「自動計算機が数学のボウルでどんな人間よりも優れているのと同じように、十分に進歩した AI は計算、説得、欺瞞、複製、機械制御、リソース獲得、組織編成、軍事戦略、そして「デジタル エコシステム」で実行するように訓練されたほぼすべてのタスクで人間を圧倒します… AI が今よりさらに複雑で非決定的になるにつれて、インターネット上でより自律的に動作できるようになります。 独自のコンピューター コードを改善できる場合、これらの AI は放射線を浴びたペトリ皿の細菌のように複製および変異する可能性があります。 1 つの AI が新しいスキルを習得すると、無数の AI が即座に習得します」

ジョー・アレン『ダーク・エオン：トランスヒューマニズムと人類に対する戦争』

1964 年のインタビューで、SF 作家のアーサー・C・クラークは次のように述べています。

「未来の世界でもっとも知能の高い住人は人間でも猿でもない。機械、つまり今日のコンピューターの末裔だ。現在の電子頭脳は完全な愚か者だ。しかし、次の世代ではそうではない。彼らは考え始め、最終的には創造主を完全に凌駕するだろう」

アーサー・C・クラーク、BBCホライゾン1964

従来のメインフレーム システムのトランザクション処理におけるエラー率は 0.001% 未満です。社会保障局のシステムは毎月 7,000 万件以上の支払いを処理し、年間数兆ドルをほぼ完璧な精度で処理しています。これを管理する COBOL システムは、何十年も大きな障害に見舞われていません。

みんな古い技術を批判するのが好きですが、COBOL が残っているのにはちゃんとした理由があります。銀行業界が COBOL を使い続けているのは、それが機能しているからです。COBOL システムがハッキングされたという話を最後に聞いたのはいつですか? ええ、私もそう思いました。

一つはっきりさせておきたいのは、COBOL は私たちが使い古された遺物ではないということです。この言語は、毎日 3 兆ドル以上の商取引を処理し、世界の ATM 取引のほとんどを処理し、連邦システムのバックボーンを稼働させています。ATM スワイプの約 95% は、その過程のどこかの時点でまだ COBOL コードに触れています。

✅ Grok 3 では 9.11 > 9.9 と表示されました (他の LLM でも共通)。ただし、ここでも Thinking をオンにすると解決します。

✅ いくつかの簡単なパズルは、考えなくても問題なく解けました。例: *「サリー (女の子) には 3 人の兄弟がいます。それぞれの兄弟には 2 人の姉妹がいます。サリーには何人の姉妹がいますか?」*。例: GPT4o は 2 人と答えます (誤り)。

英国アマゾンの映画の平均視聴回数は年間約2,000回に過ぎないと指摘。「何百万回も視聴されている映画もたくさんあるが、大半の映画は2,000回にも満たない」と付け加えた。

私が伸びると確信するのがゲーム業界です。だって未来の遊び時間は増えていきます。だからゲームするでしょう。

私の時間の 50% が AI に任せられるタスクに費やされ、AI によってそれらのタスクの生産性が 10 倍になったとします。全体的な生産性は 2 倍未満しか上がりません。AI が役に立たない残りの半分の作業によって制限されるからです。AI によって仕事の前半の生産性が 1000 倍になったとしても、全体的な生産性は 2 倍未満しか上がりません。

高度な数学は先史時代の生存に必要だった作業とほとんど似ていないと指摘する人もいる。したがって、絶対的な尺度で人間が数学に非常に長けていると信じる理由はない。AI が、1000 桁の数字の掛け算やチェスをプレイしたのと同じように、AI 研究に関連する多くの作業で人間を一気に追い抜く可能性はある。ジャック・モリスが言うように、「AI がボストンへの週末旅行を信頼できる形で計画できるようになる前に、リーマン予想を解くかもしれないというのは奇妙だ」。