The Next Wave – AI and The Future of Technology

Summary & Insights

Imagine living in a city where, if you commit a murder, you have a literal coin-flip chance of getting away with it—a 47% clearance rate is the international average. This stark reality frames a profound discussion on whether America could choose a different path, one that aims not just to manage crime but to eliminate it through intelligence and precision rather than mass incarceration or neglect.

The conversation centers on a three-part strategy encompassing people, products, and policy. A central proposal is creating a “Teach for America for law enforcement” to address a critical staffing crisis by offering student debt relief in exchange for service, aiming to attract skilled, diverse candidates and rebuild a degraded cultural status for policing. On the product side, integrated technology—like Flock Safety’s license plate readers, gunshot detection, and drones—creates an “orchestration layer” of intelligence that makes policing safer and more effective. This shift from subjective, reactive policing to objective, intelligence-led work increases clearance rates and dramatically improves officer and community safety. Policy, the third lever, requires the will to actually prosecute crimes and hold people accountable, avoiding the societal failure that occurs when crime becomes a viable, even celebrated, career path in underserved communities.

The dialogue argues that this intelligence-based model is the viable middle path between the brutal “Singaporean model” of harsh punishment and the disastrous experiment of decriminalization. It’s about creating certainty of consequences, not excessive severity. When technology provides precise evidence, it reduces dangerous, confrontational stops and builds community trust, which in turn increases witness cooperation—a key factor in Las Vegas’s >90% murder clearance rate. Ultimately, the goal is a system where policing is so intelligent and precise that it prevents crime, protects the most vulnerable (who are disproportionately victims), and preserves the foundational belief in economic mobility and safety for all.

Surprising Insights

  • The most invasive surveillance tool isn’t specialized cameras; it’s your cell phone. Critics focusing on license plate readers miss that if authorities want to track you, pulling cell phone location data is far more effective and commonly practiced.
  • Small, mundane investments can have massive impacts on public safety. In Las Vegas, simply adding an ice machine and espresso machine to a high-stress 911 call center dramatically reduced attrition and cut call wait times from five minutes to under 30 seconds.
  • The “defund the police” movement, in practice, often leads to a two-tiered system. It can result in defunded public policing for poor communities—the primary victims of crime—while wealthier individuals and areas turn to privatized security, exacerbating inequality.
  • Criminals are sophisticated analysts of police tactics. They closely study police shifts, technology deployments, and policy changes, as evidenced by rap lyrics referencing Flock cameras and the specific timing of crimes.
  • Modern homicides are significantly harder to solve not just due to staffing, but because a majority are now random acts related to gangs or drug deals, unlike past decades where most were domestic incidents with an obvious suspect pool.

Practical Takeaways

  • Advocate for “Civilianizing” Roles in Your Local Police Department: Support the creation of non-sworn, tech-focused positions (e.g., crime analysts, data managers) that don’t require lengthy academy training. This can quickly inject talent and help manage the intelligence from modern tools.
  • Push for Public-Private Partnerships for Technology Funding: Encourage local businesses, which have a direct interest in community safety, to fund initial technology pilots (like camera networks or drones) for police departments, as seen in Las Vegas and San Francisco. This bypasses slow, constrained public budgets.
  • Evaluate Prosecutorial and Judicial Candidates on Their Commitment to Certainty Over Severity: Support district attorneys and judges focused on ensuring crimes are solved and prosecuted reliably, rather than platforms solely focused on extreme sentencing or decriminalization.
  • Request Transparency Portals for Police Technology Use: Demand that your local police department have a public-facing dashboard showing how surveillance technologies are used—their purpose, data retention periods, and audit logs. This builds trust through transparency.
  • Support Alternative Pathways for Low-Level, Non-Violent Offenders: Champion local programs, like Las Vegas’s “Hope for Prisoners,” that divert first-time offenders into job training and rehabilitation instead of prison, breaking the cycle of recidivism without sacrificing accountability.

Tại sao chúng ta thường cảm thấy như “mọi người” đều đang xem một bộ phim cụ thể hay chạy theo một xu hướng nào đó, để rồi sau đó phát hiện ra con số thực tế lại rất nhỏ? Nghịch lý này chính là trọng tâm của dân tộc học mạng (cyber ethnography), một lĩnh vực chuyên nghiên cứu về hệ từ vựng hành vi của các cộng đồng kỹ thuật số. Ruby J. Tullow, một giáo sư và nhà thiết kế tại NYU, đã khám phá cách mà nền văn hóa đại chúng (monoculture) chung của chúng ta đã bị “Balkan hóa” (chia cắt) thành những hòn đảo kỹ thuật số biệt lập. Trong những vùng đặc quyền này, người dùng phát triển các ngôn ngữ và quy tắc xã hội cực kỳ đặc thù—chẳng hạn như ý nghĩa tinh tế của một lượt “thả tim” trên tin Instagram—những điều thường vô hình đối với những người nằm ngoài “bong bóng” đó, kể cả những nhà báo viết bài đưa tin về chúng.


Cuộc hội thoại chuyển sang khái niệm “gu máy móc” (machinic taste), nơi ranh giới giữa tương tác của con người và bot trở nên mờ nhạt. Với việc bot chiếm một phần khổng lồ trong lưu lượng truy cập internet, chúng ta đang bước vào kỷ nguyên của “sự chiếm hữu đại lý” (agentic capture), nơi các nhà sáng tạo không chỉ phục vụ khán giả là con người hay các thuật toán, mà còn phục vụ cả sở thích thẩm mỹ của các tác nhân AI khác. Điều này tạo ra một vòng lặp phản hồi có thể khiến thẩm mỹ đại chúng càng trở nên trì trệ, khi sự tài chính hóa văn hóa đẩy các studio và nghệ sĩ hướng tới những phần phim tiếp theo an toàn và những công thức đã được chứng minh, thay vì những sáng tạo tổng hợp mang tính mới lạ.


Vượt ra ngoài khía cạnh công nghệ, có một truy vấn triết học sâu sắc hơn về “gu” như một công cụ để sinh tồn trong thời đại dư thừa. Thay vì chỉ là sở thích thẩm mỹ đơn thuần, “gu” được định khung như một dạng đức hạnh—một cách để định hướng trong một thế giới tràn ngập “rác nội dung” (slop) và những khả năng vô tận mà không làm mất đi nhân tính. Bằng cách có ý thức tìm kiếm những điều mới mẻ và duy trì mức độ kiềm chế phê phán, cá nhân có thể giữ mình “không thể bị điều khiển” bởi các thuật toán vốn luôn tìm cách phân loại họ vào những bộ lạc có thể thương mại hóa.


Những hiểu biết bất ngờ



  • Nghịch lý AI: Nhiều người Mỹ tuyên bố ghét “AI” như một khái niệm rộng lớn và đầy đe dọa (như “con ngáo ộp” gây mất việc làm), nhưng đồng thời họ lại yêu thích và phụ thuộc vào các công cụ AI cụ thể như ChatGPT cho các tác vụ thực tế hàng ngày.

  • Xu hướng do thuật toán dẫn dắt: Nhiều “xu hướng internet” mà chúng ta cảm nhận thực chất chỉ là “ba video TikTok giả làm một” (một hiện tượng nhỏ)—những hành vi vi mô có vẻ phổ biến vì chúng được đẩy đến thuật toán của các nhà báo, chứ không phải vì chúng phổ biến trong toàn bộ dân số.

  • Sự “Babel hóa” (Babelification): Internet không chỉ chia thành các nhóm (Balkanization), mà còn thành những không gian “Babel hóa”, nơi cùng một từ ngữ được sử dụng trong các cộng đồng khác nhau (ví dụ: cộng đồng furries và cộng đồng thời trang cao cấp trên Twitter) nhưng lại mang những ý nghĩa hoàn toàn khác nhau.

  • Gu máy móc: Chúng ta đang tiến tới một “điệu valse ba bước” trong sáng tạo nội dung bao gồm con người, thuật toán và bot, điều này có khả năng dẫn đến một tương lai nơi các tác nhân AI phát triển những sở thích thẩm mỹ riêng biệt của chính chúng.


Bài học thực tiễn



  • Thực hành “Tối đa hóa sự duyên dáng” (Charm Maxing): Để chống lại sự lúng túng trong giao tiếp xã hội và những “ánh nhìn xa lạ” nảy sinh từ sự bão hòa kỹ thuật số, hãy chủ động đầu tư lại vào những tương tác nhỏ, ấm áp giữa người với người như một cái nháy mắt, một cái vẫy tay hay sự lắng nghe chủ động.

  • Nuôi dưỡng thói quen tìm kiếm chủ động: Tránh “chiếc lồng thuật toán” bằng cách cố tình tìm kiếm những thẩm mỹ mới lạ và những nhà sáng tạo không xuất hiện trên bảng tin chính của bạn; văn hóa mới đòi hỏi sự tìm kiếm chủ động thay vì tiêu thụ thụ động.

  • Xây dựng “Phép lịch sự kỹ thuật số” riêng: Vì không còn một bộ quy tắc chung cho hành vi trực tuyến, hãy rõ ràng về các ranh giới giao tiếp của bạn (ví dụ: thời gian phản hồi tin nhắn mong đợi) để tránh những xung đột xã hội.

  • Sử dụng AI như một công cụ nhân bội khả năng: Giống như các sinh viên tại NYU, hãy sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để thu hẹp khoảng cách giữa ý tưởng khái niệm và kỹ năng kỹ thuật của bạn (như chế tác hoặc lập trình) để thực hiện những dự án lớn hơn và tham vọng hơn.


為什麼我們總覺得「每個人」都在看某部劇或追隨某個趨勢,結果發現實際數據卻寥寥無幾?這個悖論正是「網路民族誌」(cyber ethnography)的核心,這一領域致力於研究數位社群的行為詞彙。紐約大學教授兼設計師 Ruby J. Tullow 探討了我們共同的單一文化如何被「巴爾幹化」(Balkanized)成一个个孤立的數位島嶼。在這些封閉區域中,使用者發展出極其特定的語言和社交規則——例如 Instagram 限時動態「按讚」的微妙含義——而這些規則對於泡沫之外的人(包括報導這些現象的記者)來說,往往是不可見的。


對話隨後轉向「機械品味」(machinic taste)的概念,在此,人類與機器人互動之間的界線變得模糊。由於機器人佔據了網路流量的巨大比例,我們正進入一個「代理捕獲」(agentic capture)時代:創作者不再僅僅是為了迎合人類觀眾或演算法,而是為了迎合其他 AI 代理的審美偏好。這創造了一種反饋循環,可能會進一步導致大眾審美的停滯,因為文化的金融化正推動工作室和藝術家追求安全的續集和經過驗證的公式,而非新穎的合成創意。


在技術之外,還有一場關於「品味」在豐裕時代如何作為生存工具的深層哲學探詢。品味在此不再僅僅是審美偏好,而被框架為一種美德——一種在充斥著「內容垃圾」(slop)和無限可能的世界中,既能導航又不失人性地生存的方式。透過自覺地尋找新穎事物並保持一定程度的批判性克制,個體可以保持「不可治理」的狀態,不被那些試圖將其分類為可營銷部落的演算法所掌控。


驚人之見



  • AI 悖論: 許多美國人聲稱討厭將「AI」視為一個寬泛且具威脅性的概念(如導致失業的「 the boogeyman」),但同時他們卻熱愛並依賴 ChatGPT 等特定 AI 工具來處理日常實務工作。

  • 演算法驅動的趨勢: 許多被感知為「網路趨勢」的現象,實際上是「穿著風衣的三個 TikTok 影片」——也就是一些微小行為,因為被推送到記者的特定演算法中而顯得廣泛,而非在一般大眾中盛行。

  • 巴別化(Babelification): 網路不僅在分裂成群組(巴爾幹化),還在演變成「巴別化」的空間,即相同的詞彙在不同社群(例如:獸裝愛好者與高時尚推特圈)中被使用,但承載的含義完全不同。

  • 機械品味: 我們正走向一種由人類、演算法和機器人共同參與的內容創作「三人華爾茲」,這可能導致未來 AI 代理發展出其自身獨特的審美偏好。


實踐建議



  • 實踐「魅力最大化」(Charm Maxing): 為了對抗數位飽和所產生的社交尷尬與「僵硬眼神」,請有意識地重新投資於細微且具有溫度的社交互動,如眨眼、揮手和積極傾聽。

  • 培養主動搜索: 透過刻意尋找不會出現在主頁饋送中的新穎審美和創作者,來避免陷入「演算法牢籠」;新文化的獲取需要主動搜索,而非被動消費。

  • 建立自己的「數位禮儀」: 由於現在已不再有統一的網路行為指南,請明確表達你的溝通界限(例如:你對簡訊回覆時間的預期),以避免社交摩擦。

  • 將 AI 作為能力倍增器: 像紐約大學的學生一樣,利用大語言模型(LLM)來彌補概念構想與技術技能(如製造或編碼)之間的差距,以挑戰更大、更具野心的項目。


  • You’re Using the Smartest GPT Model Wrong (GPT o1 Full Tutorial)

    Episode 42: Are you truly unlocking the full potential of OpenAI’s 01 models? Matt Wolfe (https://x.com/mreflow) and Nathan Lands (https://x.com/NathanLands) dive deep into the capabilities of ChatGPT01 and GPT01 Pro, offering insights to ensure you’re…


  • The Biggest Ai Announcements From CES 2025

    Episode 41: How groundbreaking are the AI-driven advancements showcased at CES 2025? Matt Wolfe (https://x.com/mreflow) and Nathan Lands (https://x.com/NathanLands) take you through the year’s biggest AI announcements and innovations from the Consumer Electronics Show. This…


  • AI Predictions That Will Completely Change Life In 2025

    Episode 40: What will AI look like in 2025 and how will it change our daily lives? Matt Wolfe (https://x.com/mreflow) and Nathan Lands (https://x.com/NathanLands) dive deep into AI’s future with perspectives on emerging models and…


  • Ranking 13 Of The Most Popular Ai Video Tools (Q4 2024 Tier List)

    Episode 39: How are AI video tools revolutionizing content creation? Matt Wolfe (https://x.com/mreflow) and Nathan Lands (https://x.com/NathanLands) are joined by Tim Simmons (https://x.com/theomediaai), founder of Theoretically Media, to delve into the latest advancements in AI…


  • AI Voice Technology Just Got INSANE (ElevenLabs GenFM Demo + More)

    Episode 38: How revolutionary is the latest in AI voice technology? Matt Wolfe (https://x.com/mreflow) and Nathan Lands (https://x.com/NathanLands) dive deep into this topic with Ammaar Reshi (https://x.com/ammaar), head of design at ElevenLabs and AI enthusiast…


  • Google Flew Me To London To Test Project Astra (Live AI Demo)

    Episode 37: Could Google’s new AI, Project Astra, revolutionize the way we interact with technology? Matt Wolfe (https://x.com/mreflow) and Nathan Lands (https://x.com/NathanLands) are joined by Bibo Xu (https://www.linkedin.com/in/bibo-xu-23b3585/), a key player in the development of…


  • OpenAI’s Video Capabilities EXPOSED (Sora Leak)

    Episode 36: What happens when AI technology leaks, and who benefits the most? Matt Wolfe (https://x.com/mreflow) and Nathan Lands (https://x.com/NathanLands) discuss OpenAI’s recent leak involving their video generation model Sora. In this episode, Matt and…


  • Testing 4 New Ai Coding Tools: Bolt vs V0 vs Replit vs Websim.AI

    Episode 35: How effective are the latest AI tools for coding and app development? Matt Wolfe (https://x.com/mreflow) and Nathan Lands (https://x.com/NathanLands) take us through a head-to-head evaluation of Bolt, v0, Replit, and Websim.AI, analyzing their…


  • What Donald Trump Means for AI in 2025

    Episode 34: How will the 2024 election impact AI advancements by 2025? Matt Wolfe (https://x.com/mreflow) and Nathan Lands (https://x.com/NathanLands) dive into the implications of the upcoming Trump term. In this episode, Matt and Nathan discuss…


  • Ranking 22 Of The Most Popular Ai Tools (Q4 2024 Ai Tier List)

    Episode 33: Can Google’s AI tools take the top spot in the AI industry? Matt Wolfe (https://x.com/mreflow) and Nathan Lands (https://x.com/NathanLands) debate Google’s innovation potential and compare it with leading AI tools on the market.…


Let's Evolve Together
Logo