Der Beitrag erschien an einem ruhigen Nachrichtentag und nutzt diese Pause für eine grundlegende Reflexion: Wenn KI-Agenten immer mehr Arbeit übernehmen, warum arbeiten Menschen dann gleichzeitig härter als je zuvor? Aaron Levie (Box-CEO) beobachtet, dass KI bislang niemanden entlastet, und Tyler Cowen argumentiert ökonomisch, man solle unabhängig vom eigenen KI-Szenario jetzt maximal produktiv sein. Simon Last von Notion berichtet von schlaflosen Nächten – diesmal ausgelöst durch „Agent Layer Token Anxiety", also die Sorge um Kosten und Zuverlässigkeit agentenbasierter Systeme. Der Autor stellt das „Turkey Problem" als zentrales Gedankenexperiment vor: Wie die Pute, die bis Thanksgiving glaubt, die Welt sei auf ihr Wohl ausgerichtet, könnten Wissensarbeiter strukturell blind für den Moment sein, an dem ihre Arbeit wegfällt. Konkret verweist er auf SWE-Bench-Sättigung (Modell „Mythos" erreicht 78 % auf SWE-Bench Pro) und auf GDPval-Daten, wonach GPT-5.4 in 83 % der Wirtschaftsbereiche auf Augenhöhe mit menschlichen Experten liegt oder besser abschneidet. Parallel laufen neue Eval-Initiativen: Notion arbeitet an „Notion's Last Exam", Greg und François haben ARC-AGI-3 angekündigt. Die Frage bleibt offen, ob es jenseits dieser Benchmarks noch wertvolle Probleme gibt – oder ob AGI letztlich eine Frage der Hardware-Skalierung auf 20-GW-Supercluster-Niveau ist.