生成AIは世界経済に4.4兆ドルの利益をもたらす見込みだが、普及は予想よりも遅いという。

何か素晴らしいものを作れば、人々は自然にそれを見つけるだろうと考え、自分の製品に没頭していました。典型的な「作れば、人は来る」症候群です。

ニューロンと脳については不明な点がまだたくさんありますが、1) 意識に影響を与えることなく大量の脳組織を除去できること、2)意識が失われる発作中にニューロンが広範囲に同期していることがわかっています。

「彼らは、知性とは関連性のあることに気づくこと（パターンを検出すること）であると考えています。複雑な世界では、知性とは無関係なものを無視すること（誤ったパターンを避けること）です」— ナシム・ニコラス・タレブ

人間のレビュー担当者が見逃してしまうような単純で愚かなミスを AI が見つけることで、この分野で活躍できると考えています。たとえば、「variable」を「vairable」と間違えて、プログラムがなぜ動かないのか何時間も考えてしまうようなミスです。

彼は AI ツールを、コンピューターの黎明期から存在するトレンドの延長と見ています。私たちが 1 と 0 で書くことから Python や Rust などの高水準言語を使うようになったのと同じように、AI は私たちがさらに抽象化を進めるのを助け、おそらくはコンピューターに平易な英語で話すようになるかもしれません。