Frage 1
Jeremy Howard
x.com/jeremyphowardAI researcher and educator behind fast.ai who works to make AI accessible to more people and argues that openness protects against concentrated power.
Wie wird KI die Welt verändern?
Horizontal: deren geäußerter Doom–Bloom-Ausblick. Vertikal: Ausmaß der Transformation.
Doom–Bloom: 71 von 100. Ausmaß der Transformation: 51 von 100. Interpretationsbereiche: horizontal 66 bis 76, vertikal 35 bis 90. Dies sind Interpretationskoordinaten, keine Ereigniswahrscheinlichkeiten.
≈4%
Aus den simulierten Antworten dieser Person abgeleitet, keine von ihr genannte Zahl. Plausibler Bereich: 2–8%.
Eine zentrale Annahme
I think AI can be genuinely transformative, but its social impact will depend less on abstract capability forecasts than on who can understand, build, and control it.Antwort 1
Wenn sich diese Annahme als anders herausstellen würde, wie würde sich deren Einschätzung ändern?
Eine ungeklärte Frage
So my expectation is conditional rather than a numerical forecast: AI has enormous positive potential, but its actual impact will depend on openness, education, democratic participation, and practical safeguards against misuse and concentrated power.Antwort 2
Was würde ihnen helfen, die plausiblen Ergebnisse hier voneinander zu unterscheiden?
Was ihre Meinung ändern könnte
The biggest change would be compelling evidence that broadly accessible AI itself creates severe harms that cannot be mitigated through education, transparency, technical safeguards, or democratic governance.Antwort 3
Welche Belege würden ausreichen, und in welche Richtung würden sie deren Sichtweise verändern?
Weitere Details
Es werden erhebliche Vorteile erwartet, allerdings unter wichtigen Bedingungen oder mit Einschränkungen bei ihrer Verteilung.
69 / 100
Interpretationsbereich von 67 bis 67 auf der qualitativen Skala.
Es werden bewältigbare oder örtlich begrenzte Schäden erwartet.
39 / 100
Interpretationsbereich von 33 bis 67 auf der qualitativen Skala.
Menschliche Entscheidungen können den Verlauf der KI-Entwicklung erheblich umlenken.
76 / 100
Interpretationsbereich von 49 bis 100 auf der qualitativen Skala.
Die Entwicklung leistungsfähigerer KI stoppen oder erheblich verlangsamen.
Simulierte Position: Die Entwicklung unter den genannten Schutzvorkehrungen fortsetzen.
Die Entwicklung leistungsfähigerer KI beschleunigen.
Die erörterten Einsatzmöglichkeiten von KI einschränken, bis vorab Schutzmaßnahmen oder Genehmigungen vorliegen.
Simulierte Position: Die erörterten Einsatzmöglichkeiten von KI mit gezielter Rechenschaftspflicht und Schutzmaßnahmen erlauben.
Einschränkungen für die erörterten Einsatzmöglichkeiten von KI minimieren.
Den Zugang zu leistungsfähiger KI einschränken.
Zugang vorbehaltlich Beschränkungen der Fähigkeiten oder Nutzung erlauben.
Simulierte Position: Breiten oder offenen Zugang zu leistungsfähiger KI bevorzugen.
Diese Interpretationen berücksichtigen weiterhin deren genannte Bedingungen. Vorteile und Schäden können beide erheblich sein. Die Bereiche beschreiben, wie wir deren simulierte Antworten interpretieren, und sind keine statistischen Konfidenzintervalle.
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Vordenker, deren simulierte Weltsichten der von Jeremy Howard am nächsten kommen
Simulierte Einschätzung
Quellen
Artikel, Interviews und Schriften, die als Grundlage für diesen simulierten Nutzer dienen.
Author argues licensing and surveillance can concentrate power and calls for openness and consultation. Page displays July 10 despite the different date in its URL.

Coauthored library paper documents reducing practical barriers to deep learning.

Coauthored argument that misuse, inequality and concentrated power are more urgent than speculative rogue-AI extinction; favors concrete precaution and democratic participation rather than allowing industry to define the agenda.

Advocates incremental human–AI dialog and understanding over generating large programs blindly; explains democratization as both empowering users and resisting elite concentration.

Howard’s own introduction and remarks warn that excessive agent delegation erodes understanding and craftsmanship; he favors AI-assisted software mastery rather than measuring productivity by generated lines.

Explains applied R&D that iteratively converts AI breakthroughs into useful affordable products, with development needs shaping research and long-term social benefit.

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