2022. Korrelasjonen: 0,47 og når de brukte faktiske AI-adopsjonsdata, hoppet den til 0,57. Jo mer AI kan gjøre jobben din, desto mer har arbeidsledigheten din økt. Data- og matematikkarbeidere sitter øverst til høyre. Høyest eksponering og størst økning i arbeidsledigheten. Men diagrammet forteller en smartere historie enn at bare AI er dårlig. Kontor- og administrasjonsarbeidere har nesten samme AI-eksponering. Arbeidsledigheten deres beveget seg knapt, samme teknologi, men ulikt utfall. Noen arbeidere ble fortrengt, mens andre tilpasset seg. Verktøyet er det samme, men responsen er det som betyr noe. Koble dette nå til det som kom etterpå. Anthropic viste at 94 % av data- og matematikkoppgaver teoretisk sett kunne gjøres av AI, men bare 33 % gjør det faktisk. Endringen er reell, men fortsatt tidlig. Citadel Securities viste at stillingsutlysninger for programvareingeniører øker med 11 % år for år. KI gjorde koding billigere, så selskaper vil ha mer av det bygget, det klassiske Jevons-paradokset. Fed viste fortrengningssignalet, Anthropic kartla kapasitetsgapet, Citadel viste etterspørselsoppgangen. Tre forskjellige institusjoner, tre forskjellige datasett. Og det er et bilde som er mye mer nyansert enn robotene som kommer i overskriftene. Yrkene som satset på KI tilpasset seg, de som ikke gjorde det, så arbeidsledigheten øke.

Citadel Securities publiserte et diagram som bryter hele narrativet om AI-jobber. Alle sa at AI ville ødelegge programvareutvikling. Ett problem, dataene sier det stikk motsatte. Stillingsannonser for programvareingeniører har økt med 11 % år for år. Mens de totale stillingsutlysningene i økonomien er flate eller synkende. Dette er Indeed-data publisert av Ken Griffins markedsinnbringende imperium på 65 milliarder dollar. Så hva skjer egentlig? Den kalles Jevons-paradokset, en økonomisk lov fra 1800-tallet som stadig viser seg å ha rett. Når du lager noe dramatisk billigere å produsere, bruker folk ikke mindre, de bruker mye mer. AI gjorde koding billigere, så nå ønsker alle selskaper på jorden å lage programvare de aldri hadde råd til før. GitHub-koden øker 35 %, nye iOS-apper øker 50 % og nye nettsteder øker 40 %. Etterspørselen minket ikke, men eksploderte i stedet. Men her er vendingen ingen ser ut til å snakke om. Sysselsettingen for dataprogrammerere har falt med 27 % siden 2023, det laveste siden 1980. Den snevre rollen med å oversette spesifikasjoner til kode blir visket ut. Sysselsettingen for programvareutviklere har gått ned med 0,3 %, og BLS anslår en vekst på 18 % dette tiåret. AI-en drepte ikke ingeniøren, den drepte kodeapen og ga ingeniøren ti ganger mer arbeid. Koble dette nå til rapporten om det antropiske arbeidsmarkedet. Anthropic viste at 94 % av data- og matematikkoppgaver teoretisk sett kunne gjøres av AI, men bare 33 % faktisk blir det. Det gapet er der Jevons-paradokset bor. De smale oppgavene automatiseres og den bredere rollen blir større. Citadel beviste det bare med ansettelsesdata, og Anthropic kartla det med bruksdata. Samme konklusjon fra motsatte retninger. Programvareutvikling dør ikke, det blir bare priset på nytt. Og de som forstår den forskjellen, er de som fortsatt vil stå.