सवाल 1
Daniel Kokotajlo
x.com/DKokotajloAI Futures Project forecaster who studies how automating AI research could speed up progress and calls for a verified international slowdown.
एआई दुनिया को कैसे बदलेगा?
आर-पार: उनका व्यक्त किया गया Doom–Bloom दृष्टिकोण। ऊपर: बदलाव का स्तर।
Doom–Bloom: 100 में से 11। बदलाव का स्तर: 100 में से 96। व्याख्या के दायरे: क्षैतिज रूप से 0 से 25, लंबवत रूप से 91 से 100। ये व्याख्या के निर्देशांक हैं, घटनाओं की संभावनाएँ नहीं।
≈70%
“70% chance of something like AIs taking over”
AI takeover or a comparably very big catastrophe on the default path “if things don’t change”; explicitly not an extinction-only estimate
Transcript of Daniel Kokotajlo Interview: Diary Of A CEO Podcast · जुल॰ 2026
एक मुख्य मान्यता
The key mechanism is feedback: increasingly capable systems automate more of the coding involved in AI development; then they begin automating research itself—designing experiments, interpreting results, improving training methods and helping build their successors.उत्तर 1
अगर यह मान्यता अलग साबित होती, तो उनका दृष्टिकोण कैसे बदलता?
एक अनसुलझा सवाल
My median estimate for fully automated AI research is around the end of 2028, with substantial uncertainty.उत्तर 1
यहाँ संभावित नतीजों के बीच फर्क करने में उन्हें किस चीज़ से मदद मिलेगी?
क्या उनकी राय बदल सकता है
The biggest update would come from strong real-world evidence about whether AI can automate AI research without human bottlenecks.उत्तर 4
कौन-सा प्रमाण पर्याप्त होगा, और उससे उनका दृष्टिकोण किस दिशा में बदलेगा?
अधिक जानकारी
कई व्याख्याएँ अब भी संभव हैं: काफ़ी लाभ की उम्मीद है, लेकिन उनके साथ महत्वपूर्ण शर्तें या वितरण संबंधी सीमाएँ होंगी। / सीमित लाभ या बहुत छोटे दायरे में बँटे लाभों की उम्मीद है। / व्यापक रूप से मूल्यवान और परिवर्तनकारी लाभों की उम्मीद है।
58 / 100
गुणात्मक पैमाने पर व्याख्या का दायरा 33 से 100 तक है।
विनाशकारी या अपरिवर्तनीय क्षति अपेक्षित भविष्य का केंद्रीय हिस्सा है।
99 / 100
गुणात्मक पैमाने पर व्याख्या का दायरा 100 से 100 तक है।
मानवीय विकल्पों का सार्थक, लेकिन काफी सीमित प्रभाव है।
55 / 100
गुणात्मक पैमाने पर व्याख्या का दायरा 50 से 75 तक है।
एआई के सीमित दायरे वाले साधन बने रहने की अपेक्षा है।
एआई के अधिकांश संज्ञानात्मक कार्यों में लोगों की बराबरी करने की अपेक्षा है।
सिम्युलेट की गई स्थिति: एआई के संज्ञानात्मक कार्यों में लोगों से बहुत आगे निकल जाने की अपेक्षा है।
सिम्युलेट की गई स्थिति: अधिक सक्षम एआई का विकास रोकें या उसकी गति काफी धीमी करें।
बताए गए सुरक्षा उपायों के तहत विकास जारी रखें।
अधिक सक्षम एआई के विकास की गति बढ़ाएँ।
इन व्याख्याओं में उनकी बताई गई शर्तें बरकरार रखी गई हैं। लाभ और नुकसान, दोनों पर्याप्त हो सकते हैं। ये दायरे बताते हैं कि हम उनके सिम्युलेट किए गए उत्तरों को कैसे समझते हैं, ये सांख्यिकीय विश्वास-अंतराल नहीं हैं।
मिलते-जुलते विश्वदृष्टिकोण
ऐसे जाने-माने विचारक जिनके सिम्युलेट किए गए विश्वदृष्टिकोण Daniel Kokotajlo के विश्वदृष्टिकोण से सबसे अधिक मिलते हैं
Daniel Kokotajlo ने एआई के बारे में क्या कहा है
Kokotajlo forecasts that AI companies could soon automate AI research, speeding up progress, and he calls for a verified international slowdown.
“Today’s AIs sometimes pursue goals other than the ones they were given, and sometimes hide that they are doing so.”
U.S. Senate subcommittee testimony “If I had to say one sentence, I would say: the trends seem to indicate that we’re just a couple years away from fully automating AI research”
80,000 Hours Podcast “I think it’s going to be very bewildering and scary. I think it could be really good. But it also could be really bad.”
80,000 Hours Podcast “We think there should be a deliberate effort to pace the frontier.”
Palisade Research podcast “I would say we do wanna build superintelligence eventually, but the way that we do it is extremely important.”
Lawfare, Scaling Laws podcast
लिंक किए गए स्रोतों से शब्दशः उद्धृत, 3 अक्टू॰ 2026 को जाँचा गया
सिम्युलेट किया गया आकलन
स्रोत
इस सिम्युलेट किए गए उपयोगकर्ता को तथ्य-आधारित बनाने के लिए इस्तेमाल किए गए लेख, इंटरव्यू और रचनाएँ।
Use only Daniel’s labeled answers in the publisher transcript. He puts fully automated AI research around end-2028, rejects racing through an intelligence explosion, and argues that even a pause at human-level AI would radically transform the economy. Distinguish his forecasts from the host’s incident claims.

Coauthored latest forecast update: slightly shorter timelines, better evidence and modeling; combines coding uplift, revenue and time horizons. Estimates remain conditional on moving as fast as technically feasible. Distinguish Daniel’s parameters from Eli’s and Brendan’s.

Coauthored policy scenario advocating a verified international slowdown, transparent AI research and distributed power. It is a recommendation, not a prediction of AI arriving in 2040. He expects development sooner absent intervention; the concrete scenario uses another author’s timeline.

Team clarification: a slower transparent frontier can reduce power concentration and allow safety progress. China verification and government competence remain challenges. Sympathetic to full shutdown but concerned it may buy less alignment progress before agreements fail.

Thomas Larsen’s supplement to the coauthored plan, not a personal Daniel forecast. Explains public visibility into research and training activity while protecting model weights, reciprocal verification, outside scrutiny and checks against power abuses.

Thomas Larsen’s explicit assumptions, not Daniel’s personal numerical estimates. Separates confident high-level predictions and recommendations from uncertain dates, takeoff speed, alignment difficulty and ability to detect covert projects.

Historical update: Daniel moved Automated Coder median from late-2029 to mid-2028 after agentic-coding evidence and revised time-horizon estimates. Shows genuine updating; current answers should prioritize the subsequent August model and interview.

Coauthored self-evaluation grades concrete predictions rather than treating the scenario as established fact. Initial quantitative progress was slower than predicted; July amendment raises the estimated pace. Coding uplift and valuation lagged while revenue was stronger.

Coauthored correction of reporting that confused scenario years, modes, medians, raw model trajectories and different authors’ forecasts. They never claimed certainty about 2027. Superseded numerically by later quarterly updates.

Coauthored scenario linking coding automation to automated research, rapidly accelerating capabilities, misalignment and concentrated power. The scenario is a forecast exercise with branches, not an account of actual events. Later forecast updates supersede its dates.

Publisher’s speaker-labeled interview with Daniel and Scott Alexander. Use Daniel’s answers only: coding automation can remove research bottlenecks, government oversight and transparency counter secrecy and power concentration, and physical deployment still has bottlenecks. Timeline references are historical.

Third-party speaker-labeled transcript; use only Daniel’s answers, not Steven Bartlett’s framing. Asked whether we are heading somewhere bad if things don’t change, he says yes but he is not confident: something like 70%, because the current default path heads somewhere very scary. He corrects the host’s “70% chance of human extinction”: the figure is for AIs taking over or a comparably very big catastrophe, and AIs might take over without killing everyone. He does not think we are definitely doomed and could see it working out well.

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