Ο Andrej Karpathy καλεί τα σχολεία να εγκαταλείψουν το κυνήγι της αντιγραφής μέσω AI, επειδή οι detector μέθοδοι υστερούν τεχνολογικά και παιδαγωγικά. Η λύση που προτείνει είναι η μεταφορά της βαθμολογούμενης εργασίας μέσα στην τάξη (γραπτά, προφορικά, πρακτικές δοκιμές) και ταυτόχρονα η καθοδηγούμενη χρήση της ΤΝ στο σπίτι για εξάσκηση και παραγωγή ιδεών—ώστε οι μαθητές να μάθουν και με AI, αλλά και χωρίς αυτό.

 

Στη βιοϊατρική, το popEVE της Harvard αναλύει εξελικτικά μοτίβα και ανθρώπινα datasets για να ξεχωρίσει επικίνδυνες από αβλαβείς μεταλλάξεις. Η μείωση ψευδώς θετικών βοηθά ιατρούς να στοχεύουν διαγνώσεις και να ανακαλύπτουν άγνωστα γονίδια που σχετίζονται με σπάνιες διαταραχές, μειώνοντας τον χρόνο «διαγνωστικής οδύσσειας» για οικογένειες.

Στο δημιουργικό/προϊοντικό κομμάτι, ένα πρακτικό workflow με Gemini 3 Pro δείχνει πώς από ένα βίντεο scrolling UI παράγεις τεκμηρίωση (layout/τυπογραφία/κινήσεις) και λειτουργική landing page με animations, επιταχύνοντας prototyping και handover σε εργαλεία όπως Cursor/Bolt/Replit.

 

Τέλος, το MIT Iceberg Index δείχνει ότι ο αντίκτυπος της ΤΝ στην εργασία είναι πολύ ευρύτερος από τα πρωτοσέλιδα: ορατές tech-απολύσεις είναι η κορυφή του παγόβουνου· η μεγάλη έκθεση αφορά διοικητικές, HR, logistics και finance λειτουργίες (έως και $1,2 τρισ. μισθολογική αξία), με πολιτείες να δοκιμάζουν πολιτικές μετάβασης προτού διαθέσουν κονδύλια.

 

Γρήγορα takeaways για πράξη:

• Εκπαίδευση: Σχεδίασε in-class αξιολόγηση και δώσε rubric για «χρήση AI με διαφάνεια».
• Υγεία/Βιοτεχ: Υιοθέτησε εργαλεία variant triage με χαμηλά false positives για ταχύτερη διάγνωση.
• Προϊόν/Μάρκετινγκ: Χρησιμοποίησε video→spec→code pipeline για γρήγορα MVP landing pages.
• HR/Λειτουργίες: Χαρτογράφησε εργασίες ανά ικανότητα για reskilling πριν τις αυτοματοποιήσεις.