Strona główna » Ai e-book o sztucznej inteligencji » Czy Ai pozbawi nas pracy? 4 prawdopodobne scenariusze

Czy Ai pozbawi nas pracy? 4 prawdopodobne scenariusze

by kapdes
Czy-Ai-pozbawi-nas-pracy-4-prawdopodobne-scenariusze

Analiza możliwości i wyzwań, jakie sztuczna inteligencja wniesie na rynek pracy, autorstwa Benjamina Eidama. 

Ciągły rozwój sztucznej inteligencji rodzi wiele pytań dotyczących przyszłości pracy i naszego w niej miejsca. Obecnie głównym pytaniem dla wielu osób jest: czy sztuczna inteligencja pozbawi nas pracy? Albo nawet uczyni nas bezrobotnymi w (większości) prac?

Czy też będziemy w stanie skutecznie współpracować z tą technologią, podnosić nasze umiejętności i tworzyć nierównomiernie lepszy świat oraz satysfakcjonujące, dobrze płatne miejsca pracy dla wszystkich?

Aby zrozumieć potencjalny wpływ sztucznej inteligencji, ważne jest zrozumienie wymiarów tej technologii. Jeśli myślisz o „człowiek kontra maszyna”, łatwo zauważyć, że ta rywalizacja jest przegrana, zanim jeszcze się zacznie (i niekoniecznie ma sens).

Po zrozumieniu niemal nieskończonych możliwości skomputeryzowanych systemów, można radzić sobie z nadchodzącymi implikacjami w znacznie bardziej świadomy sposób.

ebook

Jak Wykorzystać Sztuczną Inteligencję W Życiu Codziennym?

1. Sztuczna inteligencja jako nowy dodatek do zestawu narzędzi

W tym pierwszym scenariuszu sztuczna inteligencja jest po prostu kolejnym narzędziem, które usprawnia i ułatwia codzienną pracę użytkowników, nie zmieniając zasadniczo świata pracy. Mówiąc wprost, jest to „e-mail 2.0”.

Takie rozwiązania widzieliśmy już wcześniej, ostatnio w postaci narzędzi cyfrowych, takich jak Photoshop czy Excel.
Podobnie jak dzisiejsza sztuczna inteligencja, początkowo były one postrzegane z dużym sceptycyzmem, a czasem nawet strachem. Ale dziś są one nieodzowną częścią świata pracy.

Przyjrzyjmy się głównym argumentom za i przeciw temu scenariuszowi:

Argumenty przemawiające za tym scenariuszem:

  • Sztuczna inteligencja już teraz może zwiększyć wydajność i produktywność poprzez automatyzację powtarzalnych zadań i rozszerzenie ludzkich umiejętności.
  • Ciągła integracja narzędzi AI pozwala na stopniową adaptację i ewolucję miejsca pracy.

Kontrargumenty:

  • Sztuczna inteligencja może mieć daleko idący wpływ na świat pracy, który wykracza daleko poza zwykłą integrację jako narzędzie
  • Niedocenianie destrukcyjnego potencjału sztucznej inteligencji może sprawić, że firmy i pracownicy będą nieprzygotowani na przyszłe wyzwania.

Jeśli ten scenariusz miałby się zmaterializować, oznaczałoby to zasadniczo, że niemiecka lub zachodnia gospodarka odnotowałaby wzrost produktywności na pracownika korzystającego z narzędzi AI w ciągu najbliższych 10 lat. Mogłoby to skutecznie przeciwdziałać zmianom, takim jak zmiany demograficzne i ich wpływ na systemy społeczne lub niedobór wykwalifikowanych pracowników.

Odnosimy się do gospodarek intensywnie korzystających z usług, ponieważ są one najbardziej dotknięte przez sztuczną inteligencję, i używamy 10-letnich ram czasowych, ponieważ zapewniają one dobry przewodnik w wielu wymiarach. Im bardziej niebieska gospodarka na wykresie, tym wyższy udział usług w PKB. Źródło i więcej informacji: https://en.wikipedia.org/wiki/Service_economy

Scenariusz ten nie wydaje się jednak szczególnie realistyczny, ponieważ często jesteśmy już technicznie powyżej wymaganego poziomu. Na przykład pomogliśmy klientom z różnych branż zastąpić tysiące dolarów miesięcznych wydatków na marketing wewnętrznym stanowiskiem, które początkowo stało się znacznie bardziej efektywne dzięki szkoleniom AI. A następnie, w zaoszczędzonym czasie, przejąć same zadania marketingowe z nową wiedzą AI. W krótszym czasie, przy znacznie niższych kosztach i wyższej jakości, ponieważ unika się strat związanych z tarciem w koordynacji i po prostu braku wewnętrznego widoku itp.

Obecnie tworzymy również kompletne narzędzia dla działów, które sprawiają, że cały dział jest bardziej efektywny, ponieważ ma drugiego pilota AI, który oszczędza do 90% czasu podczas pierwszych szkiców i później, a także w przypadku blokady pisarskiej itp.

Krótko mówiąc, jeśli dać rynkowi wystarczająco dużo czasu na powszechne przyjęcie, scenariusz ten jest już bardzo prawdopodobny przy dzisiejszej technologii. Ale rozwój jest daleki od stania w miejscu. Podobnie jak jego możliwości.

2. Sztuczna inteligencja jako „megafon produktywności”

W drugim scenariuszu AI działa jak „steryd” dla indywidualnej wydajności pracy, gdzie, mówiąc wprost, nowicjusze z AI osiągają wyniki jak eksperci, a eksperci z AI tworzą genialne arcydzieła.

Główne pytanie w tym scenariuszu jest więc bardzo proste: Czy początkujące wyniki nie wystarczą dla większości potrzeb biznesowych? W końcu bardzo niewielu klientów może ocenić doskonałość z zewnątrz, podczas gdy wystarczająca wydajność może.

Czy zatem wystarczy być w stanie sformułować swoje pytanie w miarę jasno i być w stanie ocenić wynik przynajmniej w przybliżeniu, aby móc uzyskać jak najlepsze wyniki? (początkowo głównie cyfrowe, ale szybko rosnące analogowe)

Czy też poziom bazowy wydajności będzie po prostu nadal podnoszony, jak to często miało miejsce w historii? Tak czy inaczej, wynik ten doprowadzi do poważnych zmian i ponownej kalibracji w prawie każdym obszarze.

Argumenty za:

  • Sztuczna inteligencja może zwiększyć wiedzę i umiejętności pracowników, prowadząc do poprawy jakości i wydajności produktów i usług.
  • Klienci końcowi często nie są w stanie odróżnić wiedzy specjalistycznej od wyników uzyskanych dzięki sztucznej inteligencji, co prowadzi do potencjalnej demokratyzacji wiedzy specjalistycznej. (Na przykład, często trudno jest stwierdzić z zewnątrz, czy projektant stron internetowych spędził 100 godzin czy 10 minut nad stroną internetową, o ile spełnione są minimalne standardy).

Kontrargumenty:

  • Poleganie na AI może osłabić rozwój ludzkich zdolności, jeśli podstawowe umiejętności zostaną zaniedbane przez wsparcie AI. Prawdopodobnie spotka się to z silnym sprzeciwem, gdy tylko stanie się to oczywiste. Widzimy już pierwsze przypadki.
  • Wiedza specjalistyczna może nie być już odpowiednio wynagradzana, ponieważ usługi oparte na sztucznej inteligencji zdominują rynek.

Gdyby ten scenariusz stał się rzeczywistością w ciągu najbliższych 10 lat, dynamika rynku uległaby ogromnej zmianie. To, co wcześniej było zlecane na zewnątrz, może być teraz produkowane znacznie taniej lokalnie, przynajmniej w przypadku usług cyfrowych, a być może także w produkcji i podobnych obszarach. (W zależności od tego, jak szybko multimodalne roboty, takie jak teslaboty, staną się dostępne po niskich kosztach).

Jakość wyników prawdopodobnie pozostanie podobna lub nawet nieznacznie wzrośnie, tylko wymagania produkcyjne będą znacząco inne.

Widzimy już pierwsze oznaki tego scenariusza, od programowania prostego kodu i różnych tekstów po obrazy, animacje 3D i coraz więcej filmów. Tak więc, z pewnymi ograniczeniami, obowiązuje to samo, co w scenariuszu 1: jest mało prawdopodobne, że jest to przyszłość, ponieważ już tu jest. Tylko, jak często się wspomina, nie jest jeszcze wszędzie równomiernie rozłożona.

3. Sztuczna inteligencja jako filtr wiedzy specjalistycznej

Zasadniczo w tym scenariuszu ludzie są opłacani przede wszystkim za jakość wyników, które osiągają dzięki sztucznej inteligencji. Mogą jednak osiągnąć i wziąć odpowiedzialność za te wyniki tylko dlatego, że mają wiedzę i doświadczenie w tej dziedzinie.

Innymi słowy, maszyna wykonuje 99% pracy, ale krytyczny moment zatwierdzenia jakości i wzięcia odpowiedzialności za wynik pozostaje po stronie człowieka.

Oznacza to, że potrzebnych będzie tylko 0,1% – 5% obecnej siły roboczej w każdej dotkniętej branży, ale będą oni również musieli zostać przeszkoleni z doskonałym zrozumieniem sztucznej inteligencji.

Jest to pierwszy scenariusz o „poważnych” konsekwencjach dla globalnej gospodarki, ponieważ sztuczna inteligencja umożliwia najlepszym 1% do 10% ekspertów w każdej niszy wykonywanie nieporównywalnie lepszej pracy w tym samym lub krótszym czasie niż cała ich dziedzina przed użyciem takich narzędzi.
Może to spowodować potencjalne bezrobocie >90% siły roboczej w tej dziedzinie.

W tym scenariuszu, na przykład, tylko kilka tysięcy administratorów systemów jest potrzebnych na całym świecie do rozwiązywania złożonych przypadków i monitorowania pracy zautomatyzowanych systemów. Wszyscy inni musieliby znaleźć nową pracę.

Ponieważ wydajność na czas jest znacznie lepsza, a prędkość jest znacznie wyższa niż obecnie, tj. w produkcji jest znacznie więcej wyników o wyższej jakości / złożoności, odpowiedzialność tych stanowisk odpowiednio wzrasta. Jeśli zarządzam 30 lub 300 projektami miesięcznie z AI zamiast 3 dzisiaj, muszę być lepszy niż wcześniej.

To rodzaj techno-merytokracji: technologia odfiltrowuje najlepszych, którzy dostają wszystko. Reszta zostaje prawie z niczym. (W obecnych warunkach ekonomicznych)

W grę wchodzi tu jeszcze jeden mechanizm: większa wiedza specjalistyczna oznacza również możliwość zadawania SI lepszych pytań. I lepiej klasyfikować jej odpowiedzi. Widzimy już tę rozbieżność w naszej pracy z niektórymi dużymi modelami językowymi. Więcej powodów dla tego scenariusza.

Argumenty za:

  • Ten scenariusz może doprowadzić do tego, że każdy będzie pracował w swojej „strefie geniuszu”, a siły rynkowe automatycznie zrealizują przeciwieństwo zasady Petera.
  • Nieskończona różnorodność nisz może stworzyć nowe możliwości i specjalizacje dla pracowników, które są dziś prawie niewyobrażalne. Pod warunkiem, że lokalne systemy edukacji uczynią te możliwości dostępnymi dla większości ludzi.

Kontrargumenty:

  • Wynikające z tego masowe bezrobocie może prowadzić do problemów społecznych i gospodarczych, jeśli duża liczba ludzi nie będzie w stanie znaleźć odpowiedniej pracy. Lub nie są do niej odpowiednio przeszkoleni i wykształceni.
  • Koncentracja wiedzy specjalistycznej w rękach niewielkiej grupy może prowadzić do (skrajnie) nierównej dystrybucji zasobów i władzy.

Jeśli ten scenariusz stanie się rzeczywistością w ciągu najbliższych 10 lat w gospodarkach, które obecnie mają wysoki udział usług, skutki będą dramatyczne. W większości dotkniętych branż zwolnionych może zostać około 95% pracowników w ich obecnych dziedzinach. Rysunek 2 w artykule Międzynarodowego Funduszu Walutowego pokazuje to bardzo dobrze: Po pierwsze, osiągnięty zostanie silny wzrost produktywności (który już obserwujemy, patrz scenariusze 1 i 2). Natychmiast potem płace większości ludzi spadają w kierunku 0, ponieważ nie są już potrzebni do tworzenia wartości ekonomicznej w obecnej formie.

Jest to obecnie najbardziej realistyczny scenariusz z dwóch powodów:

  • Siły rynkowe: Czy nam się to podoba, czy nie, moralność, osobiste poglądy lub stanowiska polityczne odgrywają niewielką rolę w praktyce, przynajmniej w dłuższej perspektywie. Ale gdy tylko możliwości technologiczne osiągną status masowej dostępności, tj. spadną poniżej progu amortyzacji, zostaną wykorzystane. Widać to nawet w tak istotnych kwestiach, jak obecna katastrofa ekosystemu: wyniki są osiągane prawie wyłącznie wtedy, gdy reguluje je rynek.
  • Prostota: Ten scenariusz również wydaje się obecnie bardzo realistyczny, ponieważ formuła [ekspert w dziedzinie x] + [wiedza o tym, jak najlepiej wykorzystać AI w swojej dziedzinie] może być bardzo szybko zastosowana w praktyce i już teraz zwielokrotnia produktywność w firmach z wielu różnych sektorów. Dzięki odpowiedniej konfiguracji można szybko zapoznać się z narzędziem, do którego można zwrócić się bezpośrednio w razie wątpliwości.

Pomogliśmy klientom zaoszczędzić do 99% czasu i kosztów zadania poprzez optymalizację procesów AI. Obecnie jest to jednak możliwe tylko w kilkuset obszarach zastosowań. Oczekuje się, że wraz ze wzrostem możliwości AI liczba ta dramatycznie wzrośnie.

Czy będzie to koniec pracy dla większości ludzi, podczas gdy garstka wybranych osób nadal będzie miała dobrze płatne miejsca pracy w abstrakcji?

Możliwe. W ostatniej sekcji przyjrzymy się bliżej temu, że nie jest to katastrofa, a wręcz przeciwnie, być może najlepsza rzecz, jaka może nam się przytrafić.

4. Sztuczna inteligencja jako dosłowny koniec pracy

W ostatecznym i najbardziej ekstremalnym scenariuszu sztuczna inteligencja zastępuje ludzi w niemal każdym możliwym zawodzie i dziedzinie pracy. Może to doprowadzić do załamania się obecnych zasad ekonomicznych z kilku powodów.

Nawet ten przypadek nie prowadzi automatycznie do niepokojów i wstrząsów społecznych, choć takie wydarzenia stają się coraz bardziej prawdopodobne.

Istnieje wiele możliwych rezultatów, gdy AI posiada takie możliwości; sam CEO OpenAI, Sam Altman, wyjaśnił tutaj lepsze i bardziej pożądane scenariusze.

Argumenty za:

  • Sztuczna inteligencja może pracować szybciej, wydajniej i z mniejszą liczbą błędów niż ludzie, co czyni ją lepszą w wielu obszarach.
  • Automatyzacja miejsc pracy może doprowadzić do ogromnego wzrostu produktywności i wyższego standardu życia, więc z ekonomicznego punktu widzenia niezwykle kuszące jest „uciekanie” w kierunku tego scenariusza. A potem skończyć w ślepym zaułku.

Kontrargumenty:

  • Daleko idące konsekwencje społeczne i gospodarcze wynikającego z tego masowego bezrobocia mogłyby doprowadzić do bezprecedensowych form niestabilności i konfliktów.
  • Upadek obecnego systemu gospodarczego wymagałby znacznych dostosowań i restrukturyzacji w celu znalezienia nowej równowagi. Bez dobrych rozwiązań, zanim to nastąpi, ekstremalne wyzwania są nieuniknione.

Jeśli ten scenariusz zmaterializuje się w ciągu najbliższych 10 lat, będziemy potrzebować fundamentalnej renegocjacji pracy, znaczenia i wartości w dotkniętych społeczeństwach.

Najpóźniej do tego czasu konieczne będzie podjęcie ważnych decyzji politycznych, przynajmniej w obszarach finansów i edukacji. W tym przypadku jedno z obecnych głównych źródeł znaczenia, identyfikacji i poczucia własnej wartości dla wielu ludzi zostanie zasadniczo zakwestionowane.

Ponieważ scenariusz ten był przedstawiany jako zagrożenie przez dziesięciolecia, często z dużą dozą szumu, jesteśmy obecnie ostrożni w ocenie jego prawdopodobieństwa. Nie można wykluczyć, że „tym razem” wszystko naprawdę będzie inaczej, a nawet wiele na to wskazuje. 

To, czy nakreślone tutaj perspektywy wyglądają dysfunkcyjnie czy utopijnie, zależy od ciebie. Jest to po prostu spektrum najczęściej omawianych scenariuszy.

Nie można jednak zapominać o jednej, często pomijanej rzeczy: We wszechświecie opartym na entropii zawsze potrzebne są rozwiązania, bez względu na to, jak bardzo AI może się zmniejszyć. Nie ma limitu dla „lepszego”, co oznacza, że sztuczna inteligencja i ludzka praca w różnych kombinacjach będą nadal zapewniać możliwości poprawy.

Bez względu na to, jak wysoki jest standard życia, zawsze istnieje dążenie do czegoś więcej. To część ludzkiej natury.

Zgodnie z tym podejściem możliwe jest również, że doświadczymy wszystkich 4 scenariuszy. W porządku chronologicznym. Dokładnie tak, jak wygląda to w tej chwili, zgodnie z opisem.

W każdym razie mamy nadzieję, że ta klasyfikacja pomoże nam lepiej zrozumieć i przygotować się w praktyce.

Co prowadzi nas do ostatniej części tego artykułu: w jaki sposób my, jako społeczeństwo, firmy, politycy i jednostki, możemy najlepiej zareagować na te scenariusze? Czy istnieje „srebrna kula”, która sprawdzi się we wszystkich scenariuszach?

Jedno rozwiązanie dla wszystkich scenariuszy: 7 miliardów (zautomatyzowanych) firm
Dyskutowanych jest wiele podejść jako możliwych odpowiedzi na wystąpienie powyższych scenariuszy; od bezwarunkowego dochodu podstawowego, przez robotyzację lub ujemny podatek dochodowy, po „w pełni zautomatyzowany luksusowy komunizm”.

I nawet jeśli wymienialny środek pośredni w postaci pieniądza zawsze ma sens jako uzupełnienie wartości, nadaje się on jako centralny mechanizm tylko w ograniczonym zakresie, jeśli prawie każda wartość ekonomiczna jest wytwarzana automatycznie.

Dlaczego więc nie wykorzystać podstawowych mechanizmów ekonomicznych podaży i popytu? Nawet przy niemal nieskończonej liczbie SI nigdy nie będzie wystarczającej liczby rozwiązań dla każdego problemu; przestrzeń możliwości produkcyjnych poprzez łączenie atomów jest na to zbyt duża.

Dlaczego więc, jak wspomniano, nie umożliwić każdemu posiadania własnej firmy za pośrednictwem sztucznej inteligencji jako „przedłużonego ramienia samego siebie”?

Raval Navikant opiera to podejście na koncepcji „produktywnej autentyczności” – wykorzystaniu własnych cech i talentów niezależnie od siebie.

W skrócie wygląda to następująco:

Dowiaduję się, co jest „naprawdę mną”, co robię, co lubię. (Na przykład gotowanie wszelkiego rodzaju makaronów, udoskonalanie ich itp.)
Zatwierdzam te wyniki. (Na przykład gotuję dla przyjaciół, krewnych itp. Jeśli nadal czuję się spełniony, moja intuicja wydaje się mieć rację).
Szukam sposobu na przeniesienie tej świadomie uświadomionej części siebie do formy, która może być konsumowana niezależnie ode mnie (np. poprzez nagrywanie poradników na temat makaronu, pisanie przepisów, itp.)
Przynoszę tę część mojego „ja” w formie produktu do grupy docelowej, której mogę pomóc w najlepszy możliwy sposób. (np. ktoś chce ugotować idealny makaron dla swojej narzeczonej, co to jest i jak to działa?).
W większości przypadków zbudowałem biznes, który głęboko spełnia przynajmniej jedną część mojej osobowości i pomaga ludziom z problemami w tej dziedzinie w ich rozwiązywaniu. Prawie idealna ekonomiczna sytuacja win-win. Wspaniałą rzeczą w sztucznej inteligencji jest to, że jeśli biznesowa strona tego podejścia nie przynosi mi radości / jest zbyt wymagająca lub wymaga dużych zasobów, sztuczna inteligencja może przejąć za mnie coraz więcej. Od budowy strony internetowej po biznesplan itp.
Najważniejsze jest to, że masz lepsze rozwiązania dla wszystkich, podczas gdy każdy może się rozwijać i realizować swój pełny potencjał i nadal / prawdopodobnie jest bardziej istotny niż kiedykolwiek wcześniej, zamiast być „technologicznie bezużytecznym”.

Nie oznacza to automatycznie, że każdy musi przejść ze stałego zatrudnienia na samozatrudnienie. Ta forma przedsiębiorczości pozostawia również miejsce dla więcej niż jednego entuzjasty makaronu na „autentyczną” firmę stworzoną w ten sposób.

Jednak w tym podejściu jest znacznie mniej „konieczności” niż w prawie wszystkim, co obecnie mamy i prawdopodobnie w większości tego, co nadejdzie.

Wciąż jest wielu ludzi, którzy kochają swoją pracę i wykonują ją z czystej pasji. Ale niestety nie jest to normą i nawet ci pracownicy potrzebują punktu orientacyjnego w gospodarce zrewolucjonizowanej przez sztuczną inteligencję.

Udostępnienie tego podejścia masom niewątpliwie spowoduje ogromne zmiany w obszarach takich jak związki zawodowe, ubezpieczenia, edukacja itp. Są one jednak znacznie mniejsze niż pogoń za wykładniczym trendem.

Głównym pytaniem jest tutaj: Czy jako społeczeństwo możemy sobie wyobrazić, że ludzie otrzymują wynagrodzenie za pomaganie innym poprzez spełnianie się w życiu?

To zupełnie inne podejście niż „praca stawia jedzenie na stole, bądź wdzięczny, że je masz”. Dopóki ta zmiana w indywidualnym i zbiorowym sposobie myślenia nie będzie przynajmniej możliwa, jej realizacja będzie prawdopodobnie trudna.

Jeśli jednak podążysz za tym pomysłem, skończysz ze scenariuszem, który Ravikant nazywa „7 miliardami firm”:

„Na tej planecie jest prawie 7 miliardów ludzi. Pewnego dnia, mam nadzieję, będzie prawie 7 miliardów firm”.

Jak wspomniano powyżej, istnieje w zasadzie nieskończona liczba nisz dla lepszych produktów i usług. Sztuczna inteligencja będzie w stanie obsłużyć wiele z nich. Jednak ludzie są istotami społecznymi i dlatego zawsze będą chcieli wchodzić w interakcje z innymi ludźmi. Dlatego też scenariusz „7 miliardów firm” postrzegamy jako najlepszą odpowiedź na wszystkie możliwe 4 scenariusze.

Wynika to z faktu, że w zasadzie można go zrealizować już dziś. W miarę rozwoju możliwości sztucznej inteligencji będzie on coraz łatwiejszy do zrealizowania.

Jeśli dzięki dalekowzrocznym decyzjom politycznym i społecznym rewolucja AI doprowadzi do tego, że prawie każdy będzie tworzył wartość, spełniając się i pomagając innym, będzie to jeden z najlepszych rezultatów, jakie może przynieść ten technologiczny przewrót.

Podsumowanie: dokąd zmierzamy?

Cztery powyższe scenariusze pokazują różne skutki AI dla świata pracy, od rozszerzenia codziennego życia zawodowego po daleko idące zastąpienie ludzkiej pracy. W każdym scenariuszu istnieją możliwości i wyzwania.

Aby przygotować się na przyszłość pracy, zarówno pracownicy, jak i firmy powinni być otwarci na zmiany, stale się uczyć i dostosowywać, aby czerpać korzyści z AI i łagodzić ewentualne wady.

W końcu ta rewolucja w świecie pracy jest już trzecią, jaką przeszliśmy jako cywilizacja. Zdecydowanie najszybszą po neolicie i rewolucji przemysłowej.

Ale podobnie jak w przypadku dwóch poprzednich, istnieje tylko jeden dobry sposób, aby wyjść z niej lepiej niż weszliśmy: Zrozumienie podstawowej technologii i wykorzystanie jej w jak najlepszy sposób. Aby przekształcić tę konkretną wiedzę w konkretne wyniki, konsultujemy się z dostawcami usług IT w zakresie optymalnego wykorzystania sztucznej inteligencji. Aby osiągnąć ogromne oszczędności czasu we wszystkich obszarach.

Zakończmyj cytatem z Abrahama Lincolna:

„Jedynym sposobem na przewidzenie przyszłości jest jej zbudowanie”.

Źródło: https://benjamineidam.com/

Pozostałe artykuły