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」。

「35年間のAI研究の主な教訓は、難しい問題は簡単で、簡単な問題は難しいということだ」