有名な話ですが、フローレンス ナイチンゲールは、兵士の衛生状態の改善の効果を証明するために、このグラフ データを国王に提出しました。国王はデータの視覚化に非常に感銘を受け、要求は承認されました。これは正しい決定でした。ただし、グラフは実際には事実を表していませんでした。これは、より広範な問題を浮き彫りにしています。数字が操作されたり誤解されたりすると、必ずしも現実を反映しない方法で決定が左右されるということです。

AI は、会話スタイル、性格、心理的脆弱性などに基づいて、ユーザーごとに異なる結果を返すことができることが立証されています (「リスクのある」ユーザーは、AI から不一致な出力を受け取る可能性が高くなります)。つまり、チャットボットがユーザーを覚えていて判断する可能性があるということです。

Copilot のシステム説明書に私自身の性格プロファイルが添付されているのを見つけたとき、私はこのことをはっきりと思い出しました。

「私たちは、比較的技術的な人々がソフトウェアを作ることをもっと簡単にしたいと思っています。そして、非技術的な人々がソフトウェアを作ることをもっと簡単にし、最終的には誰もがソフトウェアを作ることをもっと簡単にしたいと思っています。そうすれば、私たちは自分たちがやっていることをソフトウェアを作っているとは思わなくなるでしょう」

「アンディが与えたものはビルが奪う」という古い格言があります。これは、インテルの元 CEO であるアンディ・グローブと、マイクロソフトの元 CEO であるビル・ゲイツに由来しています。毎年、インテルはより新しく、より高速な CPU をリリースし、マイクロソフトはより新しく、より肥大化したソフトウェアをリリースするという考えに基づいています。その結果、CPU が進化しても、ネット パフォーマンスは多かれ少なかれ同じままです。

通常の物質は、原子、ガス、塵、プラズマ、恒星、惑星、ブラックホール、ニュートリノ、光、さらには重力波など、私たちがこれまで直接検出し、相互作用したすべてのものを構成していますが、それらを合計しても、宇宙の全エネルギーの約 5% にすぎません。宇宙のエネルギー予算の圧倒的大部分は暗黒物質の形で私たちにもたらされ、過去数十億年の間、暗黒エネルギー (68%) が暗黒物質 (27%) を支配してきました。

暗黒エネルギーと暗黒物質が宇宙の大部分を占めているにもかかわらず、これまでは間接的にしか検出されておらず、多くの人がその存在を疑ったり、少なくとも疑問視したりしています。

たとえば、AlphaGo がイ・セドルに勝った 5 試合のうちの 2 試合目では、AI は37 手目を指しましたが、これは使用される確率が 10,000 分の 1 の手でした。この極めて重要な創造的な手によって、AlphaGo はゲームに勝利し、何世紀にもわたる伝統的な知恵を覆しました。AlphaGo は、熟練したプレイヤーにはあまり知られていないヒューリスティックを学習して使用しました。これは、AI が事実上無限の探索空間を際限なく探索して、私たち (私たち全員) が簡単に見逃してしまうパターンを見つけることができるため、私たちが AI からどのように学べるかを示す素晴らしい例です。

たとえば、バナナの房を見て一番大きなバナナを取ろうとしている猿を想像してください。猿は、バナナにたどり着いてそれをつかむためのさまざまな方法を頭の中でシミュレートします。登ったり、ジャンプしたりしてバナナに届くかもしれません。猿は登る方が安全だと判断し、それに従って行動します。猿は、怪我のリスクを最小限に抑えながら成功の可能性を高めています。

動物が実際に行動を起こす前に行動をシミュレートする能力は、自律意識と呼ばれる意識の大部分を占めています。将来自分に何が起こるかを想像し、過去の経験を再構築するこの能力には、動的な世界で機能している永続的な自己意識に対する強い認識が必要です。

知能の進化を説明している素晴らしい本が、マックス・ベネット著の「知能の歴史」です。ベネットは、知能の進化を、操縦、強化、シミュレーション、メンタライジング、スピーキングの 5 つの段階に分類しています。

シミュレーションとは、動物が最善と思われる行動を実際に取る前に、将来の行動とその結果の可能性を想像する能力です。「最善の行動」とは通常、将来的に最大の報酬をもたらす可能性が高いと考えられる行動です。

メンタライジングには、自分や他の人には心と性格があると想像する能力が含まれます。これは、シミュレーション内で自分や他の人たちの心理をモデル化する ToM 能力です。他の動物との協力や競争を通じて成功の可能性を高めます。

知能の進化の最終段階を、ベネットはスピーキング、つまり言語の使用と呼んでいます。これにより、当初必要だったかもしれない試行錯誤による強化学習に投資することなく、知識をある心から別の心へと素早く広めることができます。

米国は、居住地に関わらず全世界での所得に対して自国民に課税する数少ない国の1つであり、フォーブスの調査に応じたビリオネアの多くが、それを理由に米国の市民権の取得に難色を示していた（フェイスブックの共同創業者エドゥアルド・サベリンは、2011年にシンガポールへ移住して、米国籍を放棄したが、その理由の1つがこの税制にあったと報じられた）。