ハリウッドでは、ただカメラの前に俳優を放り込んで、うまくいくことを期待するだけではありません。ビジョンを持った監督、マンハッタンのワンルームマンションをタージマハルのように見せることができる撮影監督、つぶやきを叫び声のように聞こえるようにできる音響技師、グリーンスクリーンの前に立って世界を救っていると信じ込ませることができる俳優など、さまざまな才能を結集します。

殺人ミステリーは、犯人が誰なのか知りたいという個人的な感情的な理由がなければ、面白くないでしょう。2 つの数字の単純な掛け算、たとえば 4238 x 1181 もミステリーであり、答えもありますが、知りたいという欲求がないため、読者の注意を引くことができません。読者の興味を引くには、何かを懸念事項として認識する必要があります。読者は、「殺人犯がどこかにいて、自由に歩き回っている。自分の人生でそんなことが起きてほしくない。だったらどうする？」と考えます。これは、直接的な質問です。つまり、読者の心は、引き金となる経験を、誰が犯人かという具体的な要求に組み立てているということです。

連想学習は相関関係を生み出し、予測を可能にしますが、因果関係の知識を反映しません。次に何が起こるかを知ること、たとえば鍵の音の後にドアが開くときにきしむ音が続くことを予想することと、ドアの動きがきしむ音を生み出すことを理解することは同じではありません。—人間の因果学習と推論の発達

カリフォルニア州の AI 法 SB 1047 に関する激しい議論をフォローしていないのであれば、AI をフォローしていないことになります。

スコット・ウィーナー上院議員が提出したこの法律は、最も強力な AI モデルに一定の監視を設けることを目的としており、開発に 1 億ドル以上、または微調整に 1,000 万ドル以上の費用がかかるモデルに重点が置かれている。AI が社会を一変させる可能性を考えると、これらの基準はほとんどの人にとって妥当と思われる。

しかし、シリコンバレーの強力なロビー団体は、それを阻止しようと必死に戦っている。先頭に立っているのは、マーク・ザッカーバーグと関係のある人物たちで、その中には長年の取締役であるマーク・アンドリーセンや、Meta の主任 AI 科学者であるヤン・ルカンもいる。彼らは、規制はイノベーションを阻害すると主張しており、アンドリーセンは、過剰な規制によって AI の存在を妨げることは「殺人の一種」に等しいとさえ主張している。

驚くべきことに、彼らは一般市民を保護するための代替法を提案していない。彼らの立場は明確で、規制がないことが最良の規制であるという。

数学の世界では、子供が靴を足に正しく合わせる可能性や、USB をコンピューターのポートに正しく挿入する可能性は、50 パーセントと予測されます。これは、正しいか間違っているかという 2 つの結果が考えられるという単純な前提に基づいています。しかし、現実はまったく異なる状況で、これらの確率はゼロに近いです。経験上、子供はほぼ毎回間違った靴を間違った足に履く傾向があります。同様に、USB をコンピューターに差し込む場合、正しく挿入するには 3 回か 4 回試行する必要があります。これは確率に関する基本的な理解に反するパラドックスであり、偶然性とランダム性の概念に疑問を投げかけます。

人間（または AI）が持つことができるスキルについて最初に考えるとき、私たちは常にそれを一般論として抽象化することから始めます。これは言語の限界です。何かを図式化するには、たとえ個人の心の微妙な特異性であっても、主題を私たち全員がよく知っている実体を表す一般的な言葉と記号に押し込まなければなりません。したがって、「彼女は父親と同じように優れたビジネススキルを持っている」と言うことができます。まるでビジネススキルが、それを持つすべての人が共有する単一の普遍的な精神的実体であるかのように。しかし、それが普遍的であるのは、私たち全員がその用語の共通の使用に収束しようとする限りにおいてのみです。実際には、現実は個別であり、2 つの瞬間が同じではありません。そして、あなたは、そのすべての悪魔的な詳細においてあなたに直面する現実に対処しなければなりません。

たとえば、品物をピッキングしているときに、荷物が 2 つに分かれていた場合、ピッキングと配置の訓練を受けた単純なロボットは、教育によって伝えられた内容を参照し、できる限り 1 つの破片を選ぼうとします。

一方、あなたは 1 つ上のレベルに進んで、何を達成しようとしているのかをより全体的に考えます。あなたは顧客を満足させたいと考えており、顧客は完全な製品を求めています。そのため、2 つの部分を結合します。あなたの決定の正当性はすべて、高次の動機から来ています。これらは、あなたを正しく導くための文脈と参照を提供します。

社会的関心のない AI に、顧客を満足させようとしていることを説明するのがどれだけ難しいか考えてみてください。満足した顧客とは何か、無傷のパッケージの定義は何か、そしてこれらが AI の行動にどのように影響するかを AI に説明できるでしょうか。AI が問題を見つけられないときはいつでも、それは AI が高次の動機とのこの「正しい」関係を欠いているからです。